International Business Machines Corporation

États‑Unis d’Amérique

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Type PI
        Brevet 61 887
        Marque 1 472
Juridiction
        États-Unis 53 212
        International 8 811
        Canada 1 056
        Europe 280
Propriétaire / Filiale
[Owner] International Business Machines Corporation 63 186
IBM United Kingdom Limited 4 417
IBM China Company Limited 638
IBM Deutschland GmbH 422
IBM Canada Limited 96
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Date
Nouveautés (dernières 4 semaines) 351
2023 janvier (MACJ) 208
2022 décembre 577
2022 novembre 286
2022 octobre 233
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Classe IPC
G06F 17/30 - Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet 4 107
H04L 29/06 - Commande de la communication; Traitement de la communication caractérisés par un protocole 3 994
H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison 3 896
G06N 20/00 - Apprentissage automatique 2 798
G06F 3/06 - Entrée numérique à partir de, ou sortie numérique vers des supports d'enregistrement 2 713
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Classe NICE
09 - Appareils et instruments scientifiques et électriques 1 163
42 - Services scientifiques, technologiques et industriels, recherche et conception 1 041
35 - Publicité; Affaires commerciales 549
16 - Papier, carton et produits en ces matières 509
41 - Éducation, divertissements, activités sportives et culturelles 335
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Statut
En Instance 6 150
Enregistré / En vigueur 57 209
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1.

FEATURE ENGINEERING USING INTERACTIVE LEARNING BETWEEN STRUCTURED AND UNSTRUCTURED DATA

      
Numéro d'application 17380189
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-20
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bhamidipaty, Anuradha
  • Li, Yingjie
  • Lin, Shuxin
  • Xue, Zhengliang
  • Agrawal, Bhavna

Abrégé

A concept associated with a feature used in machine learning model can be determined, the feature extracted from a first data source. A second data source containing the concept can be identified. An additional feature can be generated by performing a natural language processing on the second data source. The feature and the additional feature can be merged. A second machine learning model can be generated, which use the merged feature. A prediction result of the first machine learning model can be compared with a prediction result of the second machine learning model relative to ground truth data, to evaluate effective of the merged feature. Based on the evaluated effectiveness, the feature can be augmented with the merged feature in machine learning.

Classes IPC  ?

  • G06N 20/20 - Techniques d’ensemble en apprentissage automatique
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06F 40/40 - Traitement ou traduction du langage naturel

2.

DATA LOSS RECOVERY IN A SECONDARY STORAGE CONTROLLER FROM A PRIMARY STORAGE CONTROLLER

      
Numéro d'application 17959970
Statut En instance
Date de dépôt 2022-10-04
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Carson, Matthew D.
  • Mellgren, Carol S.
  • Nielsen, Karl A.
  • Sanchez, Matthew
  • Sorenson, Todd C.

Abrégé

A secondary storage controller determines one or more tracks of one or more volumes in which data loss has occurred in the secondary storage controller. The secondary storage controller suspends a peer to peer remote copy operation between the secondary storage controller and a primary storage controller. Information on the one or more tracks of the one or more volumes in which the data loss has occurred is transmitted to the primary storage controller.

Classes IPC  ?

  • G06F 3/06 - Entrée numérique à partir de, ou sortie numérique vers des supports d'enregistrement
  • G06F 11/14 - Détection ou correction d'erreur dans les données par redondance dans les opérations, p.ex. en utilisant différentes séquences d'opérations aboutissant au même résultat
  • G06F 11/16 - Détection ou correction d'erreur dans une donnée par redondance dans le matériel

3.

