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31. 发明申请

WO2022013125A1 VERFAHREN ZUM KONFIGURIEREN EINES STEUERUNGSAGENTEN FÜR EIN TECHNISCHES SYSTEM SOWIE STEUEREINRICHTUNG 审中-公开
公开(公告)号：WO2022013125A1
公开(公告)日：2022-01-20
申请号：PCT/EP2021/069269
申请日：2021-07-12
申请人： SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT
发明人： RUNKLER, Thomas , SWAZINNA, Phillip , UDLUFT, Steffen
IPC分类号： G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/00 , G06N7/00
摘要： Zum Konfigurieren eines Steuerungsagenten (POL) werden vorgegebene Trainingsdaten eingelesen, die Zustandsdatensätze (S), Aktionsdatensätze (A) sowie resultierende Performanzwerte (R) des technischen Systems (TS) spezifizieren. Anhand der Trainingsdaten wird ein datenbasiertes Dynamikmodell (NN) darauf trainiert, anhand eines Zustandsdatensatzes (S) und eines Aktionsdatensatzes (A) einen resultierenden Performanzwert (R) zu reproduzieren. Ferner wird ein Aktionsbewertungsprozess (VAE) darauf trainiert, anhand eines Zustandsdatensatzes (S) und eines Aktionsdatensatzes (A) nach Vornahme einer Informationsreduktion den Aktionsdatensatz (A) zu reproduzieren, wobei ein Reproduktionsfehler (DR, DO, Dl) ermittelt wird. Zum Training des Steuerungsagenten (POL) werden dem trainierten Dynamikmodell (NN), dem trainierten Aktionsbewertungsprozess (VAE) sowie dem Steuerungsagenten (POL) Trainingsdaten zugeführt. Dabei werden vom trainierten Dynamikmodell (NN) ausgegebene Performanzwerte (RI, R2) in eine vorgegebene Performanzfunktion (P) eingespeist. In die Performanzfunktion (P) werden weiterhin vom trainierten Aktionsbewertungsprozess (VAE) ausgegebene Reproduktionsfehler (DO, Dl) als performanzverringernde Einflussgroßen eingespeist. Damit wird der Steuerungsagent (POL) darauf trainiert, anhand eines Zustandsdatensatzes (S) einen die Performanzfunktion (P) optimierenden Aktionsdatensatz (A) auszugeben.

32. 发明申请

WO2021231358A1 SYSTEMS AND METHODS FOR MACHINE LEARNING TO ANALYZE STUDENT PROFILES 审中-公开
公开(公告)号：WO2021231358A1
公开(公告)日：2021-11-18
申请号：PCT/US2021/031685
申请日：2021-05-11
申请人： CLINCHR CO. D.B.A. HALLO , HOWARD , Vernon DeLaney Jr. , BAUMAN, Philip Marc
发明人： HOWARD , Vernon DeLaney Jr. , BAUMAN, Philip Marc
IPC分类号： G06F17/00 , G06F17/60 , G06N5/00 , G06Q10/00 , H04M3/51
摘要： In some embodiments, a method can include calculating, based on a set of values associated with an education of a user, an institution rank associated with the user. The method can include generating an engagement distribution of a set of users based on (1) a recency of each communication from a set of communications associated with the set of users and (2) a significance of each communication from the set of communications. The method can include determining an engagement metric of the user based on a position of the user within the engagement distribution and using a logistic function. The method can include providing, as an input to a machine learning model, the institution rank, the engagement metric, a profile completion metric and a profile of each entity from a set of potential entities, to obtain a user score related to each entity from the set of potential entities.

