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公开(公告)号：CN118235197A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202180104045.1
申请日：2021-11-09
申请人： 谷歌有限责任公司
摘要： 本文阐述的实现方式涉及生成和渲染可供人类用户用来完成用户的部分所说出话语的延续内容(例如，自然语言内容)。延续内容可通过可佩戴装置(例如，耳机或眼镜)渲染。在各种实现方式中，延续内容的生成和/或渲染可响应于部分所说出话语并且独立于显式调用生成和/或渲染的任何一个或多个用户输入而自动执行(至少在满足某一个或多个条件时)。此外，在许多实现方式中，选择性执行至少延续内容的渲染。例如，在满足诸如检测到在部分所说出话语之后的不流畅的某一个或多个条件时，可选择性执行延续内容的自动渲染。
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公开(公告)号：CN113692585A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202080005446.7
申请日：2020-03-13
申请人： 谷歌有限责任公司
发明人： 马修·尼尔万·谢里菲 , 戴维·彼得鲁
摘要： 本公开的至少一个方面针对生成设备上内容项以改善安全性、私密性和网络利用的系统和方法。客户端设备可以从客户端设备的存储器中的数据结构访问内容资源和类别信息。客户端设备可以基于内容资源和类别信息来生成设备上内容项。客户端设备可以接收在客户端设备上执行的应用中显示内容项的指示。客户端设备可以针对上下文信息扫描客户端设备，以创建相关的设备上下文。客户端设备可以基于该相关的设备上下文来选择设备上内容项。客户端设备可以将所选择的设备上项提供给应用以进行显示，检测与所显示的内容项的交互并且更新内容选择模型或内容生成模型。
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公开(公告)号：CN112861139B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202011567283.X
申请日：2016-06-13
申请人： 谷歌有限责任公司
IPC分类号： G06F21/57 , G06F21/55 , G06F21/36 , G06F21/31 , G06N20/00 , H04W12/30 , H04W12/63 , H04W12/68 , H04W12/122 , H04W12/126 , H04W12/08 , H04W12/06 , H04L9/40 , H04L9/32 , H04W4/029
摘要： 本发明涉及基于屏幕分析的设备安全性。提供了用于针对计算设备的基于内容的安全性的系统和方法。一种示例方法包括识别由移动应用渲染的内容，该内容在会话期间被渲染，从该内容生成特征矢量并且确定该特征矢量并不匹配分类模型。该方法还包括响应于确定该特征矢量不匹配分类模型，提供被配置为对移动设备的用户进行认证的挑战。另一种示例方法包括确定计算设备位于受信任位置，捕捉来自会话的信息，该信息来自于由移动应用在该会话期间渲染的内容，针对该会话生成特征矢量，并且对此进行重复直到训练标准被满足。该方法还包括使用该特征矢量训练分类模型并且使用所训练的分类模型对设备的用户进行认证。
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公开(公告)号：CN114745479A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210267819.9
申请日：2015-02-04
申请人： 谷歌有限责任公司
发明人： 特雷莎·科 , 哈特维希·亚当 , 米克·克罗·科泽 , 阿列克谢·马斯捷罗夫 , 安德鲁斯-朱尼尔·基姆本贝 , 马修·J·布里奇斯 , 保罗·常 , 戴维·彼得鲁 , 亚当·贝伦茨魏格
摘要： 本公开涉及智能相机用户界面。本公开的实施方式包括如下动作：接收图像数据，该图像数据从相机提供且与相机所查看的场景相对应；接收一个或多个注释，该一个或多个注释基于从场景所确定的一个或多个实体来提供，每个注释与至少一个实体相关联；基于一个或多个注释来确定一个或多个动作；以及提供显示动作界面的指令，动作界面包括一个或多个动作要素，每个动作要素能被选择以引起相应动作的执行，该动作界面在取景器中显示。
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公开(公告)号：CN107851092B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201680025098.3
申请日：2016-07-28
申请人： 谷歌有限责任公司
IPC分类号： G06F40/295 , G06F40/216 , G06N3/08 , G06F16/33 , G06N20/00 , G06F3/0481
摘要： 为用于计算设备的个人实体建模提供了系统和方法。例如，移动设备包括至少一个处理器和存储指令的存储器，所述指令在由至少一个处理器执行时使移动设备执行操作，操作包括在所生成的用于在移动设备上显示的内容中识别个人实体、从内容生成针对个人实体的训练示例、以及使用训练示例来更新用于将个人实体建模的嵌入。嵌入可用于作出关于个人实体的预测。例如，操作也可以包括基于嵌入来预测在计算设备上显示的第一个人实体与第二实体之间的关联，并提供将显示在计算设备上的与第二实体相关的推荐。
