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[发明专利]用在2D图像中可见的使用标记对3D模型的标注-CN202280015691.5在审
发明人： C·C·阿塔纳索埃;D·M·吕特盖特曼;D·扎加尼迪斯;J·拉蒙;M·德格鲁托拉 -专利权人： 英艾特股份公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序，用于用在2D图像中可见的使用标记对3D模型进行标注。在一个方面，方法由数据处理装置执行。所述方法可以包括：基于在对象的实例的相对较大的视场的图像中所述实例的姿态，将所述相对较大的视场的图像中的使用标记投影到所述对象的3D模型上；以及基于所述相对较大的视场的图像中的所述使用标记与相对较小的视场的图像中的相同使用标记之间的匹配，估计在所述相对较小的视场的图像中所述对象的所述实例的相对姿态。
图像可见使用标记模型标注

[发明专利]对二维图像的标注-CN202280012892.X在审
发明人： C·C·阿塔纳索埃;D·M·吕特盖特曼;D·扎加尼迪斯;J·拉蒙;M·德格鲁托拉 -专利权人： 英艾特股份公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序，用于涉及对二维图像上的地标的标注的图像处理。在一个方面，由数据处理装置执行用于训练用于估计成像设备和二维图像中的对象的相对姿态的设备的方法。所述方法包括：识别所述对象的3D模型；识别所述对象的所述3D模型上的地标；使用来自所述3D模型的所述地标在投影上的位置的知识将所述3D模型投影到二维图像的集合中；以及训练地标检测机器学习模型以在所述二维图像的集合中识别所述地标。所述地标检测机器学习模型是用于估计成像设备的所述相对姿态的设备的一部分。
二维图像标注

[发明专利]构造和操作人工循环神经网络-CN202080096276.8在审
发明人： H·马克莱姆 -专利权人： 英艾特股份公司
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06N3/10 文献下载
摘要：用于构造和操作循环人工神经网络的方法、系统和装置——包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。在一方面，一种用于构造模仿目标大脑组织的人工循环神经网络的节点的方法。所述方法包括：设置所述人工循环神经网络中的节点的总数目；设置所述人工循环神经网络中的所述节点的种类和子种类的数目；设置每个种类和子种类中的节点的结构属性，其中当所述节点组合输入时，所述结构属性将计算的时间和空间整合确定为时间的函数；设置每个种类和子种类中的节点的功能属性，其中所述功能属性将激活、整合和响应函数确定为时间的函数；设置每个种类和子种类的节点中的节点的数目；设置每个种类和子种类的节点中的每个节点的结构多样性水平以及每个种类和子种类的节点中的每个节点的功能多样性水平；设置每个节点的定向；以及设置所述人工循环神经网络中的每个节点的空间布置，其中所述空间布置确定在所述人工循环神经网络中哪些节点处于通信中。
构造操作人工循环神经网络

[发明专利]构造和操作人工循环神经网络-CN202080096252.2在审
发明人： H·马克莱姆 -专利权人： 英艾特股份公司
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：用于构造和操作循环人工神经网络的方法、系统和装置——包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。在一方面，一种方法用于读取包括多个节点和边缘的人工循环神经网络的输出，所述边缘连接所述节点。该方法包括：识别一个或多个相对复杂的根拓扑元素，每个根拓扑元素包括人工循环神经网络中的节点和边缘的一个子集；识别多个相对较简单的拓扑元素，每个相对较简单的拓扑元素包括人工循环神经网络中的节点和边缘的一个子集，其中识别的相对较简单的拓扑元素与相对复杂的根拓扑元素中的至少一个处于层级关系；生成数字的集合，其中数字中的每个表示相对复杂的根拓扑元素和相对较简单的拓扑元素中的一个相应的拓扑元素在一个窗期间是否是有效的；以及输出数字的集合。
构造操作人工循环神经网络

