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公开(公告)号：CN107787480B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201680036067.8
申请日：2016-06-23
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F9/38
Abstract: 提供了一种方法，其包括提取关于指令组的信息，其中该指令组被配置为由处理器原子地执行，所述信息包括用于关于该指令组的信息的编码格式。该方法还包括处理编码格式以解释关于该指令组的信息。
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公开(公告)号：CN103635895B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201280032655.6
申请日：2012-06-15
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06N5/04 , G01C21/3679 , G06N5/022 , G06N99/005 , G06Q10/10 , G06Q30/02
Abstract: 本文公开一种用于标识机会并代表一个或多个用户作出推荐的能够作为网络服务来执行和/或在一个或多个用户计算设备上执行的长期个人代理程序以及相关方法。在一个示例中，该个人代理程序包括监视引擎，该监视引擎被配置为根据用户授权用多种感测和记录方法来随时间监视并解析用户活动，使用统计方法来从数据学习理解用户的目标和行为模式，并且使用用于计算信息的预期值的过程来指导不同上下文下的感测和记录。该个人代理程序还可包括推荐方法，该推荐方法被配置为：基于关于用户目标以及世界上的机会的推断，在此刻以及在未来作出推荐并代表该用户作出动作。
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公开(公告)号：CN105917291A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201480072623.8
申请日：2014-12-18
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06F3/017 , G04G21/00 , G04G21/02 , G04G21/08 , G06F3/013 , G06F3/014 , G06F3/0346 , G06F2203/04806 , H04M1/72569
Abstract: 公开了涉及可穿戴多模式显示系统的实施例。在一个公开的实施例中，经由显示设备以第一显示模式显示第一紧凑图像，其中第一紧凑图像具有与第一应用相对应的第一显示分辨率。当处于第一显示模式时，接收来自用户的手腕或手部的主用户输入。作为响应，显示不同的第二紧凑图像。当该设备距用户小于预定距离时，以第二显示模式显示具有更高的显示分辨率的应用图像。当处于第二显示模式时，接收来自用户的手腕或手部的次用户输入。作为响应，在应用图像内控制图形用户界面元素。
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公开(公告)号：CN105308513A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201480014765.9
申请日：2014-03-12
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G02B27/0093 , G02B27/0068 , G02B27/0103 , G03H1/08 , G03H1/2205 , G03H1/2294 , G03H2001/0072 , G03H2223/16 , G03H2225/32 , G03H2226/05
Abstract: 显示设备(100)包括波导(150)、可重新配置的相位掩膜(140)、以及控制器(160)。控制器根据检测到的眼睛(110)的位置(180)和/或波导的形状的参数来动态地重新配置可重新配置的相位掩膜(140)，以便调制显示光(125、135)。波导传输经调制的显示光。
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公开(公告)号：CN105164731A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201480015120.7
申请日：2014-03-06
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06T19/006 , G06T19/20 , G06T2219/2004
Abstract: 增强现实(AR)体验被映射到各种环境。描述环境的场景的三维数据模型以及对AR体验的描述被输入。AR体验描述包括要被映射到场景中的数字内容集合以及定义该数字内容在其被映射到场景中时的属性的约束集合。分析该3D数据模型以检测场景中的可供属性，其中该分析生成检测到的可供属性的列表。使用检测到的可供属性的列表和约束集合来求解数字内容集合到场景的基本上满足约束集合的映射。还将该AR体验映射到变化的环境。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116745776A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202280010765.6
申请日：2022-01-05
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06N3/08
Abstract: 本公开的实施例包括一种系统，用于通过基于多个训练参数配置模型以执行训练过程、监测在训练过程的执行时产生的多个统计量、以及基于统计量中的一个或多个统计量来调整训练参数中的一个或多个训练参数以将统计量中的至少一个统计量维持在预定范围内来优化人工神经网络。在一些实施例中，人工智能(AI)处理器可以对模型执行训练过程，该训练过程具有相关联的训练参数集。训练过程的执行可以产生多个统计量。耦合到(多个)AI处理器的(多个)控制处理器可以接收统计量，并且据此调整训练参数中的一个或多个训练参数，以在训练过程的执行期间将统计量中的至少一个统计量维持在预定范围内。
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公开(公告)号：CN109842453B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910110117.8
申请日：2012-06-15
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04H20/10 , H04H60/33 , H04N21/25 , H04N21/258 , H04N21/2668 , H04N21/422 , H04N21/442 , H04N21/458 , H04N21/475 , H04N21/81
Abstract: 揭示了涉及选择广告以向目标观众显示的各实施例。在一个实施例中，通过以下来选择一个广告：对于多个广告的每个广告聚集来自该广告所对应的多个先前观众处的多个情绪反应简档以生成该广告的已聚集的情绪反应简档，其中每个情绪反应简档包括先前观众对该广告的情绪反应的时间记录。该方法还包括标识目标观众的一组潜在的确实相关的观众，基于该组潜在的确实相关的观众过滤已聚集的情绪反应简档，基于经过滤的已聚集的情绪反应简档的相关性从多个广告中选择一个特定的广告，并发送该特定广告以向目标观众显示。
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公开(公告)号：CN109842453A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910110117.8
申请日：2012-06-15
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04H20/10 , H04H60/33 , H04N21/25 , H04N21/258 , H04N21/2668 , H04N21/422 , H04N21/442 , H04N21/458 , H04N21/475 , H04N21/81
Abstract: 揭示了涉及选择广告以向目标观众显示的各实施例。在一个实施例中，通过以下来选择一个广告：对于多个广告的每个广告聚集来自该广告所对应的多个先前观众处的多个情绪反应简档以生成该广告的已聚集的情绪反应简档，其中每个情绪反应简档包括先前观众对该广告的情绪反应的时间记录。该方法还包括标识目标观众的一组潜在的确实相关的观众，基于该组潜在的确实相关的观众过滤已聚集的情绪反应简档，基于经过滤的已聚集的情绪反应简档的相关性从多个广告中选择一个特定的广告，并发送该特定广告以向目标观众显示。
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公开(公告)号：CN107810486A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201680037789.5
申请日：2016-06-23
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Inventor： D·伯格
IPC: G06F9/38
CPC classification number: G06F9/3802 , G06F9/38 , G06F9/3814
Abstract: 提供了一种方法，其包括：取回指令组，其包括用于该指令组的组头部，其中指令组被配置成由处理器执行，并且其中组头部包括字段，其包括用于至少一个操作数的锁定信息。该方法还包括：将至少一个操作数的值存储在处理器的至少一个操作数缓冲器中，并且基于该锁定信息，锁定缓冲器的至少一个操作数中的至少一个操作数的值，使得响应于完成指令组的执行，至少一个操作数不从处理器的至少一个操作数缓冲器中被清除。
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公开(公告)号：CN107810485A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201680037772.X
申请日：2016-06-23
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F9/38
CPC classification number: G06F9/3802 , G06F9/30043 , G06F9/30076 , G06F9/30101 , G06F9/30145 , G06F9/38 , G06F9/3806
Abstract: 提供了一种方法，该方法包括提取指令组，其中该指令组被配置为由处理器原子地执行。该方法还包括解码第一指令或第二指令中的至少一个，其中：(1)解码第一指令导致对关于指令组的信息的处理，该关于指令组的信息包括关于指令组的大小的信息，以及(2)解码第二指令导致对以下其中的至少一项的处理：(a)对具有关于指令组的信息的存储器位置的引用，所述关于指令组的信息包括关于指令组的大小的信息，或者(b)具有关于指令组的信息的处理器状态字，所述关于指令组的信息包括关于指令组的大小的信息。
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