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公开(公告)号：CN107851050B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201680040258.1
申请日：2016-06-23
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本文描述了用于计算设备的智能看门狗定时器的示例。看门狗定时器操作看门狗计数器，该看门狗计数器从初始值到最终值对看门狗计数区间重复计数。如果设备工作正常，看门狗计数器将被连续重置。如果允许看门狗定时器达到最终计数值，则启动处理器重置。若干组件操作以检测处理器或操作系统的当前操作模式，并且部分基于用户上下文预测何时不同的功率状态可能发生。各组件还预报看门狗定时器何时被调度达到最终计数值。基于对看门狗定时器何时将达到最终计数值的预报以及对处理器或操作系统的未来功率状态的预测，看门狗计数器被选择性地禁用或重置。
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公开(公告)号：CN104583923B
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201380044078.7
申请日：2013-08-13
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F3/0481
Abstract: 数据可视化可包括大量数据点，其中的一些数据点可能是小的和/或是彼此紧邻的数据点。为了帮助用户准确地选择期望的数据点，在显示数据可视化时，放大区域同时被显示。该放大区域包括以选择设备所指示的当前位置为中心的、该数据可视化的一部分的放大视图。该放大区域还包括中心的垂直和水平十字准线以在视觉上指示选择设备所指示的当前位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104040467B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201380004911.5
申请日：2013-01-09
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本文描述了用于获得某一个人对内容的反应以及与该内容一起输出该个人的反应的技术。这些技术可包括在该内容被显示给该个人时获得该个人的反应。该反应可通过捕捉该个人的视频来被获得。该个人的该反应和该内容可在同时被输出给另一个人。这些技术还可包括在该内容和该个人的该反应被输出给另一个人时获得另一个人的反应。
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公开(公告)号：CN107851050A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201680040258.1
申请日：2016-06-23
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06F11/0757 , G06F1/24 , G06F1/3203 , G06F11/0736
Abstract: 本文描述了用于计算设备的智能看门狗定时器的示例。看门狗定时器操作看门狗计数器，该看门狗计数器从初始值到最终值对看门狗计数区间重复计数。如果设备工作正常，看门狗计数器将被连续重置。如果允许看门狗定时器达到最终计数值，则启动处理器重置。若干组件操作以检测处理器或操作系统的当前操作模式，并且部分基于用户上下文预测何时不同的功率状态可能发生。各组件还预报看门狗定时器何时被调度达到最终计数值。基于对看门狗定时器何时将达到最终计数值的预报以及对处理器或操作系统的未来功率状态的预测，看门狗计数器被选择性地禁用或重置。
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公开(公告)号：CN105378714A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201380077452.3
申请日：2013-06-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/22 , G06F16/211 , G06F16/2228 , G06F16/2255 , G06F16/285 , G06F16/90 , G06F17/18 , G06K9/0055 , G06K9/6222
Abstract: 在一些示例中，可以用快速且高效的方式来分析和分组时间序列数据集。例如，将多个时间序列快速分组到各个群集中可以通过数据缩减、确定群集群体、以及通过局部性敏感散列进行快速匹配来实现。在一些情景中，用户可以选择用于将时间序列分组到各个群集中的粒度水平，这可涉及群集数目与该群集中两个时间序列之间的最大距离之间的折衷。
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公开(公告)号：CN105378714B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201380077452.3
申请日：2013-06-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 在一些示例中，可以用快速且高效的方式来分析和分组时间序列数据集。例如，将多个时间序列快速分组到各个群集中可以通过数据缩减、确定群集群体、以及通过局部性敏感散列进行快速匹配来实现。在一些情景中，用户可以选择用于将时间序列分组到各个群集中的粒度水平，这可涉及群集数目与该群集中两个时间序列之间的最大距离之间的折衷。
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公开(公告)号：CN103262047B
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201080070705.0
申请日：2010-12-15
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F11/28
CPC classification number: G06F8/751
Abstract: 本发明涉及用于利用代码克隆检测技术来进行智能代码差分的系统和方法。大而复杂的源代码改变（例如，跨越源文件来移动和重命名函数）可涉及多个源文件中的编辑。如此，使用现有代码差分工具，开发者和/或代码审阅者可能难以标识大而复杂的改变，以及确定哪些改变是最重大的。使用代码克隆检测技术，可以确定不同类型的改变（跨越源文件或者在特定源文件内）。改变可被归类为新的、复制的、以及删除了的代码片段或函数、以及移动了的、重命名了的或修改了的函数。对于被归类为复制的或修改了的改变，可以按照改变的重要性级别来进行进一步归类。例如，改变可以是琐碎的、次要的以及重大的。改变的可视化进一步提供对改变的直观理解。
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