[发明专利]构造和操作人工循环神经网络-CN202080096251.8在审
发明人： H·马克莱姆 -专利权人： 英艾特股份公司
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：用于选择循环神经网络中形成认知过程的一组元素的方法、系统和装置——包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。所述方法包括：识别所述循环神经网络中的与相对简单的拓扑模式相称的活动；使用识别的相对简单的拓扑模式作为约束以识别所述循环神经网络中的活动的相对更复杂的拓扑模式；使用识别的相对更复杂的拓扑模式作为约束以识别所述循环神经网络中的活动的相对又更复杂的拓扑模式；以及输出对在所述循环神经网络中已经发生的活动的拓扑模式的识别。
构造操作人工循环神经网络

[发明专利]循环神经网络中的距离度量和聚类-CN202080096271.5在审
发明人： H·马克莱姆;F·舒尔曼;F·J·德拉隆德尔;R·利维;K·P·赫斯贝尔瓦尔德;J·拉蒙 -专利权人： 英艾特股份公司
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：循环神经网络中的距离度量和聚类。例如，一种方法，包括：响应于到循环人工神经网络中的第一数据的输入，确定拓扑模式的集合中的活动的拓扑模式是否发生在所述循环人工神经网络中；以及基于被确定为响应于所述第一数据的所述输入而发生的活动的所述拓扑模式，确定所述第一数据与第二数据或一个参考之间的距离。
循环神经网络中的距离度量

[发明专利]解释和改进循环神经网络的处理结果-CN202080096067.3在审
发明人： H·马克莱姆;F·舒尔曼;J·拉蒙;D·M·吕特盖特曼;C·C·阿塔纳索埃 -专利权人： 英艾特股份公司
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种方法包括：在循环人工神经网络中定义多个不同的时间窗，其中不同的窗中的每个具有不同的持续时间、具有不同的开始时间、或既具有不同的持续时间又具有不同的开始时间；识别在所述不同的时间窗中所述循环人工神经网络中的活动的拓扑模式的发生；比较活动的所述拓扑模式在不同的窗中的发生；以及基于所述比较的结果，将第一决策分类为比第二决策更不鲁棒，所述第一决策由发生在所述窗中的第一窗中的活动的第一拓扑模式表示，所述第二决策由发生在所述窗中的第二窗中的活动的第二拓扑模式表示。
解释改进循环神经网络处理结果

[发明专利]构造和操作人工循环神经网络-CN202080096270.0在审
发明人： H·马克莱姆 -专利权人： 英艾特股份公司
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06N3/10 文献下载
摘要：用于构造和操作循环人工神经网络的方法、系统和装置——包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。在一方面，一种用于构造模仿目标大脑组织的人工循环神经网络的节点之间的连接的方法。所述方法可以包括：设置所述人工循环神经网络中的所述节点之间的连接的总数目；设置所述人工循环神经网络中的子连接的数目，其中子连接的集合形成不同类型的节点之间的单个连接；设置所述人工循环神经网络中的所述节点之间的连接性的水平；设置所述人工循环神经网络中的所述节点之间的信息传输的方向；设置所述人工循环神经网络中的所述节点之间的所述连接的权重；设置所述节点之间的所述连接中的响应波形，其中响应是由一个发送节点中的单个尖峰引起的；设置所述节点之间的所述连接中的传输动态，其中所述传输动态表征在来自一个发送节点的一系列尖峰期间各个连接的变化的响应振幅；设置所述节点之间的所述连接中的传输概率，其中所述传输概率表征考虑到一个发送神经元中的一个尖峰由形成一个给定的连接的所述子连接生成一个响应的可能性；以及设置所述节点之间的所述连接中的自发传输概率。
构造操作人工循环神经网络

[发明专利]鲁棒的循环人工神经网络-CN202080095587.2在审
发明人： H·马克莱姆;F·舒尔曼;D·M·吕特盖特曼;J·拉蒙 -专利权人： 英艾特股份公司
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：鲁棒的循环人工神经网络以及用于提高循环人工神经网络的鲁棒性的技术。例如，一种系统可以包括：多个节点和链接，所述多个节点和链接被布置在循环神经网络中，其中沿着所述链接的信息传输或所述节点处的决策是非确定性的；以及输出，所述输出被配置为输出循环人工神经网络中的活动的拓扑模式的发生的指示。
循环人工神经网络

