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[发明专利]机器学习模型的数字水印-CN201980072215.5在审
发明人： P·扎特劳卡尔 -专利权人： 希侬人工智能公司
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：在一个实施方案中，公开了一种方法，该方法包括：由计算设备检测感觉输入；使用机器学习模型识别与该机器学习模型相关联的一个或多个属性，其中该属性根据该模型的训练基于感觉输入来识别；以及将该属性呈现为输出。该识别可至少部分地由与该模型交互的推理引擎来执行。该感觉输入可包括从相机接收的输入图像，并且该模型可根据模型的训练基于该输入图像中的输入对象来识别属性。该模型可包括使用训练数据训练的卷积神经网络，该训练数据将训练感觉输入与属性相关联。该训练感觉输入可包括具有训练对象的训练图像，并且该输入对象可与训练对象归类在相同类别中。
机器学习模型数字水印

[发明专利]基于像素差异的对象检测-CN202011182845.9在审
发明人： A·J·普拉布;S·K·卡塔米法德;H·巴格赫里尼扎德 -专利权人： 希侬人工智能公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本主题技术的各方面涉及使用像素差异信息的基于机器学习的对象识别。通过从一个或多个先前图像减去当前图像而生成的差异图像可作为输入提供给机器学习引擎。所述机器学习可至少部分地基于所述差异图像输出检测的对象或检测的动作。以此方式，关于所述对象的时间信息可被提供给机器学习模型并由所述机器学习模型使用，所述机器学习模型被构造成接受图像输入。
基于像素差异对象检测

[发明专利]基于AI检测或分类结果改变音频或视频压缩-CN202011183711.9在审
发明人： P·扎特卢卡尔 -专利权人： 希侬人工智能公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： H04N19/70 文献下载
摘要：本公开涉及基于AI检测或分类结果改变音频或视频压缩。在一个实施方案中，计算设备从一个或多个相机接收包括多个帧的视频流，其中该视频流以第一质量被接收。该计算设备使用机器学习模型来分析帧中的图像，其中该机器学习模型已被训练以检测图像中的一个或多个感兴趣对象。该计算设备识别包括视频流的连续帧的感兴趣序列，其中在该连续帧中的至少一个帧中检测到至少一个感兴趣对象。该计算设备生成包括该感兴趣序列的视频包。
基于 ai 检测分类结果改变音频视频压缩

[发明专利]通过标签传递改善图像分类-CN201980027189.4在审
发明人： H·巴格琳扎德;M·霍顿;M·拉斯特加里;A·法尔哈迪 -专利权人： 希侬人工智能公司
申请日： 2019-04-22 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：公开了用于基于图像的裁剪来生成标记图像的系统和方法。具体实施方案可使用用于训练数据的标签来训练神经网络并且使用这些经训练的神经网络来执行对出现在图像中的一个或多个对象的检测和/或分类，所述标签使用神经网络动态地进行细化。特定实施方案可从图像语料库生成一组图像裁剪，然后将第一神经网络应用于所述一组裁剪以获得一组相应输出。然后可使用所述一组裁剪作为训练示例来训练第二神经网络。所述一组相应输出可被应用作为所述一组裁剪的标签。
通过标签传递改善图像分类

[发明专利]生成定制的机器学习模型以使用人工智能来执行任务-CN201980030065.1在审
发明人： A·J·O·C·基尔霍夫;A·法尔哈德;A·J·普拉布;C·E·C·德尔蒙多;D·C·托默恩;H·巴格赫里尼扎德;M·S·韦弗;M·C·霍顿;M·拉斯特加里;R·S·小卡尔;S·莱布雷希特 -专利权人： 希侬人工智能公司
申请日： 2019-05-07 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：在一个实施方案中，一种方法包括向用户的客户端系统提供用于显示的用户界面。该用户界面可包括用于选择用于集成到用户应用程序中的人工智能(AI)任务的第一组选项、用于选择该用户希望在其上部署所选择的AI任务的一个或多个设备的第二组选项以及用于选择特定于所选择的设备的一个或多个性能约束的第三组选项。可基于该第一组选项、该第二组选项和该第三组选项中的用户选择来接收用户规范。定制AI模型可以是基于该用户规范生成的并且被发送到该用户的该客户端系统以集成到该用户应用程序中。该定制AI模型一旦被集成就可使该用户应用程序能够在所选择的设备上执行所选择的AI任务。
生成定制机器学习模型使用人工智能执行任务

[发明专利]用于人工智能应用的可定制芯片-CN202010084948.5在审
发明人： S·纳德里帕里兹;M·拉斯特加里;S·K·卡塔米法德 -专利权人： 希侬人工智能公司
申请日： 2020-02-10 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：在一个实施方案中，计算设备包括提供输入数据的输入传感器；实现卷积神经网络(CNN)的可编程逻辑器件(PLD)，其中：PLD的每个计算块对应于CNN的多个卷积层中的一者，PLD的每个计算块邻近至少两个存储器块放置，存储器块中的第一存储器块充当用于CNN的对应层的缓冲器，并且存储器块中的第二存储器块存储用于CNN的对应层的特定于模型的参数。
用于人工智能应用定制芯片