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公开(公告)号：CN108463817B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201680061369.0
申请日：2016-10-18
申请人： 谷歌有限责任公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/335
摘要： 提供用于个性化的实体库的系统和方法。例如，计算设备包括具有来自存储在服务器处的实体库的固定实体集合的个性化实体库、处理器和存储指令的存储器，所述指令使得计算设备基于与计算设备相关联的场境，识别与用户有关的固定实体集合，按相关性排名固定集合，并且使用基于排名和适用于用户的集合使用参数确定的选择集来更新个性化实体库。在另一示例中，一种方法包括从实体库生成固定实体集合，包括基于位置的集合和基于主题的集合，并且将固定集合的子集提供给客户端，客户端基于客户端的位置以及为在客户端上显示而生成的内容中识别的项目来请求该子集。
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公开(公告)号：CN108139849B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201680057955.8
申请日：2016-09-30
申请人： 谷歌有限责任公司
IPC分类号： G06F3/0482 , G06F16/957 , G06F9/48 , G06F9/54
摘要： 本发明提供用于基于移动设备上所显示的内容针对所选择的文本建议动作的系统和方法。一种示例方法能够包括将经由显示设备作出的选择转换成查询，将所述查询提供给动作建议模型，训练该动作建议模型以对给定查询预测动作，每个动作与移动应用相关联，接收一个或多个预测动作，以及发起在所述显示设备上所述一个或多个预测动作的显示。另一种示例方法能够包括从搜索记录中识别web站点高排名的查询，所述web站点是在web站点到移动应用的映射中的多个web站点中的一个。所述方法还能够包括从所识别的查询中生成用于动作建议模型的正向训练示例，并且使用所述正向训练示例来训练所述动作建议模型。
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公开(公告)号：CN114745479B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202210267819.9
申请日：2015-02-04
申请人： 谷歌有限责任公司
发明人： 特雷莎·科 , 哈特维希·亚当 , 米克·克罗·科泽 , 阿列克谢·马斯捷罗夫 , 安德鲁斯-朱尼尔·基姆本贝 , 马修·J·布里奇斯 , 保罗·常 , 戴维·彼得鲁 , 亚当·贝伦茨魏格
摘要： 本公开涉及智能相机用户界面。本公开的实施方式包括如下动作：接收图像数据，该图像数据从相机提供且与相机所查看的场景相对应；接收一个或多个注释，该一个或多个注释基于从场景所确定的一个或多个实体来提供，每个注释与至少一个实体相关联；基于一个或多个注释来确定一个或多个动作；以及提供显示动作界面的指令，动作界面包括一个或多个动作要素，每个动作要素能被选择以引起相应动作的执行，该动作界面在取景器中显示。
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公开(公告)号：CN113434067A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110558143.4
申请日：2016-09-30
申请人： 谷歌有限责任公司
IPC分类号： G06F3/0482 , G06F3/0481 , G06F16/957 , G06F9/48 , G06F9/54
摘要： 本公开涉及针对用户选择内容的动作建议。提供了用于基于移动设备上所显示的内容针对所选择的文本建议动作的系统和方法。一种示例方法能够包括将经由显示设备作出的选择转换成查询，将所述查询提供给动作建议模型，训练该动作建议模型以对给定查询预测动作，每个动作与移动应用相关联，接收一个或多个预测动作，以及发起在所述显示设备上所述一个或多个预测动作的显示。另一种示例方法能够包括从搜索记录中识别web站点高排名的查询，所述web站点是在web站点到移动应用的映射中的多个web站点中的一个。所述方法还能够包括从所识别的查询中生成用于动作建议模型的正向训练示例，并且使用所述正向训练示例来训练所述动作建议模型。
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公开(公告)号：CN108700987B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201680062824.9
申请日：2016-11-17
申请人： 谷歌有限责任公司
IPC分类号： G06F3/0482 , G06F3/0484 , G06F40/134 , G06F9/48 , G06F9/451
摘要： 系统和方法模拟在屏幕上显示的常规内容中的超链接。示例方法可以包括响应于检测到模拟超链接指示，根据显示在计算设备的显示器上的内容生成居中选择，将居中选择提供给模拟超链接模型，该模拟超链接模型预测给定居中选择的操作，以及使用与移动应用程序相关联的意图来发起操作。模拟超链接模型还可以根据居中选择提供使用意图参数的智能选择。另一种方法包括：识别具有超链接白名单网站的文档；使用该文档生成模拟超链接模型的正面训练示例，每个正面训练示例具有居中选择、网站、和映射到所述网站的移动应用程序；以及使用正面训练示例来训练模拟超链接模型，以预测给定居中选择的移动应用程序的操作。
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