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  • 本发明涉及一种用于验证在与用户相关联的虚拟环境中的虚拟角色的至少一个属性的方法(110),该方法(110)包括:‑接收用于验证该虚拟角色的至少一个属性的请求(112),‑接收至少一个图案图像(114),该至少一个图案图像示出了当与该虚拟角色...
  • 一种数据处理组件包括故障攻击屏蔽和检测布置。具体而言,该数据处理组件包括:第一层,包括:第一数据处理元件,第一数据处理元件被配置为接收控制输入并对控制输入执行预定操作以生成控制输出;以及第一比较器,被配置为将控制输出与预期控制输出进行比较,...
  • 用于数据备份的方法和装置。在第一时间生成计算系统的第一备份。生成计算系统针对该第一时间的第一损害级别置信度。第一备份与元数据一起被存储,其中元数据包括计算系统在第一时间的第一损害级别置信度。响应于基于一个或多个备份准则来评估第一损害级别置信...
  • 一种用于控制向包括多个(N个)物理存储块的固态存储设备存储数据的数据处理组件,包括控制器和存储器,其中:存储器存储可由计算设备的操作系统访问的多个(M个)逻辑存储块与所述多个(N个)物理存储块中相应的物理存储块之间的映射;并且控制器被配置为...
  • 提供了音频信号签名模块(500),包括:输入端(502),被配置成接收数字音频信号(121);以及块分隔器(130),被配置成将接收到的数字音频信号(121)分割成具有块长度的音频块(131)的序列。签名单元(140)通过将私钥(142)应...
  • 本发明的实施例公开一种用于可视化数字传动系统的能效的方法、设备、装置和介质。所述方法包括:获取所述数字传动系统的模型;获取变频驱动的实时控制参数;将所述实时控制参数输入到所述模型中;从所述模型接收所述数字传动系统的至少一个组件的预测的输出功...
  • 提供了以数字方式复制现实世界基础设施以模拟现实世界对象的行为的方法和系统,所述方法和系统支持通过提供在无线网络中实现的服务来扩展所述网络的能力,并且支持优化网络使用和数字代表准确性。所述方法包括:实例化与所述现实世界基础设施中包括的所述现实...
  • 用于A‑IoT系统的单频激活信号或双频激活信号的指示。本说明书描述了用于环境物联网(A‑IoT)系统的系统、方法和装置。根据本说明书的第一方面,描述了一种装置,包括用于以下操作的部件:响应于确定触发条件的发生,使装置在第一接收模式与第二接收...
  • 本发明所涉及的计算设备中的方法包括:经由传感器,捕获标记的图像;确定与该标记的机器识别相关联的置信水平;基于该置信水平,选择反馈属性;在输出标记中所编码的内容之前,经由输出设备生成具有反馈属性的反馈信号,其中该属性被配置为指示用于对标记中所...
  • 本文提供了一种用于对多个带有RFID标签的医疗装置中的每一个执行单一化读取的系统和方法。传送系统(72)沿着传送路径传送多个带有RFID标签的医疗装置(10),其中这些带有RFID标签的医疗装置中的每一个均包括与之集成的RFID标签(62)...
  • 本发明涉及一种用于照亮智能卡的一部分的照明模块。照明模块包括基板层、放置在基板层上并且被配置为发射平行于基板层的光的一个或多于一个发光元件,例如一个或多于一个LED、以及施加到基板层的光导主体。光导主体包括光导材料和施加到光导材料的图案层,...
  • 用于训练用于控制智能体的高级控制器神经网络的方法、系统和设备,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。具体地,高级控制器神经网络生成自然语言命令,所述自然语言命令可以作为输入被提供给低级控制器神经网络,该低级控制器神经网络生成可以用于控制智...
  • 在本公开的实施例中,提供了一种通过使用生成模型来生成图像的部分区域的方法和用于执行该方法的电子设备。通过使用生成模型来生成图像的部分区域的方法可以包括以下步骤:获取包括关于部分区域的信息的图像;通过将图像输入到第一生成模型中来获取包括关于部...
  • 机器学习应用中的层归一化,其包括对与总体激活的固定分数相对应的随机激活集合进行采样以提供多个子采样激活;计算跨多个子采样激活的平均值;以及计算跨多个子采样激活的标准偏差。层归一化还包括采用包括子采样激活的平均值和跨多个子采样激活的标准偏差的...
  • 一种装置具有一个或多个存储器以及耦合到存储器的一个或多个处理器。处理器被配置为估计神经网络的损失景观的局部曲率。处理器还被配置为基于局部曲率动态地分配要从神经网络中移除的参数。处理器还被配置为基于要移除的参数来更新神经网络的剩余权重。
  • 公开了一种用于使用生成式对抗模仿学习(GAIL)来训练神经网络模型用于行为模仿的计算机实现的方法。所述方法包括:获得表示演示者针对任务的行为的演示数据,其中,所述演示数据包括状态‑动作对的序列,其中,状态对应于用于决策的条件,并且动作对应于...
  • 本公开的某些方面提供了用于基于冻结矩阵将机器学习模型从基本任务高效地适配到下游任务的技术和装置。示例方法通常包括接收用于通过神经网络的层进行处理的输入。神经网络的层的输出是基于第一乘积来生成的,第一乘积基于第一可训练缩放向量、第一冻结矩阵、...
  • 一种电子元件制造系统,所述电子元件制造系统是经配置以辨识机器学习模型,所述机器学习模型是经训练以针对与类型的基材处理系统相关联的第一基材处理域产生分析或预测数据。所述系统是更经配置以获得与所述第一域有关的第一轨迹数据,用以训练所述机器学习模...
  • 本公开的各个方面涉及一种用于无线通信的应用实体,其包括:至少一个存储器;及至少一个处理器,其与所述至少一个存储器耦合且经配置以使所述应用实体:向人工智能/机器学习AI/ML服务注册表发射请求消息,所述请求消息包括指示注册所述应用实体以用作用...
  • 本发明涉及技术状态或技术属性的检测,其中,训练至少第一人工智能模型(4)和第二人工智能模型(5),其中,至少根据与第一模型(4)相关的第一训练结果并且根据与第二模型(5)相关的第二训练结果,生成联邦第三人工智能模型(6)。提出:至少借助于第...
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