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[发明专利]使用机器人规划作为平行语言语料库-CN201910354525.8有效
发明人： J·H·康奈尔二世;J-E·朴;N·K·拉查;E·A·西斯伯特 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2019-04-29 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F40/56 文献下载
摘要：本公开涉及使用机器人规划作为平行语言语料库。根据机器人规划来构建用于训练认知翻译系统的平行语言语料库。以各种语言的机器人规划的集合在候选配对中被分析以看任何两个规划是否涉及相同的任务。如果是的话，以与两个规划(诸如规划名称)不同的语言的口头指令被假定为具有相同的含义，并且被关联地存储作为双语语料库的一部分。如果每个规划具有多个步骤，则来自两个规划的对应的步骤还可以被关联地存储作为语料库的一部分。机器人规划被建模为具有表示感觉状态的多个链接和表示电机动作的多个节点的有限状态自动机，并且规划相似性的确定基于两个FSA的比较。
使用机器人规划作为平行语言语料库

[发明专利]用于对象检测的增量学习的系统和方法-CN202080022272.5在审
发明人：周旺;常十雨;N·E·索萨;E·A·西斯伯特 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-03-13 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：方法和系统在图像和/或视频中执行增量学习对象检测，而不会灾难性遗忘先前学习的对象类别。通过迭代地更新两级神经网络对象检测器直到满足总体检测准确度标准来训练两级神经网络对象检测器以定位和识别属于附加对象类别的对象。执行更新以便平衡最小化定位和识别属于先前学习的对象类别的对象的初始能力的损失和最大化附加地定位和识别属于附加对象类别的对象的能力。评估是否满足总体检测准确度标准将两级神经网络对象检测器的初始版本的输出与由两级神经网络对象检测器的当前版本输出的当前区域提议进行比较，以确定区域提议蒸馏损失和先前学习到的对象识别蒸馏损失。
用于对象检测增量学习系统方法