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[发明专利]上下文人物推荐-CN201680025484.2有效
发明人： 过晨雷;高剑峰;宋鑫莹;卞秉冀;谌叶龙;王野翊;B·D·雷米克;E·泰勒;M·A·阿里;M·戈斯;何晓冬;陈建树;D·杰特利;S·弗里森 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2016-04-27 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：用于提供用于基于上下文指示符来预测和推荐相关人物(或其他实体)以包括在对话中的人物推荐系统的技术。在示例性实施例中，电子邮件接收者推荐可以基于例如项目名称、主体文本、现有接收者、当前日期和时间等的上下文信号被建议。在一个方面中，包括排名的关键短语的多个属性与对应于个人实体的简档相关联。聚合的简档使用第一层处理技术和第二层处理技术被分析。推荐可以反应性地(例如，响应于由用户对人物推荐系统的特定查询)或者主动地(例如，在没有用户的特定查询的情况下基于用户当前正工作于的内容的上下文)被向用户提供。
上下文人物推荐

[发明专利]相关组建议-CN201680024513.3有效
发明人：谌叶龙;宋鑫莹;高剑峰;过晨雷;卞秉冀;王野翊;B·D·雷米克;E·泰勒;M·A·阿里;M·戈斯;邹阳;M·斯特普;D·杰特利;S·弗里森 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2016-04-27 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06F16/30 文献下载
摘要：用于提供用于预测和推荐相关人员(或其他实体)以包括在对话中的人员推荐系统的技术。在示例性实施例中，与用户与目标接收者之间、或者其他用户与接收者之间的通信相关联的多个对话框被收集并且存储作为用户历史。在训练阶段期间，使用用户历史在去噪自动编码器模型中训练编码器块和解码器块。在预测阶段期间，使用经训练的编码器和解码器基于从当前对话框提取的上下文和其他信号来预测由用户组成的当前对话框的一个或多个接收者。使用评分函数对预测的接收者进行排名，并且可以向用户推荐排名最高的个人或实体。
相关组建

[发明专利]使用深度学习模型的上下文相关的搜索-CN201580019941.2有效
发明人： 过晨雷;高剑峰;王野翊;L·邓;何晓冬 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2015-04-06 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：在本文中描述了一种用于基于上下文来提供搜索结果的搜索引擎，在该上下文中已经提交了查询，如由上下文信息所表示的。搜索引擎通过基于对查询的考虑并且部分基于上下文概念向量和多个文档概念向量来进行操作，所述上下文概念向量和文档概念向量都是使用深度学习模型(例如，深度神经网络)生成的。上下文概念向量是通过使用深度学习模型将上下文信息投影到语义空间中而形成的。每个文档概念向量都是通过使用深度学习模型将与特定的文档相关联的文档信息投影到语音空间中而形成的。排序是通过提升(promote)与语义空间内的上下文相关的文档的排名，并且降低(disfavor)与语义空间内的上下文不相关的文档的排名来操作的。
使用深度学习模型上下文相关搜索

[发明专利]一种快速的图像序列特征显著图获取方法-CN200810035862.2无效
发明人：马奇;过晨雷;张立明 -专利权人：复旦大学
申请日： 2008-04-10 - 公布日： 2008-09-24 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明属于机器视觉和图像处理技术领域，具体为一种快速的图像序列特征显著图获取方法。本发明把输入图像序列的时间信息和空间信息综合在四元数特征图像中，将图像的颜色、形状和运动信息结合起来用于后续显著目标抽取，同时该算法利用四元数特征图像频率域的相位信息作为原图像序列显著图获取的依据，能快速准确的得到图像中人眼感兴趣的注意力选择区域，从中可以进一步提取出图像中的显著物体。实验表明本发明在自然视频流场景中有着较高的运算效率和很好的显著目标抽取结果。同时，方法本身复杂度较低，易于硬件实现，在机器人视觉，目标跟踪以及图像分割，视频压缩、编码、传输等领域内有很好的应用前景。
一种快速图像序列特征显著获取方法