33. 发明申请

WO2021219389A1 DETEKTIEREN VON STÖRUNGEN IN ROBOTERANORDNUNGEN 审中-公开
公开(公告)号：WO2021219389A1
公开(公告)日：2021-11-04
申请号：PCT/EP2021/059733
申请日：2021-04-15
申请人： KUKA DEUTSCHLAND GMBH
发明人： SCHWINN, Jonas
IPC分类号： G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/00 , G06N20/20
摘要： Ein Verfahren zum maschinellen Lernen einer Störungsdetektion, insbesondere zum Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes (20), zum Detektieren von Störungen in einer Roboteranordnung, die wenigstens einen Roboter (100) aufweist, umfasst nach einem Aspekt die Schritte: - Bereitstellen (S10) von als ungestört bewerteten Zeitreihen (1, T) von Daten einer ersten Roboteranordnung, die wenigstens einen Roboter (100) aufweist; - Erzeugen (S20) von Zeitreihen (3) von Daten mit künstlichen Störungen auf Basis wenigstens eines Teils (1) der bereitgestellten, als ungestört bewerteten Zeitreihen mittels eines Generators (10) eines GANs; und - Trainieren (S30) eines Diskriminators (20) des GANs auf Basis der erzeugten Zeitreihen (3) mit künstlichen Störungen, der künstlichen Störungen und wenigstens eines Teils (T) der bereitgestellten, als ungestört bewerteten Zeitreihen; wobei der Diskriminator (20) trainiert wird, Zeitpunkte (ti) und/oder Ausmaße (A(ti )) von Störungen zu detektieren; und der Generator (10) trainiert wird, Zeitreihen (3) mit künstlichen Störungen zu erzeugen, deren Ausmaß der Diskriminator (20) unterschätzt, insbesondere die der Diskriminator nicht detektiert oder als geringer einschätzt als die künstlichen Störungen der erzeugten Zeitreihen. Ein Verfahren zum maschinellen Lernen, insbesondere mittels distanz- und/oder clustering-basiertem Machine Learning und/oder mit oder ohne Verwendung wenigstens eines künstlichen neuronalen Netzes, zum Beispiel Random Forests, Arma/Arima Models, Gradient Boosting oder dergleichen, einer Störungsdetektion, insbesondere zum Trainieren wenigstens eines künstlichen neuronalen Netzes (30, 40), zum Detektieren von Störungen in einer Roboteranordnung, die wenigstens einen Roboter (100) aufweist, umfasst nach einem Aspekt die Schritte: Bereitstellen (S100) von Daten einer ersten Roboteranordnung, die wenigstens einen Roboter (100) aufweist, wobei diese Daten Datensätze ((1.1, 2.1), (1.2, 2.2), (1.3, 2.3)) einander, insbesondere zeitlich, zugeordneter Daten ((1.1, 2.1, 1.2, 2.2, 1.3, 2.3) aufweisen, wobei jeder dieser Datensätze jeweils aus mehreren 30 verschiedenen Datenkanälen (1000, 2000) jeweils ein Datum aufweist; und - maschinelles Lernen (S200), insbesondere mittels distanz- und/oder clustering- basiertem Machine Learning und/oder mit oder ohne Verwendung wenigstens 2019P00112 WO 30/30 Kuka Deutschland GmbH eines künstlichen neuronalen Netzes, zum Beispiel Random Forests, Arma/Arima Models, Gradient Boosting oder dergleichen, einer Störungsdetektion, insbesondere Trainieren wenigstens eines künstlichen neuronalen Netzes (30, 40), auf Basis der Daten, wobei ein Datum eines Datensatzes final nicht als Datum einer Störung klassifiziert wird, falls die ihm zugeordneten Daten nicht wenigstens 5 in einer vorgegebenen Anzahl und/oder Gruppe der Datenkanäle als Daten einer Störung klassifiziert sind bzw. werden.

