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公开(公告)号：CN113853599A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202080037164.5
申请日：2020-03-17
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F16/951
Abstract: 本文描述的技术通过最小化由可用刷新带宽约束的成本函数来构建最优刷新调度。成本函数接收针对内容项的重要性分数和针对内容项的变化率作为输入，以便优化调度。当在使用可用带宽的同时不再最小化成本的刷新调度被找到时，成本函数被认为是优化的。该技术能够构建优化调度，以刷新具有不完整变化数据的内容、具有完整变化数据的内容或者具有和没有完整变化数据的内容的混合。它还能够从自己的调度执行历史重新学习内容项变化率，并且重新计算刷新调度，从而确保该调度考虑了内容项更新的最新趋势。
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公开(公告)号：CN107210035A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201580072257.0
申请日：2015-12-28
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 提供了可以被快速且有效地构建、测试并改进的特定于域的语言理解模型。提供了使得开发方能够快速且在无需专门的机器学习知识的情况下构建用户意图检测模型、语言实体提取模型和语言实体解析模型的方法、系统和设备。这些模型可以经由单模型系统所构建并实施，该单模型系统使得模型能够被隔离地或者在端到端流水线系统中被构建，该流水线系统使得模型能够以同时的方式被构建和改进。
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公开(公告)号：CN107210035B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201580072257.0
申请日：2015-12-28
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 提供了可以被快速且有效地构建、测试并改进的特定于域的语言理解模型。提供了使得开发方能够快速且在无需专门的机器学习知识的情况下构建用户意图检测模型、语言实体提取模型和语言实体解析模型的方法、系统和设备。这些模型可以经由单模型系统所构建并实施，该单模型系统使得模型能够被隔离地或者在端到端流水线系统中被构建，该流水线系统使得模型能够以同时的方式被构建和改进。
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