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1、【专利解密】华为让基于知识库的问句解析更加方便和高效
2、【专利解密】看！大数据时代下的三星智能决策系统
3、2019国内专利授权排名 华为第一 OPPO第三
4、苹果申请自动驾驶汽车专利 Siri或成你的私人司机
5、【专利解密】你穿什么我说了算-创新奇智电商服装穿搭推荐方法
6、【专利解密】绿米联创 智能家居场景配置方法
1、【专利解密】华为让基于知识库的问句解析更加方便和高效
【嘉德点评】该专利提供的问句解析方法利用观察谓词和隐含谓词，进行不确定性推理，能够将自然语言问句转化为形式化查询语句，成功解决了传统的关键字检索和语义搜索技术等搜索引擎存在的问题。
目前，互联网上出现了大量的知识资源和知识社区，例如维基百科、百度百科、互动百科等。从这些知识资源中，已有研究已经挖掘出以实体、实体关系为核心的大规模知识库。基于这些知识库，可以构建起知识库问答系统。与基于检索技术的问答系统相比，基于知识库的问答系统对问题的覆盖率可能会较低，但其具备一定的推理能力，而且在限定领域内会有较高的准确率。问答系统可以直接以自然语言的形式提问，比传统的搜索引擎更加方便和高效。
关联数据问答评测比赛推动了问答系统的发展。其目标是针对大规模结构化的关联数据，将自然语言问句转换为结构化的简单协议资源描述框架查询语句(SPARQL),从而建立友好的自然语言查询接口。将自然语言问句转换为结构化的SPARQL,需要依赖于知识库的转换规则。但是目前的问答系统中，转换规则都是人工配置，这样不仅会耗费大量人力物力，而且领域扩展性也很差。
华为提供了一种基于知识库的问句解析的方法，不需要人工配置转换规则，并且是领域无关的。
图1
上图即为本发明提供的知识库中问句解析的方法的流程图。在步骤101中，用户输入的语句为自然语言问句。进一步地，在步骤102中，可以通过短语检测，识别出文具的词序列，可将所述问句中的词序列作为第一候选短语。
步骤103可以理解为是将每个第一候选短语映射到知识库中的第一资源项，一个第一候选短语可能映射到多个第一资源项，并且，具有映射关系的第一候选短语和第一资源项具有一致的语义。
步骤104可以理解为是特征抽取的过程，即：确定所述第一候选短语在所述问句中的位置；确定所述第一候选短语的主要词的词性；确定所述第一候选短语两两之间的依存路径上的标签；从所述知识库中确定所述第一资源项的类型；从所述知识库中确定所述第一资源项两两之间的参数匹配关系。
步骤105可以称为推理或联合推理或联合消歧。具体地，可以使用thebeast 工具进行联合推理，计算问句分析空间中的每一个命题集合的置信度。
进一步地，在步骤106中，可以确定置信度的值最大的一个命题集合，并获取所述置信度的值最大的一个命题集合中的真命题的组合，其中，所述真命题用于表示从所述第一候选短语中所选中的搜索短语、从所述第一资源项中所选中的搜索资源项和所述搜索资源项的特征。
基于前述步骤的工作，步骤107可以生成形式化查询语句。形式化查询语句可以是简单查询语句SQL，也可以为简单协议资源描述框架查询语句SPARQL。
这样就可以将自然语言问句转化为SPARQL。并且，该专利中不确定性推理的方法能够运用于任何领域的知识库，具有可扩展性。
本专利提供了知识库中问句解析的设备，其框图如图2所示。
图2
接收单元501,用于接收用户输入的问句。
短语检测单元502,用于对所述接收单元501接收的所述问句进行短语检测，以确定第一候选短语。
映射单元503,用于将所述短语检测单元502确定的所述第一候选短语映射到知识库中的第一资源。
第一确定单元504,用于根据所述第一候选短语和所述第一资源项，确定观察谓词的值和可能的问句分析空间。
第二确定单元505,用于对观察谓词的值和所述隐含谓词的值进行不确定性推理，计算所述每一个命题集合的置信度。
获取单元506,用于获取所述置信度满足预设条件的命题集合中的真命题的组合。
生成单元507,用于根据所述获取单元506获取的所述真命题的组合，生成形式化查询语句。
该专利提供的问句解析方法利用观察谓词和隐含谓词，进行不确定性推理，能够将自然语言问句转化为形式化查询语句。在使用该方法时，不确定性推理的方法能够应用于任何领域的知识库，具有领域扩展性，这样无需针对知识库人工地配置转换规则，成功解决了传统的关键字检索和语义搜索技术等搜索引擎存在的问题。
