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专利名称

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申请人
公布日期

农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]文档的矢量化-CN201910387551.0有效
发明人： S·斯里兰加姆斯里德哈拉;R·K·甘蒂;M·斯里瓦萨;林沇燮 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2019-05-10 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明的实施例包括用于文档矢量化的方法、系统和计算机程序产品。各方面包括由处理器接收多个文档，每个文档具有多个词语。处理器利用矢量嵌入引擎来生成表示多个文档中的多个词语中的每一个词语的矢量。创建针对多个文档中的每个文档的图像表示，并且生成针对多个文档中的多个词语中的每个词语的词语概率。基于与每个词语相关联的矢量在图像中确定每个词语概率的位置，并且执行对图像的压缩操作以产生针对多个文档的紧凑表示。
文档矢量

[发明专利]电力线地理校正-CN202180076752.4在审
发明人：初琳淞;M·斯里瓦特萨;R·K·甘蒂 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2021-10-14 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本发明的各方面包括从点云数据和描述电力线的原始位置的参考数据生成组合光栅图像。从组合光栅图像选择描述电力线的更新位置的候选像素集合，其中所述选择至少部分地基于组合光栅图像中描述原始位置的像素的位置。检测来自候选像素集合的描述电力线的更新位置的像素。修改组合光栅图像以反映电力线的更新位置。
电力线地理校正

[发明专利]用于自然语言处理的基于解析树的向量化-CN202010023196.1有效
发明人： M·斯里瓦萨;R·K·甘蒂;林沇燮;S·斯里兰甘斯里达兰;A·帕利特 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-01-09 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F40/14 文献下载
摘要：本公开的实施例涉及用于自然语言处理的基于解析树的向量化。与叙述性文本的部分相对应的解析树被构造。解析树包括数据结构，数据结构根据语法将叙述性文本的部分的语义结构表示为一组标签。使用解析树中的标签作为焦点词，生成上下文窗口，上下文窗口包括在离焦点词的规定距离内的一组词，根据解析树的链路数目而确定的距离使一组词内的焦点词和上下文词分离。为焦点词和上下文词生成权重。使用权重，生成第一词的第一向量表示，第一词在叙述性文本的第二部分中。
用于自然语言处理基于解析量化

[发明专利]共享企业云-CN202111114790.2在审
发明人： D·C·弗玛;R·K·甘蒂;B·戴瓦里 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2021-09-23 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本公开的实施例涉及共享企业云。云企业资源管理系统使得资源池化和共享服务的一个或多个客户端能够共享属于不同数据中心的计算资源。每个数据中心包括计算资源的第一分区和计算资源的第二分区。第一分区被指定为被保留以供运营数据中心的企业使用。第二分区被指定为可由资源池化和共享服务的一个或多个客户端使用。每个数据中心中的工作负载管理器预测工作负载，并(i)将第一计算资源从第一分区转移到第二分区，其中当预测的工作负载低于第一阈值时，以及(ii)当预测的工作负载高于第二阈值时，将第二计算资源从第二分区转移到第一分区。
共享企业

[发明专利]从工程制图中提取和分析信息-CN202010633758.4在审
发明人： M·S·阿舍克;R·K·甘蒂;S·斯里兰甘斯里达兰;M·斯里瓦萨;A·沙里夫;R·加布罗斯;S·贾;M·S·内贾德;M·西迪奎;Y·麦 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-07-02 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本公开的实施例涉及从工程制图中提取和分析信息。一种用于从制图中提取信息的方法和系统。该方法包括对制图中的节点进行分类、从节点提取属性、确定节点属性中是否存在错误、以及从制图中移除节点。该方法还包括标识制图中的边、从边提取属性、以及确定边属性中是否存在错误。该系统包括至少一个处理组件、至少一个存储器组件、标识组件、提取组件和校正组件。标识组件被配置为对制图中的节点进行分类、从制图中移除节点以及标识制图中的边。提取组件被配置为从节点和边提取属性。校正组件被配置为确定所提取的属性中是否存在错误。
工程制图提取分析信息

[发明专利]基于边缘节点处的数据输入对机器学习模型排序和更新-CN201910565265.9在审
发明人： R·K·甘蒂;M·斯里瓦萨;S·莱拉帕里;S·斯里兰加姆斯里德哈拉 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：由处理器接收用于训练新的机器学习模型的输入数据集。对于多个被训练的机器学习模型中的每一个，取得哈希函数和用于训练机器学习模型的训练数据集的草图。基于哈希函数和输入数据集计算输入数据集的草图，并计算训练数据集的草图与输入数据集的草图之间的距离。被训练的机器学习模型的计算距离从最小到最大进行排序，并且至少部分地基于该排序，从被训练的机器学习模型中选择用于输入数集的种子机器学习模型。启动使用所选择的种子机器学习模型和输入数据集的新的机器学习模型的训练过程。
机器学习模型输入数据集哈希函数排序计算输入数据训练数据集计算距离计算训练训练过程训练机器输入数数据集处理器学习

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