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[发明专利]基于生物特征数据匿名跟踪和/或分析个体的方法和系统-CN202080083086.2在审
发明人： 伦纳德·卡伯格约哈德 -专利权人：因迪维德公司
申请日： 2020-08-06 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：提供了用于使用生物特征数据来匿名跟踪和/或分析个体主体和/或对象的流动或移动的方法和系统。具体地，提供了一种用于使用生物特征数据来实现对群体中被称为个体的个体主体和/或对象在两个或更多个主体状态之间移动和/或重合的量和/或流量的匿名估计的计算机实施的方法。该方法包括以下步骤：从两个或更多个个体接收(S1)标识数据，其中，该标识数据包括和/或基于生物特征数据；在线并且通过一个或多个处理器生成(S2)每个个体的匿名标识符；以及存储(S3)：每个个体的匿名标识符以及表示主体状态的数据；和/或这种匿名标识符的偏差度量。
基于生物特征数据匿名跟踪分析个体方法系统

[发明专利]改进用于技术系统的机器学习-CN202080071675.9在审
发明人： 伦纳德·卡伯格约哈德 -专利权人： 伦纳德·卡伯格约哈德
申请日： 2020-07-08 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：提供了一种用于支持机器学习的系统(100)，该系统包括：一个或多个处理器(110)；存储器(120)，该存储器被配置为存储估计器的一个或多个参数；折扣奖励的可微估计器，该可微估计器也称为值估计器，被配置为：接收观测值环境和/或系统，从存储器访问值估计器的参数，并生成折扣奖励估计，称为值估计。该系统还包括一个或多个资格迹生成器，该一个或多个资格迹生成器被配置为接收值估计；从值估计器接收值估计的偏导数；从资格迹生成器接收信号并生成更新的信号，称为资格迹。该系统进一步包括一个或多个自举梯度估计器，该一个或多个自举梯度估计器被配置为从技术奖励系统接收奖励信号；接收值估计和资格迹；并基于输入产生梯度估计。
改进用于技术系统机器学习

[发明专利]工业和/或技术过程模型的评估和/或适配-CN202080028562.0在审
发明人： 伦纳德·卡伯格约哈德 -专利权人：卡乐优工业智能有限公司
申请日： 2020-04-03 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06N3/10 文献下载
摘要：提供了一种用于评估和/或适配与工业和/或技术过程有关的一个或多个技术模型的方法以及对应的系统和计算机程序。该方法包括获得(S1)工业和/或技术过程的完全或部分非因果模块化参数化模型，该参数化模型包括至少一个物理子模型和至少一个神经网络子模型，包括获得该参数化模型的一个或多个参数。该方法进一步包括基于该参数化模型生成(S2)微分方程组，以及基于该微分方程组模拟(S3)该工业和/或技术过程的一个或多个状态随时间的动态性。该方法还包括在模拟该工业和/或技术过程时对该微分方程组应用(S4)反向模式自动微分，以生成表示对该工业和/或技术过程模型的评估的估计。
工业技术过程模型评估

[发明专利]用于处理匿名生物特征和/或行为数据的系统和方法-CN201980056705.6在审
发明人： 伦纳德·卡伯格约哈德 -专利权人：因迪维德公司
申请日： 2019-08-22 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：提供了一种用于处理和/或生成匿名生物特征和/或行为数据的方法和对应的系统。该方法包括以下步骤：使用单向局部敏感哈希函数将源自受试者的生物特征数据映射(S1)到生物特征密钥中，或者接收该生物特征密钥。该方法还包括将绑定到此密钥的附加匿名行为数据存储(S2)到数据库中的现有生物特征轨迹中，其中，该行为数据描述了该受试者的用户行为。执行该方法以使来自每个密钥的多个个体或受试者的生物特征数据匿名，其中，每个生物特征密钥映射到几个受试者的生物特征数据，并且产生相同生物特征密钥的这样的一组受试者被称为哈希组，并且为每个哈希组产生生物特征轨迹。
用于处理匿名生物特征行为数据系统方法