Global Elmeast Inc.

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2023 2
2022 1
2020 2
Avant 2020 2
Classe IPC
G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage 4
G06F 9/50 - Allocation de ressources, p. ex. de l'unité centrale de traitement [UCT] 3
G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion 3
H04L 67/567 - Intégration de l’approvisionnement des services à partir d'une pluralité de fournisseurs de services 3
H04L 67/59 - Approvisionnement des services mandataires en fournissant une assistance opérationnelle aux appareils terminaux par déchargement dans le réseau ou par émulation, p. ex. lorsqu'ils ne sont pas disponibles 3
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Statut
En Instance 2
Enregistré / En vigueur 5
Résultats pour  brevets

1.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE DELIVERY EDGE NETWORK

      
Numéro d'application 18213642
Statut En instance
Date de dépôt 2023-06-23
Date de la première publication 2023-10-19
Propriétaire GLOBAL ELMEAST INC. (USA)
Inventeur(s)
  • Liu, Zaide
  • Zhang, Ken
  • Guo, Yue

Abrégé

Approaches, techniques, and mechanisms are disclosed for accessing AI services from one region to another region. An artificial intelligence (AI) service director is configured with mappings from domain names of AI cloud engines to IP addresses of edge nodes of an AI delivery edge network. The AI cloud engines are located in an AI source region. The AI delivery edge network is deployed in a non-AI-source region. An AI application, which accesses AI services using a domain name of an AI cloud engine in the AI cloud engines located in the AI source region, is redirected to an edge node in the edge nodes of the AI delivery edge network located in the non-AI-source region. The AI application is hosted in the non-AI-source region. The AI services is then provided, by way of the edge node located in the non-AI-source region, to the AI application.

Classes IPC  ?

  • G06N 5/043 - Systèmes experts distribuésTableaux noirs
  • G06F 9/50 - Allocation de ressources, p. ex. de l'unité centrale de traitement [UCT]
  • H04L 67/59 - Approvisionnement des services mandataires en fournissant une assistance opérationnelle aux appareils terminaux par déchargement dans le réseau ou par émulation, p. ex. lorsqu'ils ne sont pas disponibles
  • H04L 67/567 - Intégration de l’approvisionnement des services à partir d'une pluralité de fournisseurs de services
  • G06F 18/20 - Analyse
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04M 3/42 - Systèmes fournissant des fonctions ou des services particuliers aux abonnés

2.

METHODOLOGY TO AUTOMATICALLY INCORPORATE FEEDBACK TO ENABLE SELF LEARNING IN NEURAL LEARNING ARTIFACTORIES

      
Numéro d'application 18116675
Statut En instance
Date de dépôt 2023-03-02
Date de la première publication 2023-06-29
Propriétaire GLOBAL ELMEAST INC. (USA)
Inventeur(s)
  • Kumar, Manoj Prasanna
  • Zhang, Ken

Abrégé

Approaches, techniques, and mechanisms are disclosed for generating, enhancing, applying and updating knowledge neurons for providing decision making information to a wide variety of client applications. Domain keywords for knowledge domains are generated from domain data of selected domain data sources, along with keyword values for the domain keywords, and are used to generate knowledge artifacts for inclusion in knowledge neurons. These knowledge neurons may be enhanced by domain knowledge data sets found in various data sources and used to generate neural responses to neural queries received from the client applications. Neural feedbacks may be used to update and/or generate knowledge neurons. Any ML algorithm can use, or operate in conjunction with, a neural knowledge artifactory comprising the knowledge neurons to enhance or improve baseline accuracy, for example during a cold start period, for augmented decision making and/or for labeling data points or establishing ground truth to perform supervised learning.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/042 - Réseaux neuronaux fondés sur la connaissanceReprésentations logiques de réseaux neuronaux
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield

3.

Artificial intelligence delivery edge network

      
Numéro d'application 17844629
Numéro de brevet 11734611
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-06-20
Date de la première publication 2022-10-06
Date d'octroi 2023-08-22
Propriétaire GLOBAL ELMEAST INC. (USA)
Inventeur(s)
  • Liu, Zaide
  • Zhang, Ken
  • Guo, Yue

Abrégé

Approaches, techniques, and mechanisms are disclosed for accessing AI services from one region to another region. An artificial intelligence (AI) service director is configured with mappings from domain names of AI cloud engines to IP addresses of edge nodes of an AI delivery edge network. The AI cloud engines are located in an AI source region. The AI delivery edge network is deployed in a non-AI-source region. An AI application, which accesses AI services using a domain name of an AI cloud engine in the AI cloud engines located in the AI source region, is redirected to an edge node in the edge nodes of the AI delivery edge network located in the non-AI-source region. The AI application is hosted in the non-AI-source region. The AI services is then provided, by way of the edge node located in the non-AI-source region, to the AI application.

Classes IPC  ?

  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06F 9/50 - Allocation de ressources, p. ex. de l'unité centrale de traitement [UCT]
  • H04M 3/42 - Systèmes fournissant des fonctions ou des services particuliers aux abonnés
  • H04L 67/59 - Approvisionnement des services mandataires en fournissant une assistance opérationnelle aux appareils terminaux par déchargement dans le réseau ou par émulation, p. ex. lorsqu'ils ne sont pas disponibles
  • H04L 67/567 - Intégration de l’approvisionnement des services à partir d'une pluralité de fournisseurs de services
  • G06N 5/043 - Systèmes experts distribuésTableaux noirs
  • G06F 18/20 - Analyse

4.