REDUCING SEMANTIC ERRORS IN CODE GENERATED BY MACHINE LEARNING MODELS

      
Numéro d'application 17935149
Statut En instance
Date de dépôt 2022-09-26
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Dolby, Julian Timothy
  • Hirzel, Martin
  • Kate, Kiran A
  • Mandel, Louis
  • Shinnar, Avraham Ever
  • Srinivas, Kavitha

Abrégé

Embodiments are disclosed for a method. The method includes identifying a prefix updated by a searcher of a machine learning model. The machine learning model is configured to generate source code in a programming language. The method also includes determining whether the prefix violates a semantic correctness property of the programming language. Additionally, the method includes instructing the searcher, in response to the determination, to prune the prefix from a set of prefixes under consideration by the searcher.

Classes IPC  ?

  • G06F 8/41 - Compilation
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06F 8/35 - Création ou génération de code source fondée sur un modèle
  • G06F 11/36 - Prévention d'erreurs en effectuant des tests ou par débogage de logiciel

4.

CLASSIFICATION OF MOUSE DYNAMICS DATA USING UNIFORM RESOURCE LOCATOR CATEGORY MAPPING

      
Numéro d'application 17380738
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-20
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Puzanov, Anton
  • Finkelshtein, Andrey
  • Menahem, Eitan

Abrégé

An example system includes a processor to receive mouse dynamics data of a session to be analyzed and a uniform resource locator (URL) category mapping. The processor can group the mouse dynamics data into a plurality of groups using the URL category mapping. The processor can separately extract features from each of the plurality of groups to generate a plurality of groups of features for the session. The processor can input the groups of features into a trained classification model. The processor can receive an output score from the trained classification model.

Classes IPC  ?

5.

SELF-LEARNING MANUFACTURING USING DIGITAL TWINS

      
Numéro d'application 17380759
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-20
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Kaul, Abhishek
  • Ray, Rajesh
  • Nagar, Seema
  • Vadayadiyil Raveendran, Pramod

Abrégé

Systems, methods, and computer programming products for self-learning order dressing rules applied to manufacturing products in accordance with received product specifications. The translation from commercial characteristics to manufacturing characteristics of the product being manufactured are learned and adjusted to meet the specifications for quality required by the provided commercial characteristics. Reinforcement learning models learn from the quality characteristics of produced products by applying positive scores when the commercial to manufacturing characteristic translation is on-specification, otherwise a penalty is applied when an off-spec product is produced. Digital twins of manufacturing equipment, simulated in real time, provide insight and recommendations for achieving correct quality characteristics. Sensors in each device or within the surrounding environment help digital twins to measure operational performance and lifecycle of the manufacturing equipment against historical baselines. Reinforcement models dynamically adjust equipment settings for producing products to account for equipment performance degradation over time and changes in operation performance.

Classes IPC  ?

  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.à d. commande centralisée de plusieurs machines, p.ex. commande numérique directe ou distribuée (DNC), systèmes d'ateliers flexibles (FMS), systèmes de fabrication intégrés (IMS), productique (CIM)
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c. à d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques

6.

COMPOSABLE DEPLOYER ARCHITECTURE

      
Numéro d'application 17382934
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-22
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Liu, Guang Ya
  • Pan, Xun
  • Wang, Hai Hui
  • Li, Peng
  • Gan, Xiang Zhen

Abrégé

A processor may receive a composable deployer comma-separated values (CSV) file. The processor may parse the composable deployer CSV file. The processor may determine if there is a composable deployer foundation template. The processor may install a resource. The resource to install may be associated with the composable deployer foundation template.

Classes IPC  ?

7.

ELECTRONIC HEADER RECOMMENDATION AND APPROVAL

      
Numéro d'application 17374075
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-13
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Karia, Jignesh K.
  • Sundararajan, Mukundan
  • Dayama, Pankaj Satyanarayan
  • Shah, Neha
  • Awal, Vishal

Abrégé

Recommendation and approval of a header for a message includes generating a proposed header based on the name and/or brand of the entity and product and/or content of the message, classifying the proposed header using a machine learning model trained based on historical complaints on previously used headers related to the entity name and brand and product and/or content of the message and recommending the proposed header based on the classification. The training of the machine learning model may include learning a threshold wherein headers having a classification greater than the threshold are not recommended as having a high probability of being wrongly associated with the requesting entity and headers having a classification lower than the threshold are recommended as having a high probability of not being wrongly associated with the requesting entity.

