专利名称
主分类
A 农业
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
G 物理
H 电学
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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
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
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
清华大学
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]自动控制针对虚拟会议的参与者指示请求-CN202280018750.4在审
  • E·努里;R·怀特 - 微软技术许可有限责任公司
  • 2022-02-24 - 2023-10-20 - G06Q10/10
  • 提供了用于基于会议的上下文自动控制参与者指示请求的系统和方法。参与者指示请求的控制包括自动放下已举起的手。上下文确定器基于包括视频、音频、背景声学数据和聊天消息传递的会议数据来确定会议的上下文。上下文确定器使用全局参与者指示模型来确定会议参与者中共同使用的上下文。个体参与者指示模型捕获特定于参与者的确定上下文的规则。会议状态管理器基于上下文确定会议状态。会议状态包括主持人演示、参与者演示、对话和轮询。参与者指示控制器基于所确定的上下文和会议状态的组合自动放下已举起的手。
  • 自动控制针对虚拟会议参与者指示请求
  • [发明专利]检测多个网络设备的叶脊拓扑中的错误布线-CN202310556715.4在审
  • R·怀特;S·赫格德 - 瞻博网络公司
  • 2021-02-24 - 2023-07-07 - H04L41/0631
  • 涉及检测多个网络设备的叶脊拓扑中的错误布线。一种网络设备可以接收标识多个网络设备的叶脊拓扑的拓扑数据,并且可以将链路度量设置为公共值以生成经修改的拓扑数据。网络设备可以从经修改的拓扑数据移除标识从叶网络设备到拓扑外部的任何设备的连接的数据,以生成经进一步修改的拓扑数据,并且可以利用模型来处理经进一步修改的拓扑数据,以确定路径数据,该路径数据标识到目的地的路径。网络设备可以确定标识到对应目的地的较短路径和较长路径的特定路径数据,并且可以确定与路径相关联的跳数。网络设备可以确定跳数全部是奇数值、全部是偶数值、或者是奇数值和偶数值,并且可以基于跳数全部是奇数值、全部是偶数值、或者是奇数值和偶数值来执行动作。
  • 检测网络设备拓扑中的错误布线
  • [发明专利]检测多个网络设备的叶脊拓扑中的错误布线-CN202110209352.8有效
  • R·怀特;S·赫格德 - 瞻博网络公司
  • 2021-02-24 - 2023-06-09 - H04L45/02
  • 涉及检测多个网络设备的叶脊拓扑中的错误布线。一种网络设备可以接收标识多个网络设备的叶脊拓扑的拓扑数据,并且可以将链路度量设置为公共值以生成经修改的拓扑数据。网络设备可以从经修改的拓扑数据移除标识从叶网络设备到拓扑外部的任何设备的连接的数据,以生成经进一步修改的拓扑数据,并且可以利用模型来处理经进一步修改的拓扑数据,以确定路径数据,该路径数据标识到目的地的路径。网络设备可以确定标识到对应目的地的较短路径和较长路径的特定路径数据,并且可以确定与路径相关联的跳数。网络设备可以确定跳数全部是奇数值、全部是偶数值、或者是奇数值和偶数值,并且可以基于跳数全部是奇数值、全部是偶数值、或者是奇数值和偶数值来执行动作。
  • 检测网络设备拓扑中的错误布线
  • [发明专利]停车执法系统-CN201680088057.9有效
  • C·赫弗龙;K·多尔蒂;R·怀特;C·克雷斯克;R·马克思;T·杰拉德 - 坚持理念有限责任公司
  • 2016-07-28 - 2021-09-28 - B60R25/01
  • 提供了一种停车执法系统,其被配置成损害驾驶员通过车辆的挡风玻璃的视野。停车执法系统包括多个覆盖组件。覆盖组件中的每一个具有一个或多个抽吸组件,抽吸组件被配置成用于抵靠车辆的挡风玻璃放置。泵组件被配置成用于与所述一个或多个抽吸组件气动连通。所述泵组件被配置成在抽吸组件与挡风玻璃之间产生局部真空。释放组件被配置成用于与所述一个或多个抽吸组件气动连通。释放组件具有伺服马达,伺服马达被配置成致动抽吸组件从挡风玻璃的释放。
  • 停车执法系统
  • [发明专利]自然语言到API转换-CN201980018860.9在审
  • A·H·亚瓦达拉;王淼森;R·怀特;苏煜 - 微软技术许可有限责任公司
  • 2019-03-05 - 2021-01-22 - G06F8/30
  • 代表性实施例公开了将自然语言输入映射到应用编程接口(API)调用的机制。自然语言输入被首先映射到API框架,其是没有任何API调用格式化的API调用的表示。从自然语言输入到API框架的映射使用经训练的序列到序列神经模型来执行。序列到序列神经模型被分解成被称为模块的小预测单元。每个模块在预测预定义种类的序列输出方面高度专业化。模块的输出可以被显示在允许用户添加、移除和/或修改个体模块的输出的交互式用户界面中。用户输入可以被用作另外的训练数据。使用确定性映射,API框架被映射到API调用。
  • 自然语言api转换
  • [发明专利]联合的智能助理-CN201980007607.3在审
  • R·怀特;G·S·内森 - 微软技术许可有限责任公司
  • 2019-01-01 - 2020-09-04 - G06Q10/10
  • 因为数字助理往往具有不同的专业知识领域和/或不同的能力来实现给定请求,因此对于用户来说有时很难知道哪个数字助理最能够完成请求。代表性实施例公开了增加联合的数字助理的机制,从而可以将用户的请求汇集到最能实现用户请求的数字助理。元助理收集关于数字助理集合提供的技能的信息。元助理还收集针对请求的不同数字助理的完成数据以及用户满意度信息。用户向元助理提交请求。元助理从请求中提取用户意图,并将用户的请求重定向到最能实现请求的数字助理。实施例可以利用经训练的机器学习模型或经评分的算法方法来选择数字助理。
  • 联合智能助理

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