[发明专利]到神经网络中的输入-CN202080095866.9在审
发明人： H·马克莱姆;F·舒尔曼;F·J·德拉隆德尔;D·M·吕特盖特曼 -专利权人： 英艾特股份公司
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：使用人工神经网络来对源自不同的传感器和换能器的数据进行抽象。一种方法可以包括识别循环人工神经网络中的活动的拓扑模式以及输出数字的集合。所述拓扑模式响应于到所述循环人工神经网络中的、源自第一传感器的第一数据以及源自第二传感器的第二数据的输入。每个拓扑模式对由所述第一数据和所述第二数据共享的特性进行抽象。所述第一传感器和所述第二传感器感测不同的数据。每个数字表示在人工神经网络中是否已经识别活动的所述拓扑模式中的一个。
神经网络中的输入

[发明专利]来自循环神经网络的输出-CN202080095977.X在审
发明人： H·马克莱姆;F·舒尔曼;F·J·德拉隆德尔;D·M·吕特盖特曼;J·拉蒙 -专利权人： 英艾特股份公司
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：将来自循环人工神经网络的输出应用于各种不同的应用程序。一种方法可以包括：识别循环人工神经网络中的活动的拓扑模式，输出数字的集合，以及将所述集合的第一数字输入到被设计为实现第一目的的第一应用程序以及被设计为实现第二目的的第二应用程序，其中所述第一目的不同于所述第二目的。所述拓扑模式响应于到所述循环人工神经网络中的数据的输入并且每个拓扑模式对输入数据的一个特性进行抽象。每个数字表示在人工神经网络中是否已经识别活动的所述拓扑模式中的一个。
来自循环神经网络输出

[发明专利]加密和解密信息-CN202080036778.1在审
发明人： K·赫斯;H·马克莱姆 -专利权人： 英艾特股份公司
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：用于加密和解密数据的方法、系统和设备。在一个实现中，一种加密方法包括：将明文输入到循环人工神经网络中；识别所述循环人工神经网络中的活动的模式中的拓扑结构，其中活动的所述模式响应于所述明文的所述输入；以具有长度(L)的二进制序列表示识别的拓扑结构；以及实施所有具有长度(L)的二进制代码字的集合的置换。实施的置换是从具有长度(L)的二进制代码字的集合到自身的函数，所述函数是单射的并且满射的。
加密解密信息

[发明专利]同态加密-CN202080035412.2在审
发明人： H·马克莱姆;F·舒尔曼;K·赫斯;F·德拉隆德尔 -专利权人： 英艾特股份公司
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： H04L9/00 文献下载
摘要：用于同态加密的方法、系统和设备。在一个实现中，所述方法包括：将第一数据输入到循环人工神经网络中；识别所述循环人工神经网络中的活动的响应于安全数据的输入的模式；存储表示活动的所识别的模式是否与拓扑模式相称的第二数据；以及对所述第二数据进行统计分析以得出关于所述第一数据的结论。
同态加密

[发明专利]将循环人工神经网络中的活动特征化以及编码和解码信息-CN201980054063.6在审
发明人： H·马克莱姆;R·利维;K·P·赫斯贝尔瓦尔德 -专利权人： 英艾特股份公司
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：用于将循环人工神经网络中的活动特征化以及编码和解码信息的方法、系统和装置，包括被编码在计算机存储介质上的计算机程序。在一方面，一种方法可以包括从循环人工神经网络输出数字，其中每个数字表示所述循环人工神经网络中的特定的节点组中的活动是否与活动的相应的模式相称。
循环人工神经网络中的活动特征以及编码解码信息

[发明专利]将循环人工神经网络中的活动特征化以及编码和解码信息-CN201980053140.6在审
发明人： H·马克莱姆;R·利维;K·P·赫斯贝尔瓦尔德;F·舒尔曼 -专利权人： 英艾特股份公司
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：用于将循环人工神经网络中的活动特征化以及编码和解码信息的方法、系统和装置，包括被编码在计算机存储介质上的计算机程序。在一方面，一种由一个或多个数据处理设备实现的方法可以包括：接收训练集，所述训练集包括源神经网络中的活动的模式中的拓扑结构的多个表示；以及使用所述表示作为到神经网络的输入或作为目标答案向量来训练所述神经网络。所述活动响应于到所述源神经网络中的输入。
循环人工神经网络中的活动特征以及编码解码信息

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