公开(公告)号：CN111602153A

公开(公告)日：2020-08-28

申请号：CN201880086373.1

申请日：2018-12-20

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： K·L·基梅尔 ,  J·B·赫斯基思 ,  E·L·琼斯 ,  J·L·南斯 ,  L·T·史密斯

IPC: G06N20/20 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 用于生成机器学习模型以从物理传感器数据中检测事件实例的技术，包括：将第一机器学习模型应用于来自一位置处的第一物理传感器的第一传感器数据以检测事件实例，确定使用该第一机器学习模型的性能度量不在期望参数范围内，在一时间段期间从与该第一物理传感器相同位置处的第二物理传感器获得第二传感器数据，在该时间段期间从该第一物理传感器获得第三传感器数据，通过基于使用该第二传感器数据检测到的训练事件实例选择该第三传感器数据的各部分来生成因位置而异的训练数据，使用该因位置而异的训练数据来训练第二ML模型，以及应用该第二ML模型而非该第一ML模型来检测事件实例。

公开(公告)号：CN111602153B

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN201880086373.1

申请日：2018-12-20

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： K·L·基梅尔 ,  J·B·赫斯基思 ,  E·L·琼斯 ,  J·L·南斯 ,  L·T·史密斯

IPC: G06N20/00 ,  G06V40/20 ,  G06V40/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/25 ,  G06V10/70 ,  G06V10/776 ,  G06V10/80

Abstract: 用于生成机器学习模型以从物理传感器数据中检测事件实例的技术，包括：将第一机器学习模型应用于来自一位置处的第一物理传感器的第一传感器数据以检测事件实例，确定使用该第一机器学习模型的性能度量不在期望参数范围内，在一时间段期间从与该第一物理传感器相同位置处的第二物理传感器获得第二传感器数据，在该时间段期间从该第一物理传感器获得第三传感器数据，通过基于使用该第二传感器数据检测到的训练事件实例选择该第三传感器数据的各部分来生成因位置而异的训练数据，使用该因位置而异的训练数据来训练第二ML模型，以及应用该第二ML模型而非该第一ML模型来检测事件实例。

公开(公告)号：CN107949802A

公开(公告)日：2018-04-20

申请号：CN201680048689.2

申请日：2016-07-25

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： B·J·苏格登 ,  J·L·南斯 ,  J·C·霍华德 ,  M·坦纳 ,  J·T·小赖克特 ,  J·R·克里斯腾

IPC: G02B27/01 ,  G06F17/50

Abstract: 公开了一种方法，该方法包括访问包括结构的建筑信息数据的建筑信息建模数据库。头戴式显示设备相对于结构的位置可被跟踪，其中头戴式显示设备包括至少部分透明的显示器。响应于门户用户输入，可在结构的表面上经由该设备显示世界锁定全息门户，其中该门户包括结构的一部分的世界锁定全息表示，否则该结构的该部分将被表面隐藏起来。响应于操作用户输入，对该结构执行虚拟操作，并且基于该虚拟操作来更新建筑信息建模数据库。