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1. (WO2007008956) EFFICIENT PROCESSING IN AN AUTO-ADAPTIVE NETWORK
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2007/008956    International Application No.:    PCT/US2006/027006
Publication Date: 18.01.2007 International Filing Date: 10.07.2006
IPC:
G06F 15/00 (2006.01)
Applicants: BRAINLIKE INC. [US/US]; 1081 Camino del Rio South, Suite 209, San Diego, CA 92108 (US) (For All Designated States Except US).
JANNARONE, Robert, J. [US/US]; (US) (For US Only).
TATUM, J., Tyler [US/US]; (US) (For US Only).
GIBSON, Jennifer [US/US]; (US) (For US Only)
Inventors: JANNARONE, Robert, J.; (US).
TATUM, J., Tyler; (US).
GIBSON, Jennifer; (US)
Agent: NATH, Gary, M.; NATH & ASSOCIATES PLLC, 112 South West Street, Alexandria, VA 22314 (US)
Priority Data:
60/697,355 08.07.2005 US
Title (EN) EFFICIENT PROCESSING IN AN AUTO-ADAPTIVE NETWORK
(FR) TRAITEMENT EFFICIENT DANS UN RESEAU AUTO-ADAPTATIF
Abstract: front page image
(EN)Feature values, which may be multi-dimensional, collected over successive time slices, are efficiently processed for use, for example, in known adaptive learning functions and event detection. A Markov chain in a recursive function to calculate imputed values for data points by use of a 'nearest neighbor' matrix. Only data for the time slices currently required to perform computations must be stored. Earlier data need not be retained. A data selector, referred to herein for convenience as a window driver, selects successive cells of appropriate adjacent values in one or more dimensions to comprise an estimation set. The window driver effectively indexes tables of data to efficiently deliver input data to the matrix. In one form, feature inputs are divided into subgroups for parallel, pipelined processing.
(FR)Selon l'invention, des valeurs des traits pouvant être multidimensionnelles, recueillies sur des quanta de temps successifs, sont traitées efficacement pour être utilisées, par exemple, dans des fonctions d'apprentissage adaptatives connues et la détection d'événements. On décrit une chaîne de Markov dans une fonction récursive destinée à calculer des valeurs imputées pour des points de données par l'utilisation d'une matrice du 'plus proche voisin'. Seules des données se rapportant aux quanta de temps requis au jour le jour pour effectuer des calculs doivent être stockées. La conservation de données antérieures est superflue. Un sélecteur de données, appelé ici par commodité pilote de fenêtre, choisit des cellules successives de valeurs adjacentes appropriées dans une ou plusieurs dimensions afin d'inclure un ensemble d'estimation. Le pilote de fenêtre indexe effectivement des tables de données afin de fournir efficacement des données d'entrée à la matrice. Dans une forme, des entrées des traits sont divisées en sous-groupes pour un traitement parallèle pipeline.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, LY, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PG, PH, PL, PT, RO, RS, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, NL, PL, PT, RO, SE, SI, SK, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)