Artificial intelligence delivery edge network

      
Numéro d'application 16286471
Numéro de brevet 11386339
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-02-26
Date de la première publication 2020-08-27
Date d'octroi 2022-07-12
Propriétaire GLOBAL ELMEAST INC. (USA)
Inventeur(s)
  • Liu, Zaide
  • Zhang, Ken
  • Guo, Yue

Abrégé

Approaches, techniques, and mechanisms are disclosed for accessing AI services from one region to another region. An artificial intelligence (AI) service director is configured with mappings from domain names of AI cloud engines to IP addresses of edge nodes of an AI delivery edge network. The AI cloud engines are located in an AI source region. The AI delivery edge network is deployed in a non-AI-source region. An AI application, which accesses AI services using a domain name of an AI cloud engine in the AI cloud engines located in the AI source region, is redirected to an edge node in the edge nodes of the AI delivery edge network located in the non-AI-source region. The AI application is hosted in the non-AI-source region. The AI services is then provided, by way of the edge node located in the non-AI-source region, to the AI application.

Classes IPC  ?

  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • H04L 67/567 - Intégration de l’approvisionnement des services à partir d'une pluralité de fournisseurs de services
  • H04L 67/59 - Approvisionnement des services mandataires en fournissant une assistance opérationnelle aux appareils terminaux par déchargement dans le réseau ou par émulation, p. ex. lorsqu'ils ne sont pas disponibles
  • G06F 9/50 - Allocation de ressources, p. ex. de l'unité centrale de traitement [UCT]
  • H04M 3/42 - Systèmes fournissant des fonctions ou des services particuliers aux abonnés

5.

Methodology to automatically incorporate feedback to enable self learning in neural learning artifactories

      
Numéro d'application 16029106
Numéro de brevet 11610107
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2018-07-06
Date de la première publication 2020-01-09
Date d'octroi 2023-03-21
Propriétaire GLOBAL ELMEAST INC. (USA)
Inventeur(s)
  • Kumar, Manoj Prasanna
  • Zhang, Ken

Abrégé

Approaches, techniques, and mechanisms are disclosed for generating, enhancing, applying and updating knowledge neurons for providing decision making information to a wide variety of client applications. Domain keywords for knowledge domains are generated from domain data of selected domain data sources, along with keyword values for the domain keywords, and are used to generate knowledge artifacts for inclusion in knowledge neurons. These knowledge neurons may be enhanced by domain knowledge data sets found in various data sources and used to generate neural responses to neural queries received from the client applications. Neural feedbacks may be used to update and/or generate knowledge neurons. Any ML algorithm can use, or operate in conjunction with, a neural knowledge artifactory comprising the knowledge neurons to enhance or improve baseline accuracy, for example during a cold start period, for augmented decision making and/or for labeling data points or establishing ground truth to perform supervised learning.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion

6.

Self learning neural knowledge artifactory for autonomous decision making

      
Numéro d'application 16029032
Numéro de brevet 10395169
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2018-07-06
Date de la première publication 2019-08-27
Date d'octroi 2019-08-27
Propriétaire GLOBAL ELMEAST INC. (USA)
Inventeur(s)
  • Kumar, Manoj Prasanna
  • Zhang, Ken

Abrégé

Approaches, techniques, and mechanisms are disclosed for generating, enhancing, applying and updating knowledge neurons for providing decision making information to a wide variety of client applications. Domain keywords for knowledge domains are generated from domain data of selected domain data sources, along with keyword values for the domain keywords, and are used to generate knowledge artifacts for inclusion in knowledge neurons. These knowledge neurons may be enhanced by domain knowledge data sets found in various data sources and used to generate neural responses to neural queries received from the client applications. Neural feedbacks may be used to update and/or generate knowledge neurons. Any ML algorithm can use, or operate in conjunction with, a neural knowledge artifactory comprising the knowledge neurons to enhance or improve baseline accuracy, for example during a cold start period, for augmented decision making and/or for labeling data points or establishing ground truth to perform supervised learning.

Classes IPC  ?

  • G06F 15/18 - dans lesquels un programme est modifié en fonction de l'expérience acquise par le calculateur lui-même au cours d'un cycle complet; Machines capables de s'instruire (systèmes de commande adaptatifs G05B 13/00;intelligence artificielle G06N)
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06F 16/951 - IndexationTechniques d’exploration du Web
  • G06F 16/2457 - Traitement des requêtes avec adaptation aux besoins de l’utilisateur

7.

Techniques for processing neural queries

      
Numéro d'application 16029087
Numéro de brevet 10311058
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2018-07-06
Date de la première publication 2019-06-04
Date d'octroi 2019-06-04
Propriétaire GLOBAL ELMEAST INC. (USA)
Inventeur(s) Kumar, Manoj Prasanna

Abrégé

Approaches, techniques, and mechanisms are disclosed for generating, enhancing, applying and updating knowledge neurons for providing decision making information to a wide variety of client applications. Domain keywords for knowledge domains are generated from domain data of selected domain data sources, along with keyword values for the domain keywords, and are used to generate knowledge artifacts for inclusion in knowledge neurons. These knowledge neurons may be enhanced by domain knowledge data sets found in various data sources and used to generate neural responses to neural queries received from the client applications. Neural feedbacks may be used to update and/or generate knowledge neurons. Any ML algorithm can use, or operate in conjunction with, a neural knowledge artifactory comprising the knowledge neurons to enhance or improve baseline accuracy, for example during a cold start period, for augmented decision making and/or for labeling data points or establishing ground truth to perform supervised learning.

Classes IPC  ?

  • G06F 17/30 - Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet
  • G06F 16/2455 - Exécution des requêtes
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06F 16/21 - Conception, administration ou maintenance des bases de données