Classes IPC  ?

  • G06F 40/258 - Extraction des en-têtes; Insertion automatique des titres; Numérotation
  • G06N 20/20 - Techniques d’ensemble en apprentissage automatique
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06F 40/205 - Analyse syntaxique
  • H04W 4/14 - Services d'envoi de messages courts, p.ex. SMS ou données peu structurées de services supplémentaires [USSD]
  • G06F 40/295 - Reconnaissance de noms propres

8.

BURIED POWER RAIL CONTACT

      
Numéro d'application 17384908
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-26
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Wang, Junli
  • Xie, Ruilong
  • Anderson, Brent
  • Zhang, Chen
  • Wu, Heng

Abrégé

A semiconductor structure includes a power rail contact at least partially disposed between a first source/drain region of a first vertical fin structure and a second source/drain region of a second vertical fin structure. The power rail contact is in contact with a buried power rail disposed under the first and second vertical fin structures. The power rail contact is in contact with at least one of the first and second source/drain regions. A contact cap is disposed above the power rail contact.

Classes IPC  ?

  • H01L 29/66 - Types de dispositifs semi-conducteurs
  • H01L 27/088 - Dispositifs consistant en une pluralité de composants semi-conducteurs ou d'autres composants à l'état solide formés dans ou sur un substrat commun comprenant des éléments de circuit passif intégrés avec au moins une barrière de potentiel ou une barrière de surface le substrat étant un corps semi-conducteur comprenant uniquement des composants semi-conducteurs d'un seul type comprenant uniquement des composants à effet de champ les composants étant des transistors à effet de champ à porte isolée
  • H01L 29/78 - Transistors à effet de champ l'effet de champ étant produit par une porte isolée
  • H01L 21/8234 - Technologie MIS

9.

DYNAMIC ADJUSTMENT OF POWER SUPPLY RIPPLE RATIO AND FREQUENCY IN VOLTAGE REGULATORS

      
Numéro d'application 17380591
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-20
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Henspeter, Justin
  • Berge, Layne A.

Abrégé

One or more sampling parameters of an application associated with a downstream voltage regulator may be determined. A power supply rejection ratio (“PSRR”) and a switching frequency of an upstream voltage regulator may be dynamically adjusted based on the sampling parameters of the application associated with the downstream voltage regulator. The sampling parameters may include a noise level and a workload of the selected application.

Classes IPC  ?

  • G06F 1/30 - Moyens pour agir en cas de panne ou d'interruption d'alimentation
  • G06F 1/3234 - Gestion de l’alimentation, c. à d. passage en mode d’économie d’énergie amorcé par événements Économie d’énergie caractérisée par l'action entreprise
  • G05F 1/575 - Régulation de la tension ou de l'intensité là où la variable effectivement régulée par le dispositif de réglage final est du type continu utilisant des dispositifs à semi-conducteurs en série avec la charge comme dispositifs de réglage final caractérisé par le circuit de rétroaction
  • G05F 1/565 - Régulation de la tension ou de l'intensité là où la variable effectivement régulée par le dispositif de réglage final est du type continu utilisant des dispositifs à semi-conducteurs en série avec la charge comme dispositifs de réglage final sensible à une condition du système ou de sa charge en plus des moyens sensibles aux écarts de la sortie du système, p.ex. courant, tension, facteur de puissance
  • G11C 5/14 - Dispositions pour l'alimentation
  • H02M 3/158 - Transformation d'une puissance d'entrée en courant continu en une puissance de sortie en courant continu sans transformation intermédiaire en courant alternatif par convertisseurs statiques utilisant des tubes à décharge avec électrode de commande ou des dispositifs à semi-conducteurs avec électrode de commande utilisant des dispositifs du type triode ou transistor exigeant l'application continue d'un signal de commande utilisant uniquement des dispositifs à semi-conducteurs avec commande automatique de la tension ou du courant de sortie, p.ex. régulateurs à commutation comprenant plusieurs dispositifs à semi-conducteurs comme dispositifs de commande finale pour une charge unique

10.