关键词：知识库，自然语言问句，形式化查询语句
专利号：CN105528349A
2、【专利解密】看！大数据时代下的三星智能决策系统
【嘉德点评】AI和大数据驱动下，智能决策已成为必然趋势，从开始的经验决策模式，走向电子化、信息化模式到现在的数据驱动的管理模式，AI和大数据在这其中发挥了不可替代的作用。
集微网消息，随着互联网为代表的信息技术的不断发展，人类接收和处理各种信息的速度和数量都在迅速的增加。特别地包括互联网的网页信息，电子邮件，数字图书馆等数字化文档信息，于是人们需要迅速地根据这类提供的信息作出判断和决策。于是很多公司便抓住此点需求，基于“AI+大数据”的智能决策系统层出不穷，有智能安全分析系统，智能政府决策系统，智能全媒体服务系统，智能营销决策系统，智能制造大数据系统等。
今天小编在这就向大家介绍一下三星公司提出的“智能决策支持系统及其决策方法”专利（专利号：CN102141997A），该发明提出的是一种将文本分类器与知识领域本体综合在一起进行智能决策的方法，其中知识领域本体是特定的技术领域的知识数据库，该数据库由该技术领域内的专家制定的可查询的数据结构。
专利中提出的智能决策系统的结构示意图如图1所示。
图1智能决策支持系统的结构示意图
从整体上来看，该系统包括：多维分类器、问题提交模块、推理机、领域本体知识库、知识库管理模块和决策答复模块。
多维分类器由n个标准分类器组成,每个标准分类器对应的一套语义标准，即对文本在某个语义范畴内的理解标准，该分类器需要经过标准训练集进行提前训练。此部分表示机器智能对一段文本从多个角度进行理解。
问题提交模块接收来自多个标准分类器对待分析文本的分析输出（该文本的多语义属性描述和每个语义属性的信任度数值），并对接收的数据进行预处理，形成知识库管理模块的问题形式。并将形成的问题交给推理机。
推理机根据接收到的问题，解析问题的属性，根据问题的属性来查询领域本体知识库模块中存储的知识库。知识库中存储了用于根据问题的属性来推导问题的答案的规则。
领域本体知识库将查询的结果返回给推理机。推理机将基于查询的结果形成知识库管理模块中定义好的智能决策，并将其提交给决策答复模块。
知识库管理模块用户对领域本体知识库模块所存储的知识库和问题提交形式进行配置和更新知识库中的推导答案的规则。
决策答复模块将决策转化为用户可识别的形式，最终向用户展示输出得到的决策的答案。
图2 为使用上述智能决策系统的一个医疗诊断的方法示意图。
图2一个智能决策系统的医疗诊断的方法示意图
AI和大数据驱动下，智能决策已成为必然趋势。早从2000到至今，企业的决策模式也一直在发生阶段性变化，从开始的经验决策模式，走向电子化、信息化模式到现在的数据驱动的管理模式，AI和大数据在这其中发挥了不可替代的作用。
关键词：智能决策，文本分类器，知识领域本体，大数据时代
专利号： CN102141997A
3、2019国内专利授权排名 华为第一 OPPO第三
（集微网消息）根据国家知识产权局日前发布的数据，2019年国内发明专利申请中，企业比重达到65.0%。知识产权保护有效激发市场主体创新活力，知识产权运用效益持续提升。
2019年，我国共授权发明专利45.3万件，发明专利授权量排名前3位的国内（不含港澳台）企业依次为：华为技术有限公司（4510件）、中国石油化工股份有限公司（2883件）、OPPO广东移动通信有限公司（2614件）。
近年来，我国持续推进知识产权审查提质增效，大力加强知识产权保护力度，平等保护中外企业的知识产权，知识产权保护社会满意度由2012年的63.69分提升到2019年的78.98分。
此前，据外交部发言人耿爽透露，中国研发投入世界第二，发明专利申请量世界第一，有效发明专利保有量世界第三。根据世界知识产权组织发布的《全球创新指数2019》报告，中国整体排名位列全球第14位，连续四年上升。
耿爽表示，去年一年来，中国出台了多项加强知识产权保护的政策举措。2019年4月，全国人大常委会通过了关于修改《中华人民共和国商标法》的决定，其中将恶意侵犯商标专用权的赔偿数额进行了调整，大幅提高了侵权违法成本。去年11月，国家还发布了《关于强化知识产权保护的意见》，强调要着眼于统筹推进知识产权保护，提升保护整体水平。
