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公开(公告)号：CN119278444A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202380038295.9
申请日：2023-02-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Inventor： S·沙
IPC: G06F16/9035
Abstract: 在本公开的非限制性示例中，用于具有优化的智能通告的系统、方法、以及设备。第一设备可以确定与第二设备的用于完成的场景。第一设备可以接收与场景相关联的设备信号。第一设备可以利用规则引擎基于场景来分析设备信号。第一设备可以确定第二设备是否准备好参与场景。响应于确定第二设备准备好参与场景，第一设备可以发送通告或者监听来自第二设备的通告。
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公开(公告)号：CN118591799A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202280089500.X
申请日：2022-02-28
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Inventor： 王国库 , G·乔杜里 , D·迈耶宗 , 陈宇阳 , K·坦吉拉拉 , O·Z·克汉 , E·格拉德尔 , P·纳鲁拉 , 沈志虹 , 余闯 , V·V·格沃泽夫 , I·克罗斯特雷夫 , J·M·温 , 赖文彪 , S·沙
IPC: G06F16/332
Abstract: 本公开的各方面涉及挖掘知识库中的相关主题并将其可视化，其中对相关主题的知识库中进行挖掘以创建知识图谱，该知识图谱作为自动建议的相关主题的可视化显示而被输出。为了挖掘知识库，已经开发出一种方法，该方法除了语义上下文之外还结合了用户个性化结果。结果在可视化显示中被显示以供用户交互。在与所建议的主题进行交互时，用户可以查看和选择相关的主题信息，这使用户能够发现他们有兴趣获得附加的上下文的其他类似或相关的主题。因此，根据本文所述方面的相关主题和可视化显示可以用于更有效地利用和探索知识库的目的。
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公开(公告)号：CN110178364B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201780083406.2
申请日：2017-12-19
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开的示例涉及为3D场景生成最佳扫描轨迹。在一个示例中，可移动相机可以收集关于场景的信息。在初始通过期间，可以使用初始轨迹收集初始数据集。为了生成最佳轨迹，可以基于初始数据集生成场景的重构。可以基于重构生成表面点和相机位置图。可以确定子梯度，其中子梯度提供针对与相机位置图中的每个相机位置节点相关联的边际奖励的加性近似。可以使用子梯度基于每个相机位置节点的边际奖励来生成最佳轨迹。然后可以使用最佳轨迹来收集附加数据，附加数据可以被迭代地分析并且用于进一步细化和优化后续轨迹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114600082A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201980098745.7
申请日：2019-05-23
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F9/455
Abstract: 计算系统增强使容器实例化更快、减少了层内容存储需求并且使更多的容器镜像格式可用。容器实例化位置向容器注册表发送容器镜像拉取请求、接收镜像清单、向注册表发送层装载请求而不是层内容下载请求、接收层装载、可选地针对附加层重复、创建跨越层的联合文件系统、并且基于联合文件系统来启动容器过程而不首先下载所有层内容。一些其它方法的低效率和技术限制被避免，诸如用于快照扩展的回送装载、额外快照或额外容器镜像克隆的创建或传输、具有虚拟机设置的杂乱层内容、容器系统供应方锁定、由于本地存储不足而在本地系统处缺少容器实例化、以及由于存储驱动器插件使用而缺少系统调用优化。
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公开(公告)号：CN109313727A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201780035321.7
申请日：2017-06-01
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 使用利用-探索模型对异构事件数据流的机器学习。异构事件数据流可以包括任何数量的不同数据类型。系统根据公共特征维度空间来特征化至少一部分传入的事件数据流。然后，得到的特征化事件数据流被分流成探索部分和利用部分。探索部分用于执行机器学习，从而增加机器知识。利用部分用于利用当前的机器知识。因此，在传入的事件数据流的利用和探索之间达成自动平衡。自动平衡甚至可以作为云计算服务来执行。
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公开(公告)号：CN107851128A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201680045479.8
申请日：2016-07-27
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Inventor： S·沙
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30569 , G06F17/30241 , G06F17/30424 , G06F17/30598
Abstract: 给出了用于提供高效的实体记录合并的系统和方法。进行关于合并实体记录语料库的位置数据的第一处理阶段。该第一处理阶段以离线异步方式进行，以将实体记录语料库的实体记录聚集到位置聚类，实体记录的每个位置聚类被认为对应于特定地理位置处的相同结构。以近实时方式进行关于将接收到的实体记录与实体记录语料库的实体记录合并的第二处理阶段。该第二处理阶段首先将接收到的实体记录匹配到位置聚类，并且然后将接收到的实体记录匹配到位置聚类内的实体记录。在将接收到的实体记录与位置聚类中的实体记录匹配时，合并两个实体记录。
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公开(公告)号：CN110178364A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201780083406.2
申请日：2017-12-19
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开的示例涉及为3D场景生成最佳扫描轨迹。在一个示例中，可移动相机可以收集关于场景的信息。在初始通过期间，可以使用初始轨迹收集初始数据集。为了生成最佳轨迹，可以基于初始数据集生成场景的重构。可以基于重构生成表面点和相机位置图。可以确定子梯度，其中子梯度提供针对与相机位置图中的每个相机位置节点相关联的边际奖励的加性近似。可以使用子梯度基于每个相机位置节点的边际奖励来生成最佳轨迹。然后可以使用最佳轨迹来收集附加数据，附加数据可以被迭代地分析并且用于进一步细化和优化后续轨迹。
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公开(公告)号：CN116261702A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202180064378.6
申请日：2021-06-07
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F1/16
Abstract: 利用手持设备的独特属性及其使用方式‑尤其是多屏幕设备‑来限定用于自动触发工作流的规则。通过监测来自各种设备传感器的信号，设备可以预测用户执行动作的意图，诸如捕获快速想法。可以基于用于评估传感器信号的规则来自动触发用于执行一个(或多个)动作的工作流。通过预测用户的意图，设备可以在幕后自动执行底层动作中的多种底层动作，从而最大限度地减少由用户执行的动作并改善用户体验。以这种方式，通过预测用户意图并自动触发工作流，避免了繁琐的、多步骤的用户输入和交互。
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