CONFIGURATION TOOL FOR DEPLOYING AN APPLICATION ON A SERVER

      
Numéro d'application 17383858
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-23
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Reeve, John Anthony
  • Klinger, Doina Liliana
  • Xing, Chengxuan
  • Soal, Tom

Abrégé

An application configuration tool and associated method for supporting deployment of an application on a server that has a set of configurations available for applications deployed on the server. The method attempts to match every configuration required by the application to a configuration available on the server. In case of multiple candidates that match, one is selected. When there is no match an error message is generated. The method is iterated to inspect each selected configuration to identify any references contained in the selected configuration that themselves need further configurations. The iteration of inspecting and the matching to follow the references is continued until all such references are exhausted either by matching or failure to match and consequent error message generation. Finally, a configuration report is output specifying the selected configurations and, to the extent that not all required configurations have been matched to available configurations, the error messages.

Classes IPC  ?

  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • H04L 12/24 - Dispositions pour la maintenance ou la gestion
  • G06F 8/61 - Installation

11.

STATIC RANDOM ACCESS MEMORY USING VERTICAL TRANSPORT FIELD EFFECT TRANSISTORS

      
Numéro d'application 17381462
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-21
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Kang, Tsung-Sheng
  • Rahman, Ardasheir
  • Li, Tao
  • Young, Albert M.

Abrégé

A memory device includes a first field effect transistor (FET) stack on a first bottom source/drain region, which includes a first vertical transport field effect transistor (VTFET) device between a second VTFET device and the first source/drain region, and a second FET stack on a second bottom source/drain region, which includes a third VTFET device between a fourth VTFET device and the bottom source/drain region. The memory device includes a third FET stack on a third bottom source/drain region, which includes a fifth VTFET between a sixth VTFET and the third source/drain region, which is laterally adjacent to the first and second source/drain regions. The memory device includes a first electrical connection interconnecting a gate structure of the third VTFET with a gate structure of the fifth VTFET, and a second electrical connection interconnecting a gate structure of the second VTFET with a gate structure of the sixth VTFET.

Classes IPC  ?

  • H01L 27/11 - Structures de mémoires statiques à accès aléatoire
  • H01L 27/092 - Transistors à effet de champ métal-isolant-semi-conducteur complémentaires
  • H01L 23/528 - Configuration de la structure d'interconnexion
  • H01L 29/78 - Transistors à effet de champ l'effet de champ étant produit par une porte isolée

12.

DYNAMIC BOUNDARY CREATION FOR VOICE COMMAND AUTHENTICATION

      
Numéro d'application 17382540
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-22
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Decrop, Clement
  • Agrawal, Tushar
  • Fox, Jeremy R.
  • Rakshit, Sarbajit K.

Abrégé

A computer-implemented method executes voice commands issued from within a command boundary. The method includes defining a command boundary for a VCD, where the command boundary is based on receiving an input from a user. The method further includes receiving, from the user and by the VCD, a voice command. The method also includes determining an origination location of the voice command. The method includes classifying the voice command into a command category. The method further includes executing the voice command in response to determining the origination location is within the command boundary for the VCD. The method also includes storing a set of data for the voice command.

Classes IPC  ?

  • G10L 15/22 - Procédures utilisées pendant le processus de reconnaissance de la parole, p.ex. dialogue homme-machine 
  • G10L 15/06 - Création de gabarits de référence; Entraînement des systèmes de reconnaissance de la parole, p.ex. adaptation aux caractéristiques de la voix du locuteur
  • G10L 15/16 - Classement ou recherche de la parole utilisant des réseaux neuronaux artificiels

13.

