Abstract:
PROBLEM TO BE SOLVED: To provide systems and methods for transporting physical objects from real physical life into virtual worlds. SOLUTION: The method includes receiving characteristic and structure data from an object constructed in the real world. The characteristic and structure data is obtained from the object using a plurality of sensors placed in the vicinity of the object to sense the characteristics and structure of the object. The characteristic and structure data of the object is used to produce a code necessary to create an equivalent representation of the object in a virtual world. COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT
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PROBLEM TO BE SOLVED: To provide systems and methods for transporting physical objects from real life into virtual worlds.SOLUTION: The method includes receiving characteristic and structure data from an object constructed in the real world. The characteristic and structure data is obtained from the object using a plurality of sensors placed in the vicinity of the object to sense the characteristic and structure of the object. The characteristic and structure data of the object is used to produce code necessary to create an equivalent representation of the object in a virtual world.
Abstract:
Es werden Verfahren, Vorrichtungen, System und Fabrikate zum Verbessern einer Erkennung von Grenzabweichungen offenbart. Eine beispielhafte Vorrichtung zur Verbesserung einer Erkennung von Grenzabweichungen enthält eine Metadatenextrahierungseinheit zum Parsen eines ersten Leitdatenstroms zum Extrahieren von eingebetteten Metadaten, eine Metadatenkennzeichnungs-Auflösungseinheit zum Klassifizieren eines Grenzausdrucks der extrahierten eingebetteten Metadaten, eine Datenstromkandidatenauswahleinheit zum Identifizieren von zweiten Leitdatenstromkandidaten, die einen Grenzausdruck enthalten, der mit dem klassifizierten Grenzausdruck des ersten Leitdatenstroms übereinstimmt, und einen Grenzvektorrechner zum Verbessern der Erkennung von Grenzabweichungen durch Berechnen eines Grenzvektorfaktors auf Grundlage jeweiliger der zweiten Leitdatenstromkandidaten, die den klassifizierten Grenzausdruck enthalten.
Abstract:
Es werden Verfahren, Vorrichtungen, Systeme und Herstellungsartikel zum Hinzufügen von gesundem Menschenverstand zu einer Mensch-Maschine-Schnittstelle offenbart. Offenbarte Beispiele umfassen ein Mensch-Maschine-Schnittstellensystem, das einen Aktor zum Bewirken, dass künstliche Intelligenz in einer virtuellen Ausführungsumgebung ausgeführt wird, um eine virtuelle Reaktion auf die Benutzereingabe zu erzeugen, aufweist. Das System umfasst außerdem einen Evaluierer virtueller Konsequenzen zum Evaluieren einer virtuellen Konsequenz, die aus der virtuellen Reaktion folgt, wobei die virtuelle Konsequenz durch Ausführen eines Modells menschlicher Interaktionen erzeugt wird, und eine Ausgabevorrichtungssteuerung zum Bewirken, dass eine Ausgabevorrichtung eine nicht virtuelle Reaktion auf die Benutzereingabe ausführt, wenn der Evaluierer virtueller Konsequenzen die virtuelle Konsequenz als positiv evaluiert.
Abstract:
Systems and methods may provide for determining a first proximity status of a first mobile device with respect to a vehicle, and determining a second proximity status of a second mobile device with respect to the vehicle. Additionally, an accessibility of one or more functions of the vehicle may be configured based at least in part on the first proximity status and the second proximity status. In one example, a policy associated with one or more of the first mobile device and the second mobile device may be identified, wherein the accessibility is configured further based on the policy.
Abstract:
A device and method for predictively precaching content on a mobile communication device includes monitoring numerous data sources for contextual data on the activities of the user. The mobile communication device predicts network connectivity outages and affected applications using the contextual data. The mobile communication device notifies the affected applications of the predicted network connectivity outage, and in response the affected applications precache suitable content. The affected applications may employ several precaching strategies in response to the notification, such as downloading content from a remote content server, adjusting content streaming, or adjusting content buffering prior to the predicted network connectivity outage. During the network outage, application service is provided using the precached content. Such precaching may also be accomplished using a local caching proxy server.
Abstract:
Es werden Verfahren, Einrichtungen, Systeme und Herstellungsartikel zur Edge-Datenpriorisierung offenbart. Eine beispielhafte Einrichtung beinhaltet mindestens einen Speicher, Anweisungen und eine Prozessorschaltlogik zum Ausführen und/oder Instantiieren der Anweisungen zum Identifizieren einer Assoziation eines Datenpakets mit einem Datenstrom basierend auf einem oder mehreren Datenstromparametern, die in dem Datenpaket enthalten sind, das dem Datenstrom entspricht, wobei das Datenpaket mit einer ersten Priorität assoziiert ist, Ausführen eines Modells basierend auf dem einen oder den mehreren Datenstromparametern, um eine Modellausgabe zu erzeugen, Bestimmen einer zweiten Priorität des Datenpakets und/oder des Datenstroms basierend auf der Modellausgabe, wobei die Modellausgabe eine Anpassung der ersten Priorität an die zweite Priorität angibt, und Veranlassen einer Übertragung des Datenpakets und/oder des Datenstroms basierend auf der zweiten Priorität.
Abstract:
Offenbart sind Verfahren, Einrichtungen, Systeme und Herstellungsartikel zum automatischen Aktualisieren von Künstliche-Intelligenz-Modellen, die an Daten einer ersten Fabrikproduktionslinie arbeiten, wobei die Einrichtung Folgendes umfasst: eine intelligente Auslöseschaltungsanordnung zum Auslösen eines automatisierten Modellaktualisierungsprozesses, eine automatisierte Modellsuchschaltungsanordnung zum Erzeugen mehrerer Künstliche-Intelligenz-Kandidatenmodelle als Reaktion auf eine Modellaktualisierung und eine intelligente Modelleinsatzschaltungsanordnung zum Ausgeben einer Vorhersage einer Künstliche-Intelligenz-Modellkombination, um eine Vorhersageleistungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.