多粒度会议概述模型
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117413275A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202280039301.8

    申请日:2022-03-25

    Abstract: 本文一般讨论的是用于以下目的的设备、系统和方法。方法可包括通过用户界面从用户接收分割粒度值,该分割粒度值指示转录中要包括在概述中的事件数目;由排名器模型从该转录中提取数目等于该事件数目的提示;由包括经重新训练的语言模型的概述器模型生成转录中与事件相对应的一部分的相应概述,针对每个事件生成一个相应概述;以及提供相应概述作为该转录的总体概述。

    提示信息的控制方法及控制装置

    公开(公告)号:CN102693123B

    公开(公告)日:2017-09-22

    申请号:CN201110081375.1

    申请日:2011-03-24

    CPC classification number: G06F9/453 G06F3/0484

    Abstract: 本发明揭示了一种提示信息的控制方法,该方法在主界面上弹出或者隐藏包含提示信息的显示窗口。该方法首先判断用户是处于一被动模式还是一主动模式中。如果用户处于被动模式中,并且当前没有弹出的显示窗口,则在检测一触发信号时弹出显示窗口。如果用户处于被动模式中,并且当前有已经弹出的显示窗口,则在检测到一隐藏信号时隐藏已经弹出的显示窗口。如果用户处于主动模式中并且当前有已经弹出的显示窗口,则隐藏已经弹出的显示窗口。本发明的提示信息的控制方法和控制装置对用户的输入信号进行更加全面的分析,能够更加准确分析出用户当前是否需要提示信息进行辅助,并根据用户的需求对提示信息进行显示或者隐藏。

    虚拟身份管理器
    4.
    发明授权

    公开(公告)号:CN103620585B

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201280030213.8

    申请日:2012-06-18

    CPC classification number: G06F21/316 G06Q30/0251 G06Q50/01

    Abstract: 提供一种用于管理用户的身份的计算系统和方法。服务器可被配置为在相应的请求和响应流中与多个客户端设备中的每一个客户端设备通信。推断引擎被配置为监视所述流以获得标识因子,该标识因子将该多个客户端设备中的每一个客户端设备与该多个客户端设备中的其他客户端设备区分开。在检测到该多个客户端设备中的两个或更多个客户端设备中的每一个客户端设备的一个或多个标识因子在一阈值概率内匹配时,该推断引擎作出以下推断:该两个或更多个客户端设备是被该用户使用的。基于该推断,该推断引擎在该服务器处创建将该两个或更多个客户端设备相链接的虚拟身份记录。

    用于加密包的安装时按规程内容生成的系统和方法

    公开(公告)号:CN113841141B

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202080034503.4

    申请日:2020-04-01

    Inventor: S·L·库克 X·黄

    Abstract: 提供了生成用于加密包的内容的系统和方法。可接收包括一个或多个防篡改散列部分(224A)和已加密数据(216A、220A)的包(204),其中该已加密数据包括一个或多个按规程内容生成指令(220A)。可解密已加密数据的包括该一个或多个按规程内容生成指令的部分并且可生成基于该一个或多个按规程内容生成指令的执行以及数据语料库的数据(232)。可加密所生成的数据并且可基于经加密的所生成的数据来生成防篡改散列。可将所生成的防篡改散列与所接收的包的防篡改散列部分中的一个或多个防篡改散列进行比较。

    集成搜索环境中的客户端意图

    公开(公告)号:CN105264528A

    公开(公告)日:2016-01-20

    申请号:CN201480032454.5

    申请日:2014-03-26

    CPC classification number: G06F17/30598 G06F17/30979 G06N5/04 G06N99/005

    Abstract: 体系结构与集成搜索框架组合用于推导出与搜索查询相关联的用户意图,并随后基于推导出的意图选择搜索方法:对从其发起搜索的当前本地设备的本地搜索、对除该本地设备以外的数据源的非本地搜索、或本地搜索和非本地搜索两者。查询上下文可被推导出以更高效地评估查询意图。该体系结构采用预测模型,这些预测模型是用使得能够在集成搜索环境中预测单一意图(或意图程度)的候选特征来训练的。这些模型可使用历史特征和实时特征来训练。分类器是使用这些特征来训练的。用户意图随后基于分类器输出被推导出,并且搜索被相应地执行。

    通过对读取请求和读取完成通知进行排队和批处理来减少每个I/O的CPU开销

    公开(公告)号:CN113383303B

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202080009747.7

    申请日:2020-01-04

    Abstract: 存储堆栈公开API供用户模式应用来使用。应用调用由API公开的功能以在文件提交队列(“FSQ”)上将对读取文件的请求入队。FSQ中的读取请求以批处理出列,并且出列的读取请求的批处理中的文件偏移被转换成磁盘偏移。读取请求的经转换的批处理被存储在存储提交队列(“SSQ”)中。存储子系统从SSQ检索经转换的读取请求的批处理并执行指定的读取操作。针对读取请求的完成通知被存储在存储完成队列(“SCQ”)中。完成通知的批处理从SCQ出列并被转换成文件完成。文件完成的批处理被存储在文件完成队列(“FCQ”)中。提交读取请求的用户模式应用可使完成通知的批处理从FCQ出列。

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