TOP VIA CUT FILL PROCESS FOR LINE EXTENSION REDUCTION

      
Numéro d'application 17383637
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-23
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Penny, Christopher J.
  • Anderson, Brent
  • Clevenger, Lawrence A.
  • Choi, Kisik
  • Lanzillo, Nicholas Anthony
  • Robison, Robert

Abrégé

An interconnect structure including a top via with a minimum line end extension comprises a cut filled with an etch stop material. The interconnect structure further comprises a line formed adjacent to the etch stop material. The interconnect structure further comprises a top via formed on the line adjacent to the etch stop material, wherein the top via utilizes the etch stop material to achieve minimum line extension.

Classes IPC  ?

  • H01L 21/768 - Fixation d'interconnexions servant à conduire le courant entre des composants distincts à l'intérieur du dispositif

14.

AUTOMATIC CHATBOT GENERATION THROUGH CAUSAL ANALYSIS OF HISTORICAL INCIDENTS

      
Numéro d'application 17380386
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-20
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • De, Radha Mohan
  • Roy, Sujoy
  • Chowdhury, Krishnendu

Abrégé

A method for receiving a historical incident data set with the historical incident data set including a plurality of data records, for each given data record of the plurality of data records, applying a causal analysis algorithm to determine a set of causal factor(s) for the historical instance of an incident corresponding to the given data record to obtain a problems and solutions data set, and automatically, and by machine logic, generating a chatbot based, at least in part, on the problems and solutions data set.

Classes IPC  ?

  • H04L 12/58 - Systèmes de commutation de messages
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06F 16/332 - Formulation de requêtes
  • G06F 16/35 - Groupement; Classement
  • G06F 16/335 - Filtrage basé sur des données supplémentaires, p.ex. sur des profils d’utilisateurs ou de groupes

15.

TYPE INFERENCE IN DYNAMIC LANGUAGES

      
Numéro d'application 17382324
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-21
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Abdelaziz, Ibrahim
  • Dolby, Julian Timothy
  • Srinivas, Kavitha

Abrégé

To improve the technological process of programming a computer using a dynamic programming language, generate a first portion of training data which maps types in the dynamic programming language to corresponding functions and methods by performing information retrieval on documentation libraries in the dynamic programming language and/or generate a second portion of training data which maps program variables to the corresponding functions and methods by performing data flow analysis on a plurality of pre-existing programs written in the dynamic programming language. Train a neural network on the first and/or second portions of training data to infer unknown types in the dynamic programming language. Carry out inference with the trained neural network to infer the unknown types. Facilitate programming in the dynamic programming language based on the inferred unknown types. Optionally, execute a resulting program.

Classes IPC  ?

  • G06F 8/30 - Création ou génération de code source
  • G06F 8/75 - Analyse structurelle pour la compréhension des programmes
  • G06F 8/73 - Documentation de programme
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06F 16/901 - Indexation; Structures de données à cet effet; Structures de stockage
  • G06F 16/903 - Requêtes

16.

FIELD EFFECT TRANSISTORS COMPRISING A MATRIX OF GATE-ALL-AROUND CHANNELS

      
Numéro d'application 17384416
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-23
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Frougier, Julien
  • Xie, Ruilong
  • Cheng, Kangguo
  • Park, Chanro

Abrégé

Provided is a semiconductor structure with shared gated devices. The semiconductor structure comprises a substrate and a bottom dielectric isolation (BDI) layer on top of the substrate. The structure further comprises a pFET region that includes a p-doped Source-Drain epitaxy material and a first nanowire matrix above the BDI layer. The structure further comprises an nFET region that includes a n-doped Source-Drain epitaxy material and a second nanowire matrix above the BDI layer. The structure further comprises a conductive gate material on top of a portion of the first nanowire matrix and the second nanowire matrix. The structure further comprises a vertical dielectric pillar separating the pFET region and the nFET region. The vertical dielectric pillar extends downward through the BDI layer into the substrate. The vertical dielectric pillar further extends upward through the conductive gate material to a dielectric located above the gate region.

