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公开(公告)号：CN107924450B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201680046796.1
申请日：2016-08-09
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 一种用于监视环境中的射频(RF)发射机的方法，该方法将包括多个概率密度函数(PDF)的概率混合模型(PMM)拟合到在环境中接收的RF信号的RF功率测量值，以确定在环境中操作的RF发射机的数量和特性，其中概率密度函数(PDF)中的至少两个是不同类型的。
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公开(公告)号：CN110178364A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201780083406.2
申请日：2017-12-19
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开的示例涉及为3D场景生成最佳扫描轨迹。在一个示例中，可移动相机可以收集关于场景的信息。在初始通过期间，可以使用初始轨迹收集初始数据集。为了生成最佳轨迹，可以基于初始数据集生成场景的重构。可以基于重构生成表面点和相机位置图。可以确定子梯度，其中子梯度提供针对与相机位置图中的每个相机位置节点相关联的边际奖励的加性近似。可以使用子梯度基于每个相机位置节点的边际奖励来生成最佳轨迹。然后可以使用最佳轨迹来收集附加数据，附加数据可以被迭代地分析并且用于进一步细化和优化后续轨迹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107004163A
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201580066655.1
申请日：2015-11-28
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 这里公开了涉及特征构思器的技术。特征构思器可以启动在分类过程中分析数据的训练集合的分类器。特征构思器可以生成与在分类过程期间被生成的错误有关的一个或者多个建议的特征。特征构思器可以生成输出以使得错误按照提供与用户的交互的格式被渲染。用户可以回顾错误的概要或者个体错误并且选择一个或者多个特征以增加分类器的准确度。
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公开(公告)号：CN109642795A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201780053875.X
申请日：2017-08-23
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 公开了一种用于生成区域的精度地图的装置。装置接收传感器数据以及视频数据，其中传感器数据包括传感器读数，每个传感器读数指示区域的多个第一部分之一中的参数的水平，视频数据表示区域的俯瞰图。可以从各自被部署在区域的第一部分之一中的传感器接收传感器数据。可以从飞行器接收视频数据。可以根据视频数据生成正射影像，并且正射影像和传感器数据用于生成预测模型。预测模型可以然后用于推断传感器数据以确定区域的多个第二部分中的每一个中的参数的水平。可以使用推断的传感器读数来生成区域的精度地图。
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公开(公告)号：CN107924450A
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201680046796.1
申请日：2016-08-09
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: H04B17/309 , G06K9/00496 , H04B17/391 , H04W24/10
Abstract: 一种用于监视环境中的射频(RF)发射机的方法，该方法将包括多个概率密度函数(PDF)的概率混合模型(PMM)拟合到在环境中接收的RF信号的RF功率测量值，以确定在环境中操作的RF发射机的数量和特性，其中概率密度函数(PDF)中的至少两个是不同类型的。
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公开(公告)号：CN107078789A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201580049286.5
申请日：2015-09-10
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本文描述了用于提供网络连接的各种技术。在一个示例中，移动对象包括移动对象的上行链路设备，其将移动对象连接到公共可用的计算机网络。移动对象还包括移动对象的下行链路设备，其在沿着移动对象的路线的特定分段处被通信耦合到远程设备。远程设备将经由下行链路设备接收的数据提供给用户。移动对象还包括高速缓存存储库，其被通信地耦合到上行链路设备和下行链路设备。实现方式包括使用商用飞机经由间歇接入和高速缓存存储库的刷新来提供连接性，使得内容可供终端用户使用。
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公开(公告)号：CN107004162A
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201580066265.4
申请日：2015-11-28
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06N99/00
CPC classification number: G06N3/08 , G06N3/0445 , G06N99/002
Abstract: 使用通过对近似于吉布斯状态的量子状态进行采样而评估的目标函数来训练玻尔兹曼机。经典处理用来产生目标函数，并且近似的吉布斯状态基于使用采样结果而改善的权值和偏置。在一些示例中，使用幅度估计。组合的经典/量子计算机产生用于形状分类和其他应用的适当权值和偏置。
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