4、苹果申请自动驾驶汽车专利 Siri或成你的私人司机
据外媒报道，苹果公司想申请一项新技术的专利，这项技术可以让你使用语音命令告诉你的自动驾驶汽车你想去的地方，然后汽车将为你完成剩下的诸如导航、驾驶和停车之类的事情。最终的结果将是一个类似Siri的系统来控制你的自动驾驶汽车。
这项专利申请名为“自动驾驶汽车目的地信号引导”，最初于去年8月2日提出，并于本月23日（星期四）公布。专利中描述的技术旨在通过使用语音命令、手势或触摸屏将自动驾驶车辆引导到目的地。
其中的语音命令技术尤其令人印象深刻。你可以告诉你的车你想去哪里，然后它就可以带你去那里。语音命令不需要非常具体——比如你告诉你的爱车你想吃印度菜，它会找到最近的印度餐馆，然后将你送到那里，并为你自动停好车。
这项拟议中的专利技术甚至可以根据你想要购买的产品找出最佳的停车地点。 专利上写道：“例如，你在一家大型零售商场附近说‘我想为我的花园买些观赏植物’，导航经理（如技术所述）就会据此做出决定，将车辆停在标有‘园艺’或‘园艺用品’的商店入口附近。”该专利还描述了另一种情况，当你说：“我想要一些咖啡”，然后“导航经理”将会在综合考虑咖啡店地点、价格，以及你个人的咖啡店光顾历史等因素的基础上来选择出一个最符合你现在所处情况的咖啡店。”
除了语音控制之外，该技术还可以使用传感器设备来读取手势、眼光凝视或基于触摸的个人信号。 基于手势的技术的一个例子是，你可以使用手机指向一个特定的停车位，然后你的爱车将根据你的指向自动停在相应的车位上。一些面部识别技术也涉及在这项专利中，在挡风玻璃上安装一个面向驾驶员的摄像头，就可以检测到驾驶员的面部和面部特征，然后通过读取驾驶员的面部信息，侧后视镜可以相应缩回或伸出。
苹果到底是在自家设计的汽车上实现这种自动驾驶技术，还是仅仅将这项专利卖给其他汽车公司，在专利文件中并没有明确说明。这些工具可能会集成到苹果的CarPlay中，后者已经集成了Siri，并被构建到许多不同的车辆中，不过它们需要先进的自动驾驶能力才能工作。
这不是苹果的第一个自动驾驶专利。去年11月，苹果获得了一项专利，旨在消除汽车在人工驾驶和自动驾驶模式下的盲点。此前有传言称，苹果有意介入汽车制造领域。而在有了这些以及未来更多的汽车专利后，苹果似乎真的可以逐渐进入汽车市场。新浪科技
5、【专利解密】你穿什么我说了算-创新奇智电商服装穿搭推荐方法
【嘉德点评】当人工智能遇上电商网购，通过特征提取和模型匹配，精准推荐客户喜爱的衣服，减少时间浪费和提高商品购买率。
集微网消息，成立于2018年3月的创新奇智（AInnovation）为零售、制造和金融等行业的公司开发人工智能产品，包括玛氏股份、嘉士伯、雀巢公司、富士康、中国光大银行和中国邮政储蓄银行在内的公司都是其客户。
其中，在电商日常销售的商品中，服装类商品占据了非常大的比重。对于一件电商服装类商品，如果推荐系统能够给出与其搭配的服装，可以起到刺激用户消费，增加商家利润的作用。
传统的服装搭配推荐中，通常采用协同过滤的方法，通过用户和商品的交互信息来进行召回，并通过提取商品的结构化信息，如价格、品牌等，来进行CTR预估排序。而对于服装类商品而言，判断两个服装是否搭配时，最直观的特征并不是这些结构化信息，而是服装的图片这种非结构化信息。由于非结构化信息难以直接利用，因此在传统方法中，往往忽略了这些非结构化信息。
今天带来的则正是创新奇智的一项发明专利，利用人工智能技术解决了上述的问题。就在今年19年1月18日，创新奇智申请了一项名为“一种基于多模态信息的电商服装穿搭推荐方法”的发明专利（申请号：201910049991 .5），申请人为深圳创新奇智科技有限公司。
根据目前公开的专利资料，让我们一起来了解一下这项服装穿搭推荐方法吧。
如上图为基于多模态信息的电商服装穿搭推荐方法的流程图。首先，爬取服装图片，建立样本照片池，样本照片池中的服装图片包括模特全身服装照片和单品服装照片。这里就用到了计算机中的爬虫技术，利用爬虫技术，我们可以自动的获取大量的网络图片并保存在本地，这样就可以创建一个服装图片的数据库。
其次，从服装照片中获取训练数据，训练数据包括匹配的正样本服装对和不匹配的负样本服装对。我们的目的是让计算机能够自动的根据上装搭配出下装，如果选择一件男士上衣，但是搭配出女士下装，这明显不是我们想要的结果，那么如何能让计算机明白呢，就需要我们人为的创造出正样本数据和负样本数据，正样本是正确的、好看的搭配方法，负样本是错误的、不好看的搭配方法，从而让计算机从中可以学习。
