-
公开(公告)号：CN110555542B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201810552780.9
申请日：2018-05-31
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/087 , G06Q10/0835
Abstract: 根据本公开的实现，提出了一种用于资源的库存控制的方案。在该方案中，获取关于多个地点的路径信息。该路径信息指示在多个时间点中的特定时间点处从多个地点中的一个地点出发的第一路径和在该特定时间点处到达该地点的第二路径。然后，确定针对在特定时间点在该地点处的资源的第一数量的至少一个约束以及与至少一个约束相关联的相应惩罚。基于至少一个约束和相应惩罚，来确定与多个时间点处的多个地点相关联的惩罚的和。确定经由第二路径向该地点运送的资源的第二数量和经由第一路径从该地点运出的资源的第三数量，以使得惩罚的和最小。通过该方案，能够在各个地点处保持合适的资源的库存水平，从而在满足客户需求的同时节省不必要的成本。
-
公开(公告)号：CN119204150A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202310764924.8
申请日：2023-06-26
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 根据本公开的实现，提供了一种用于决策的方案。在该方案中，目标智能体可以从一组关联智能体接收一组观察信息。进一步地，目标智能体可以基于一组观察信息和针对目标智能体的目标观察信息，生成针对目标智能体的第一中间决策。附加地，目标智能体还可以从一组关联智能体接收第一组中间决策，并可以至少基于所生成的第一中间决策和所接收的第一组中间决策来生成针对目标智能体的目标决策。基于这样的方式，本公开的实施例能够支持智能体在做出决策的过程中不仅考虑其它关联智能体的观察信息，还可以考虑其它关联智能体的中间决策，从而可以通过协商的方式提高决策的执行效果。
-
公开(公告)号：CN110659759A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201810716540.8
申请日：2018-06-29
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开的各个实现涉及基于神经网络的趋势预测。在一些实现中，一种方法包括：获取与对象相关联的时间序列数据；利用递归神经网络来计算所述时间序列数据的向量表示；基于所述时间序列数据的向量表示来确定所述对象与预定义的标签相关联的概率，其中所述标签指示所述对象随时间变化的趋势的类别；以及基于所述概率来生成对所述对象随时间变化的趋势的预测。
-
公开(公告)号：CN110555542A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201810552780.9
申请日：2018-05-31
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 根据本公开的实现，提出了一种用于资源的库存控制的方案。在该方案中，获取关于多个地点的路径信息。该路径信息指示在多个时间点中的特定时间点处从多个地点中的一个地点出发的第一路径和在该特定时间点处到达该地点的第二路径。然后，确定针对在特定时间点在该地点处的资源的第一数量的至少一个约束以及与至少一个约束相关联的相应惩罚。基于至少一个约束和相应惩罚，来确定与多个时间点处的多个地点相关联的惩罚的和。确定经由第二路径向该地点运送的资源的第二数量和经由第一路径从该地点运出的资源的第三数量，以使得惩罚的和最小。通过该方案，能够在各个地点处保持合适的资源的库存水平，从而在满足客户需求的同时节省不必要的成本。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110555537A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201810541283.9
申请日：2018-05-30
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06Q10/04
Abstract: 根据本公开的实现，提出了一种用于多因素多时间点相关的预测的方案。在该方案中，接收在多个时间点处与多个因素相关的预测问询。从多个时间点之前的多个历史时间点处与多个因素相关的历史数据中提取多个历史特征。至少基于多个历史特征，按时间顺序确定在多个时间点处与多个因素相关的预测结果。预测结果的确定包括：基于多个历史特征，确定多个时间点中的第一时间点处与多个因素相关的第一预测结果，以及基于多个历史特征和第一预测结果，确定第一时间点之后的第二时间点处与多个因素相关的第二预测结果。通过该方案，可以在解决单个时间点的预测问题的基础上快速扩展至对多个时间点的预测，提高预测效率和准确度。
-
公开(公告)号：CN110659850A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201810701086.9
申请日：2018-06-29
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本公开的各个实现涉及用于货物调配的规划。在一些实现中，确定多个货物集合的属性，属性分别指示多个货物集合中的相应货物集合的货物数量，多个货物集合中的货物集合包括具有相同起点和终点的货物；以及基于多个货物集合的属性来确定多个货物集合在时空网络中的路径，其中时空网络包括指示在相应的时间点上的相应的地点的多个节点以及连接多个节点的多条边，多个节点包括与起点和终点分别对应的起始节点和终止节点以及在起始节点与终止节点之间的中间节点，该路径包括所述多条边中的、连接起始节点和终止节点的一部分边，并且表示由起点到终点调配所述货物的规划。
-
公开(公告)号：CN117396886A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202280037797.5
申请日：2022-02-09
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 提供了一种包括处理器和存储可由该处理器执行的指令的存储器的计算系统。所述指令可执行以在运行时阶段期间接收运行时输入数据，该运行时输入数据包括指示在一系列时间步骤中的每一个时间步骤处的图网络的状态的时间序列数据。该图网络包括多个节点和至少一个连接节点的对的边。该运行时输入数据被输入到经训练的图神经网络中，从而使得该图神经网络输出该图网络在一个或多个未来时间步骤处的预测状态。
-
公开(公告)号：CN113870104A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202010621955.4
申请日：2020-06-30
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 根据本公开的实现，提出了用于超分辨率图像重建的方案。根据该方案，具有第一分辨率的输入图像被获取。利用输入图像训练来可逆神经网络，其中可逆神经网络被配置为基于输入图像生成具有第二分辨率的中间图像和第一高频信息，并且第二分辨率低于第一分辨率。随后，利用经训练的可逆神经网络的逆网络，基于输入图像和服从预定分布的第二高频信息来生成具有第三分辨率的输出图像，其中第三分辨率高于第一分辨率。该方案能够有效地处理由未知降采样方法获得的低分辨率图像，从而获得高质量的高分辨率图像。
-
公开(公告)号：CN113496465A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202010203650.1
申请日：2020-03-20
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06T3/40
Abstract: 根据本公开的实现，提出了用于图像缩放的方案。根据该方案，具有第一分辨率的输入图像被获取。利用经训练的可逆神经网络，基于该输入图像来生成具有第二分辨率的输出图像和服从预定分布的高频信息，其中第一分辨率高于第二分辨率，并且输入图像和输出图像具有相同语义。此外，具有第二分辨率的另一输入图像被获取。利用该可逆神经网络的逆网络，基于另一输入图像和服从预定分布的高频信息来生成具有第一分辨率的另一输出图像，其中另一输入图像和另一输出图像具有相同语义。该方案能够将原始图像缩小为语义相同且视觉愉悦的低分辨率图像，并且能够从低分辨率图像重建出高质量的高分辨率图像。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.029 seconds)