34. 发明申请

WO2021214845A1 調整プログラム、調整方法および情報処理装置审中-公开
公开(公告)号：WO2021214845A1
公开(公告)日：2021-10-28
申请号：PCT/JP2020/017116
申请日：2020-04-20
申请人：富士通株式会社
发明人：浅井　達哉
IPC分类号： G06N5/00 , G06N20/00
摘要：情報処理装置は、１つの属性値または複数の属性値の組合せである条件部と条件部に対応したラベルとが対応付けられた第１パターン情報と、第１パターン情報と異なる第２パターン情報とを比較する。そして、情報処理装置は、条件部またはラベルのいずれかに矛盾がある場合、第１パターン情報と第２パターン情報との間の一致の度合または矛盾の度合に基づいて、第１パターン情報に対する重要度を調整する。

35. 发明申请

WO2021214332A1 COMBINED PREDICTION SYSTEM AND METHODS 审中-公开
公开(公告)号：WO2021214332A1
公开(公告)日：2021-10-28
申请号：PCT/EP2021/060753
申请日：2021-04-23
申请人： CINT AB
发明人： HERRIOT, Neil , DE BRUIJNE, Janna , DE JONG, Mathijs
IPC分类号： G06N20/20 , G06N5/00 , G06N7/00 , G06N3/04
摘要： There is provided a system for use with a web-based platform of user-accessible resources, comprising: a first machine learning sub-module configured to provide a first prediction related to a user's interaction with a resource based on at least historic data of user interaction with a plurality of resources; a second machine learning sub-module configured to provide a second prediction related to a user's interaction with a resource based on at least: historic data of user interactions with the resource; and the first prediction; and a processing sub-module configured to calculate a combined prediction related to a user's interaction with a resource.

36. 发明申请

WO2021213785A1 ERMITTELN EINER STRAHLUNGSINTENSITÄT UND/ODER EINER WELLENLÄNGE EINES PROZESSLEUCHTENS 审中-公开
公开(公告)号：WO2021213785A1
公开(公告)日：2021-10-28
申请号：PCT/EP2021/058239
申请日：2021-03-30
申请人： SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT
发明人： HEINRICHSDORFF, Frank
IPC分类号： B22F3/105 , B23K26/342 , B23K26/70 , B29C64/153 , B29C64/386 , B33Y10/00 , B33Y50/00 , B33Y50/02 , G01J3/433 , G01N21/71 , G01N23/22 , G01N25/00 , G05B19/4099 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06N5/00 , G06N7/00 , G06N20/10 , G06N20/20 , B22F10/20 , B22F10/36 , B22F10/85
摘要： Zusammenfassend betrifft die Erfindung ein Verfahren zum Ermitteln einer Strahlungsintensität und/oder einer Wellenlänge eines Prozessleuchtens (E10), ein Verfahren zum Ermitteln von Prozessabweichungen (DEV) eines Schmelzprozesses und ein Verfahren zum Regeln eines Schmelzprozesses. Um die Ermittlung einer Strahlungsintensität und/oder einer Wellenlänge eines Prozessleuchtens eines Schmelzprozesses zu verbessern werden die Schritte vorgeschlagen: - Bereitstellen des Leistungsprofils (P) für einen Abschnitt (dtPOI) des Weges (x) als eine Eingangsgröße (IN) für ein Modell des maschinellen Lernens (MLM), insbesondere für ein neuronales Netz, wobei das Modell (MLM) mit historischen und/oder synthetischen Leistungsprofilen (PH) und zugehörigen historischen bzw. synthetischen Strahlungsintensitäten (E10H) und/oder 20 Wellenlängen des Prozessleuchtens (E10) trainiert ist, und - Ermitteln der Strahlungsintensität und/oder der Wellenlänge des Prozessleuchtens (E10) als Ausgangsgröße (OUT) des Modells (MLM).

37. 发明申请

WO2021207160A1 USE OF GENETIC ALGORITHMS TO DETERMINE A MODEL TO IDENTITY SAMPLE PROPERTIES BASED ON RAMAN SPECTRA 审中-公开
公开(公告)号：WO2021207160A1
公开(公告)日：2021-10-14
申请号：PCT/US2021/025921
申请日：2021-04-06
申请人： GENENTECH, INC.
发明人： MCDANIEL, Dana Lauren , KADAUB, Elvira , WEI, Bingchuan , MAIER, Andrew James , MAGILL, Gordon Edward
IPC分类号： G16C20/70 , G16C20/20 , G06N20/10 , G06N20/20 , G06N5/00 , G06N3/12
摘要： Techniques are disclosed for using a genetic algorithm to identify a processing pipeline that transforms spectra into a form usable to generate predicted characteristics of corresponding samples. The genetic algorithm is used to generate and evaluate multiple candidate solutions specifying various pre-processing and machine-learning-processing configurations. The processing pipeline is defined based on the candidate solutions.

