公开(公告)号：CN113678149B

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202080028307.6

申请日：2020-03-19

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： 张绪超 ,  S·K·乔哈尔 ,  M·盖蒙

IPC: G06F40/169 ,  G06F40/197 ,  G06F40/205 ,  G06Q10/101 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本文大体上讨论了用于确定编辑与注释之间的关系的设备、系统和方法。一种系统可以包括：存储器，用以存储定义机器学习(ML)模型的参数，ML模型用以确定作者或审阅者对文档的内容的编辑与相同或不同的作者或审阅者的关于文档的内容的注释之间的关系；以及处理电路系统，用以提供注释和编辑作为ML模型的输入，以及从ML模型接收指示注释与编辑之间的关系的数据，关系包括编辑处理注释还是作为注释的目标的内容的位置。

公开(公告)号：CN114270380A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202080057709.9

申请日：2020-06-11

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： R·A·西姆 ,  N·查德拉塞卡兰 ,  O·沙亚 ,  S·K·乔哈尔 ,  R·W·怀特

IPC: G06Q10/06 ,  G06N20/00 ,  G06K9/62 ,  G06F9/451

Abstract: 本公开的各个方面涉及一种用于优化任务排序的智能教练。在示例中，关联的多个任务可以由智能教练接收。在一些实例中，多个任务可以针对一个或多个用户。与至少一个优化准则相关联的任务相关信息可以在用户界面处接收或者从存储装置取回。多个任务相对于至少一个优化准则的排序然后可以被生成，其中至少一个优化准则可以基于以下至少一项：用户优化目标、效率目标和任务优先级。任务的优化排序然后可以以任务执行顺序在用户界面处显示。在一些示例中，任务的排序可以被显示为议程和/或在日历视图中显示。

公开(公告)号：CN113678149A

公开(公告)日：2021-11-19

申请号：CN202080028307.6

申请日：2020-03-19

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： 张绪超 ,  S·K·乔哈尔 ,  M·盖蒙

IPC: G06Q10/00 ,  G06Q10/10

Abstract: 本文大体上讨论了用于确定编辑与注释之间的关系的设备、系统和方法。一种系统可以包括：存储器，用以存储定义机器学习(ML)模型的参数，ML模型用以确定作者或审阅者对文档的内容的编辑与相同或不同的作者或审阅者的关于文档的内容的注释之间的关系；以及处理电路系统，用以提供注释和编辑作为ML模型的输入，以及从ML模型接收指示注释与编辑之间的关系的数据，关系包括编辑处理注释还是作为注释的目标的内容的位置。

公开(公告)号：CN112840344A

公开(公告)日：2021-05-25

申请号：CN201980067534.7

申请日：2019-10-11

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： S·K·乔哈尔 ,  M·盖蒙 ,  P·潘特尔

IPC: G06F40/20 ,  G06N7/00 ,  G06N3/00

Abstract: 一种用于将神经模型从第一语言转移为第二语言的任务不可知框架，该框架可以通过仅依赖于第一语言的标记的数据集合、两种语言之间的并行数据集合、标记的损失函数和未标记的损失函数来准确地形成第二语言的模型中的预测，来将计算和货币成本最小化。模型可以被联合训练，或在两阶段过程中被训练。