接着，将获取的训练数据进行标记，送入机器学习分类模型进行模型训练，训练出服装搭配模型。这个步骤，就是利用机器学习算法，从正样本和负样本数据中进行学习，有了上一步的数据之后，计算机在这一步正式开始进行学习。随后获取商品照片池和目标图片，采用图片信息特征提取算法，对目标图片和商品照片池以向量的形式进行特征提取，并按照商品池中商品的数量进行向量拼接，得出目标向量。
最后，进行实际数据交互，将得出的目标向量输入上述训练得到的服装搭配模型，进行匹配运算。得到目标图片与商品池中各个商品的匹配程度值，选出商品池中与目标图片中的商品匹配程度值最高的商品，即可推荐给用户。
以上就是基于人工智能的服装搭配方法，我们在日常使用购物网站的时候，则正是有这样的算法在背后进行支撑，才能让我们可以在千万种商品中自动的得到合适的搭配类型。也正是由于这样的算法，提高了用户的购物体验，从而带来了更多的销售量。今后也将会有更多的人工智能算法出现在我们的生活当中，不断的改善着我们的生活。
6、【专利解密】绿米联创 智能家居场景配置方法
【嘉德点评】绿米联创的该项专利可以让用户仅使用一部智能手机来操控家中的智能电器等家具，实现通过网络对家具的智能控制。
集微网消息，LG电子和绿米联创宣布，将在人工智能家居服务方面展开合作。这两家公司将同步他们的设备以提供新的服务。例如，客户将能够在家中使用绿米的湿度和温度传感器，LG的AC将自动维持传感器上设置的温度。他们还可以在窗户上安装绿米的门传感器，LG的设备会在门打开或关闭时发出警报。
随着智能家居技术的高速发展，越来越多的家居设备实现了智能化。手机、平板电脑等终端作为家居设备的控制终端，通过与网关的通讯连接，与家居设备共同组成智能家居系统，在设置场景模式后，按照场景模式控制家居设备的工作，以进行智能家居场景的配置，从而实现对家居设备的智能化控制。
今天带来的就是绿米联创的一项智能家居场景配置专利。在18年2月9日，绿米联创申请了一项名为“智能家居场景的配置方法及装置、终端”的发明专利（申请号：201810133257.2），申请人为深圳绿米联创科技有限公司。
根据目前的公开的专利资料，让我们一起来看看这项智能家居场景配置方法吧。
如上图为智能家居场景配置的实施环境示意图。该实施环境包括：终端、网关、为终端与网关进行数据传输的路由器以及家居设备。
终端通过路由器、网关与智能家居系统中的各家居设备进行交互，如：终端依次通过路由器、网关获取智能家居系统中各家居设备的工作状态，进而根据各家居设备的工作状态创建场景模式，以使终端根据场景模式即可实现智能家居场景的配置。或者终端依次通过路由器、网关根据场景模式中家居设备的工作状态，控制家居设备进行工作。
这里的家居设备包括智能冰箱、智能空调等家电，也可以是智能墙壁开关、空调伴侣、智能摄像头、门锁等智能家居设备。
通过这个流程，用户就可以使用一部智能手机来操控家中的智能电器，想象一下深夜加班回家后，通过远程操作，热水器已经烧好了热水，茶壶中也准备好了解乏的茶水，是一件多么令人惬意的事情。又例如，通过智能摄像头，可以随时随地的监控家中的情况，对于夹中有老人、小孩或者是宠物的人士是一项多么实用的技术。
下图为智能家居场景的配置方法流程图。
可以看到整个流程十分简单，共分为两个步骤。
首先，通过通讯连接获取家居设备的工作状态。终端通过路由器、网关等通讯设备与家居设备进行通讯连接，相互之间能够进行数据传输。工作状态是家居设备当前的工作参数。例如，空调的工作状态包括制冷、20℃、中等风速等工作参数。
其次，根据工作状态进行场景模式的创建，以根据场景模式进行智能家居场景的配置。例如，当前的智能家居系统中，床头小夜灯的工作状态为开启、卧室空调的工作状态为25度制冷、客厅灯的工作状态为关闭、厨房灯的工作状态为关闭、大门门锁的工作状态为上锁、窗户的工作状态为关闭，则根据这些家居设备的工作状态创建睡觉模式。
以上就是智能家居场景的配置方法，智能家居近些年逐渐出现在我们的生活中，例如小米的很多家用智能设备，这些设备最终都可以通过一部手机来进行操控，可以说极大的提高了人们的生活效率以及生活质量。许多巨头公司也在着手研发智能家电，例如美的、格里等，希望智能家居在今后可以更加智能，丰富人们的生活！