Classes IPC  ?

  • H01L 27/092 - Transistors à effet de champ métal-isolant-semi-conducteur complémentaires
  • H01L 29/06 - Corps semi-conducteurs caractérisés par les formes, les dimensions relatives, ou les dispositions des régions semi-conductrices
  • H01L 29/417 - Electrodes caractérisées par leur forme, leurs dimensions relatives ou leur disposition relative transportant le courant à redresser, à amplifier ou à commuter
  • H01L 29/423 - Electrodes caractérisées par leur forme, leurs dimensions relatives ou leur disposition relative ne transportant pas le courant à redresser, à amplifier ou à commuter
  • H01L 29/49 - Electrodes du type métal-isolant-semi-conducteur
  • H01L 29/775 - Transistors à effet de champ avec un canal à gaz de porteurs de charge à une dimension, p.ex. FET à fil quantique
  • H01L 29/786 - Transistors à couche mince
  • H01L 21/02 - Fabrication ou traitement des dispositifs à semi-conducteurs ou de leurs parties constitutives
  • H01L 21/28 - Fabrication des électrodes sur les corps semi-conducteurs par emploi de procédés ou d'appareils non couverts par les groupes
  • H01L 21/306 - Traitement chimique ou électrique, p.ex. gravure électrolytique
  • H01L 21/768 - Fixation d'interconnexions servant à conduire le courant entre des composants distincts à l'intérieur du dispositif
  • H01L 21/8238 - Transistors à effet de champ complémentaires, p.ex. CMOS
  • H01L 29/66 - Types de dispositifs semi-conducteurs

17.

REGISTER PRESSURE TARGET FUNCTION SPLITTING

      
Numéro d'application 17384887
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-26
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Ji, Jinsong
  • Chen, Zheng
  • Lin, Ke Wen

Abrégé

Provided are embodiments for a method of performing register pressure targeted function splitting. The method can include determining a candidate region of a function, the candidate region comprising variables, and determining a number of available registers in a computing system for allocating the variables of the function. The method can also include grouping the variables in the candidate region into first variables and second variables based at least in part on the number of available registers, and splitting the candidate region of the function into split functions based at least in part on the grouping of the variables. Also provided are embodiments for a computer program product and a system for performing register pressure targeted function splitting

Classes IPC  ?

  • G06F 9/30 - Dispositions pour exécuter des instructions machines, p.ex. décodage d'instructions

18.

ACCELERATED CRYPTOGRAPHIC-RELATED PROCESSING

      
Numéro d'application 17370038
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-08
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s) Rao, Rajat

Abrégé

Cryptographic-related processing is facilitated by obtaining multiple input operands, and packing the multiple input operands together to form a packed integer. The packed integer is an n-bit integer including multiple slots, where input operands of the multiple input operands are packed into every other slot of the multiple slots, and each slot of the multiple slots has a bitwidth k. Further, the process includes providing the packed integer as input to an n-bit accelerator to facilitate performing one or more predefined operations using the packed integer, to transform the packed integer into result data which facilitates cryptographic-related processing.

Classes IPC  ?

  • G06F 21/72 - Protection de composants spécifiques internes ou périphériques, où la protection d'un composant mène à la protection de tout le calculateur pour assurer la sécurité du calcul ou du traitement de l’information dans les circuits de cryptographie
  • G06F 21/60 - Protection de données

19.

