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公开(公告)号：CN117795773A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202280054093.9
申请日：2022-06-07
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 智能眼镜上的金属导电结构可用于提供结构完整性和/或散热功能，也可用于提供天线功能。智能眼镜上的金属结构被用作天线接地部，相对应的天线元件与天线接地部电耦合，并且天线接地部位于眼镜镜腿上。这种天线元件实现具有根据期望的通信频率而选择的天线长度的折叠天线。短路销建立与天线接地部的电连接。智能眼镜上的金属结构也被用作天线元件，其中不同的金属结构充当天线接地部。这样的天线元件实现具有根据期望的通信频率而选择的长度、以及可以保持结构完整性和/或散热功能的宽度的单极天线。多个天线元件被制造在单个眼镜镜腿上，并且智能眼镜的两个镜腿都包含天线。
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公开(公告)号：CN110945513A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201880047864.5
申请日：2018-05-30
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 提供了用于将新领域添加到自然语言理解系统以形成具有多个领域专家的经更新的语言理解系统的系统和方法。更具体而言，所述系统和方法能够利用来自在自然语言理解系统上已经存在的领域中的一个或多个领域的数据来添加新领域，同时保持新领域与已经存在的领域彼此分离。
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公开(公告)号：CN109074166A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201780028788.9
申请日：2017-05-04
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F3/01
Abstract: 计算机系统、方法和存储介质用于通过检测与特定应用状态的特定操作相关联的神经用户意图数据来改变应用的状态，并且用于改变应用状态以便使得执行由用户意图的特定操作。应用状态自动地被改变以与由接收到的神经用户意图数据所确定的意图操作对齐，使得意图操作被执行。一些实施例涉及一种通过训练过程创建或者更新状态机以根据检测到的神经数据改变应用的状态的计算机系统。
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公开(公告)号：CN104756045B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201380052133.7
申请日：2013-09-18
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06F3/017 , G06F3/014 , G06F3/0304
Abstract: 描述了用于跟踪由关节连接的身体部位的可佩戴传感器，诸如允许对手指进行3D跟踪(并且可任选地还允许对手臂和手进行3D跟踪)的腕带式设备，而不需要在手上佩戴手套或标记。在一实施例中，相机捕捉设备的佩戴者的身体的由关节连接的部位的图像，并且该身体部分的由关节连接的模型被实时地跟踪以允许对分开的计算设备(诸如，智能电话、膝上型计算机或其他计算设备)进行基于姿势的控制。在各示例中，该设备具有用于照明由关节连接的身体部位的结构化照明源和漫射照明源。在一些示例中，该传感器中还包括惯性测量单元以允许对手臂和手进行跟踪。
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公开(公告)号：CN118922798A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202280089423.8
申请日：2022-11-27
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F1/20
Abstract: 所描述的技术提供了一种装置，该装置包括电源单元(PSU)和存储在存储器中并且可由一个或多个处理器单元执行的PSU控制系统，PSU控制系统在存储器上编码计算机可执行指令，用于在一个或多个处理器单元上执行计算机进程，该计算机进程包括接收在持续时间内的PSU的内部温度，确定针对持续时间的PSU内部温度的多个指数加权移动平均值(EWMA)，将EWMA与关联于持续时间的温度阈值进行比较，以及至少部分地基于确定EWMA超过关联于持续时间的温度阈值，使用输入到充电器的充电器电流限制来限制充电器的输出功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109074166B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201780028788.9
申请日：2017-05-04
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F3/01
Abstract: 计算机系统、方法和存储介质用于通过检测与特定应用状态的特定操作相关联的神经用户意图数据来改变应用的状态，并且用于改变应用状态以便使得执行由用户意图的特定操作。应用状态自动地被改变以与由接收到的神经用户意图数据所确定的意图操作对齐，使得意图操作被执行。一些实施例涉及一种通过训练过程创建或者更新状态机以根据检测到的神经数据改变应用的状态的计算机系统。
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公开(公告)号：CN110945515B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN201880048926.4
申请日：2018-05-30
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本文中描述了一种机制，用于适应在已经使用具有第一组特征的第一组用户输入来训练的语言理解模型中使用的机器学习模型，以使用具有第二组特征的用户输入来有效地进行操作。损失是根据第一组特征、第二组特征或第一组和第二组共同的特征定义的。损失包括源侧标记损失、重建损失、对抗域分类损失、非对抗域分类损失、正交损失和目标侧标记损失中的一个或多个。使用梯度下降法将损失联合最小化，并将所得系数用于重新训练机器学习模型。
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公开(公告)号：CN102663722B
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201210021583.7
申请日：2012-01-31
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06T7/215 , G06T7/194 , G06T2207/10028 , G06T2207/30244
Abstract: 描述了使用深度图像的活动对象分割。在一示例中，活动对象被从接收自移动深度相机的场景的深度图像的背景中分割出来。检索该场景的先前深度图像，并使用迭代最接近点算法来将其与当前深度图像进行比较。迭代最接近点算法包括确定当前深度图像与先前深度图像之间相对应的一组点。在确定该组点期间，检测在这两个深度图像之间不相对应的一个或多个局外点，并且这些局外点处的图像元素被标记为属于活动对象。在各示例中，迭代最接近点算法是作为用于跟踪移动深度相机的算法的一部分来执行的，并且因此不增加大量附加计算复杂度。
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公开(公告)号：CN102609942B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201210021582.2
申请日：2012-01-31
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/20 , G06T7/74 , G06T2207/10016 , G06T2207/10021 , G06T2207/10024 , G06T2207/10028 , G06T2207/30244
Abstract: 本发明涉及使用深度图进行移动相机定位。针对机器人、沉浸式游戏、增强现实和其他应用描述了使用深度图进行移动相机定位。在一实施例中，在一环境中跟踪移动深度相机，同时使用所感测的深度数据形成该环境的3D模型。在一实施例中，当相机跟踪失败时，通过使用先前收集的关键帧或以其他方式来检测相机跟踪的失败并重新定位相机。在一实施例中，通过实时地将当前深度图与该3D模型的特征进行比较，检测到移动相机重新访问一位置的环闭合(loop closure)。在一些实施例中，使用所检测到的环闭合来改善该环境的3D模型的一致性和精确度。
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公开(公告)号：CN118786600A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202280092510.9
申请日：2022-11-30
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H02J7/00 , G06F1/3212
Abstract: 提供了一种自适应地控制电子设备的充电器提供的功率在储能设备和一个或多个硬件元件之间的分配的方法。该方法包括：确定该电子设备的该充电器和该储能设备之间传送的电流是否满足充电条件，该充电条件基于所传送的电流的方向和所传送的电流的量级中的一者或多者；基于所确定的系统功率限制来确定由该硬件元件消耗的被消耗的系统功率是否满足系统功率条件，以及至少部分地基于充电条件的满足和电源条件的满足来调整该电子设备的一个或多个硬件元件的功率消耗以在预定义系统功率限制范围内消耗不同的被消耗的系统功率。
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