38. 发明申请

WO2021206797A1 RUNTIME QUANTUM-MEMORY MANAGEMENT 审中-公开
公开(公告)号：WO2021206797A1
公开(公告)日：2021-10-14
申请号：PCT/US2021/017202
申请日：2021-02-09
申请人： MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC
发明人： SOEKEN, Mathias , ROETTELER, Martin, Henri , SVORE, Krysta, Marie
IPC分类号： G06N5/02 , G06N10/00 , G06N5/00
摘要： A method for performing a quantum-logic operation on a quantum computer. The method includes enacting classical pebbling on an initial computation graph G defining the quantum-logic operation; extracting a quantum circuit B based on a sequence of steps obtained from the classical pebbling, that sequence including at least one computation step and at least one measurement-based uncomputation step; executing the quantum circuit B on a qubit register of the quantum computer; recording at least one measurement result of the at least one measurement-based uncomputation step of the quantum circuit B as executed on the qubit register; constructing a clean-up computation graph G' based on the at least one measurement result; enacting reversible pebbling on the clean-up computation graph G' extracting a quantum circuit B' based on a sequence of steps obtained from the reversible pebbling, that sequence including computation and uncomputation steps; and executing the quantum circuit B' on the qubit register.

39. 发明申请

WO2021184075A1 METHOD AND SYSTEM FOR AUTOMATIC 3D-FMBV MEASUREMENTS 审中-公开
公开(公告)号：WO2021184075A1
公开(公告)日：2021-09-23
申请号：PCT/AU2021/050249
申请日：2021-03-19
申请人： VOLSONICS PTY LTD
发明人： WELSH, Alec , STEVENSON, Gordon
IPC分类号： A61B8/06 , G06T15/00 , G06N3/02 , G06N5/00 , G06T7/10 , G06T1/40
摘要： The technology relates to a method of quantifying a 3D fractional moving blood volume (3D-FMBV) in a tissue volume of a subject using an ultrasound system, comprising acquiring images of the tissue volume from a power Doppler scan of the tissue volume; applying image enhancement settings to the images; segmenting an organ, tissue or region thereof from the image data; determining geometric partitions of the segments based on distance from the transducer head of the ultrasound system; and computing a 3D-FMBV using a 3D-FMBV analysis algorithm from the partitions.

40. 发明申请

WO2021181412A1 EVENT DRIVEN SYSTEM FOR MEDIA FILE TRANSFER 审中-公开
公开(公告)号：WO2021181412A1
公开(公告)日：2021-09-16
申请号：PCT/IN2021/050226
申请日：2021-03-09
申请人： HYPERSTATE TECHNOLOGIES PRIVATE LIMITED
发明人： CHAUHAN, Shubham , GANGISETTY, Sriharsha , DAS, Prashanto
IPC分类号： G06F16/958 , G06F9/54 , H04L29/06 , G06N5/00
摘要： Event driven system (S) for media file transfer that is capable of transferring media files from storage server (C1, C2…Cn) to the client device (D1, D2…Dn) in a seamless manner by predicting and optimizing the bandwidth consumption. The system (S) provides for atleast one server which keeps a log of all data including information as to when a content was requested by the viewer application (V1,V2..Vn) across all users over a period of time. In effect it maintains a decision tree of all possible events in a file which requests, and pre-fetches media files based on predictive path of user action. The system (S) decreases the time to interact while requesting multimedia assets, optimising the bandwidth consumption for each page visit while maintaining an uninterrupted and seamless viewing experience.

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