NANOSHEET TRANSISTOR WITH INNER SPACERS

      
Numéro d'application 17382289
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-21
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Cheng, Kangguo
  • Xie, Ruilong
  • Frougier, Julien
  • Li, Juntao

Abrégé

A field effect transistor (FET) structure upon a substrate formed by forming a stack of nanosheets upon a semiconductor substrate, the stack including alternating layers of a compound semiconductor material and an elemental semiconductor material, forming a dummy gate structure upon the stack of nanosheets, recessing the stack of nanosheets in alignment with the dummy gate structure, recessing the compound semiconductor layers beyond the edges of the dummy gate, yielding indentations between adjacent semiconductor nanosheets. Further by filling the indentations with a bi-layer dielectric material, epitaxially growing source/drain regions adjacent to the nanosheet stack and bi-layer dielectric material, removing remaining portions of the compound semiconductor nanosheet layers, recessing the bi-layer dielectric material to expose an inner material layer, and forming gate structure layers in contact with first and second dielectric materials of the bi-layer dielectric material.

Classes IPC  ?

  • H01L 29/08 - Corps semi-conducteurs caractérisés par les formes, les dimensions relatives, ou les dispositions des régions semi-conductrices avec des régions semi-conductrices connectées à une électrode transportant le courant à redresser, amplifier ou commuter, cette électrode faisant partie d'un dispositif à semi-conducteur qui comporte trois électrodes ou plus
  • H01L 29/06 - Corps semi-conducteurs caractérisés par les formes, les dimensions relatives, ou les dispositions des régions semi-conductrices
  • H01L 29/16 - Corps semi-conducteurs caractérisés par les matériaux dont ils sont constitués comprenant, mis à part les matériaux de dopage ou autres impuretés, seulement des éléments du groupe IV de la classification périodique, sous forme non combinée
  • H01L 29/66 - Types de dispositifs semi-conducteurs

20.

DATABASE REPLICATION USING ADAPTIVE COMPRESSION

      
Numéro d'application 17377431
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-16
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Jiang, Peng Hui
  • Tian, Xiao Yi
  • Hu, Di Li
  • Shi, Xiangxing
  • Zhang, Xian Wei

Abrégé

Methods, computer program products, and/or systems are provided that perform the following operations: in a data replication environment, analyzing a database workload to generate a knowledge base of information related to compression; dividing a transfer data stream into different segments based, at least in part, on the knowledge base; obtaining candidate compression types for the transfer data stream based, at least in part, on the knowledge base; assigning respective compression types of the candidate compression types to the different segments; generating compressed segments based, at least in part, on the respective compression types assigned to the different segments; and providing the compressed segments to a replication target.

Classes IPC  ?

  • G06F 16/27 - Réplication, distribution ou synchronisation de données entre bases de données ou dans un système de bases de données distribuées; Architectures de systèmes de bases de données distribuées à cet effet
  • G06F 16/2455 - Exécution des requêtes
  • G06F 16/22 - Indexation; Structures de données à cet effet; Structures de stockage
  • H03M 7/30 - Compression; Expansion; Elimination de données inutiles, p.ex. réduction de redondance

21.

SELECTIVE MIRROR ENHANCED VIDEO STREAM

      
Numéro d'application 17383927
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-23
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Ramadhane, Mohamed Zouhaier
  • Avalos Vega, Juan Manuel
  • Rojas Barrientos, Daniela Ofelia
  • Rodriguez Bravo, Cesar Augusto

Abrégé

An approach for enhancing a video stream. The approach processes a video stream and identifies frames comprising text. The approach marks text extraction locations and extracts the text from the frames. The approach determines if a mirroring effect should be applied to the text and applies if applicable, creating enhanced text. The approach inserts the enhanced text and smooths the edges of the inserted enhanced text. The approach merges the frames with the enhanced text into the video stream, creating an enhanced video stream and sends the enhanced video stream to requesting users.

Classes IPC  ?

  • G06K 9/20 - Obtention de l'image
  • G06F 16/783 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p.ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

22.

ENVIRONMENT CHANGE MANAGEMENT AND RISK ANALYSIS

      
Numéro d'application 17443259
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-23
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Luo, Chen
  • Wang, Fu Fw
  • Zhang, Shi Jie
  • Gao, Lei
  • Bing, Sun
  • Hou, Meng Ru
  • Liu, Yu Heng

Abrégé

The exemplary embodiments disclose a method, a computer program product, and a computer system for managing environment change. The exemplary embodiments may include determining a plurality of change and risk models for a plurality of computing environments, generating a plurality of association rules based on the plurality of change and risk models, and generating a joint association rule by combining at least two of the plurality of association rules, wherein the joint association rule indicates, from the three dimensions, an association relationship between changes and risk events over at least a part of the time series.

Classes IPC  ?

  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projets; Planification d’entreprise ou d’organisation; Modélisation d’entreprise ou d’organisation
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet

23.

DETERMINING LOCATIONS OF AN OBJECT USING OBJECT TRACKING INFORMATION AND A PREDICTIVE ANALYSIS MODULE

      
Numéro d'application 17381122
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-20
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Sharma, Nitika
  • Dhoot, Akash U.
  • (last Name Not Provided), Venkata Vara Prasad
  • Korupolu, Chaitanya
  • Moyal, Shailendra

Abrégé

Provided are a computer program product, system, and method for determining locations of an object using object tracking information and a predictive analysis module. Object tracking information has information on properties of an object and locations of the object. An offload event included in the object tracking information indicates at least one of a location where the object was offloaded and a receiving person that received the object when offloaded. In response to a query for the object from a requestor, a response is returned to the requestor indicating a location at which the object was last offloaded from the object tracking information. A predictive analysis module is invoked to process information on a location of the requestor and on the object to predict a location where the object is currently located to return to the requestor.

Classes IPC  ?

  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06F 16/29 - Bases de données d’informations géographiques
  • G06N 5/02 - Représentation de la connaissance; Représentation symbolique

24.

CREATING SYNTHETIC VISUAL INSPECTION DATA SETS USING AUGMENTED REALITY

      
Numéro d'application CN2022106189
Numéro de publication 2023/001091
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-07-18
Date de publication 2023-01-26
Propriétaire
  • INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
  • IBM (CHINA) CO., LIMITED (Chine)
Inventeur(s)
  • Hollinger, Michael Charles
  • Pattiarachi, Mal
  • Singh, Abhinav Pratap

Abrégé

In an approach for creating synthetic visual inspection data sets for training an artificial intelligence computer vision deep learning model utilizing augmented reality, a processor enables a user to capture a plurality of images of an anchor object using a camera on a user computing device. A processor receives the plurality of images of the anchor object from the user. A processor generates a baseline model of an anchor object. A processor generates a training data set. A processor trains the baseline model of the anchor object. A processor creates a trained Artificial Intelligence (AI) computer vision deep learning model. A processor enables the user to interact with the trained AI computer vision deep learning model in an access mode.

Classes IPC  ?

  • G06V 20/20 - RECONNAISSANCE OU COMPRÉHENSION D’IMAGES OU DE VIDÉOS Éléments spécifiques à la scène dans les scènes de réalité augmentée

25.

CONFIGURATION TOOL FOR DEPLOYING AN APPLICATION ON A SERVER

      
Numéro d'application IB2022056324
Numéro de publication 2023/002294
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-07-08
Date de publication 2023-01-26
Propriétaire
  • INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
  • IBM UNITED KINGDOM LIMITED (Royaume‑Uni)
  • IBM (CHINA) INVESTMENT COMPANY LIMITED (Chine)
Inventeur(s)
  • Reeve, John, Anthony
  • Klinger, Doina, Liliana
  • Xing, Chengxuan
  • Soal, Tom

Abrégé

An application configuration tool and associated method for supporting deployment of an application on a server that has a set of configurations available for applications deployed on the server. The method attempts to match every configuration required by the application to a configuration available on the server. In case of multiple candidates that match, one is selected. When there is no match an error message is generated. The method is iterated to inspect each selected configuration to identify any references contained in the selected configuration that themselves need further configurations. The iteration of inspecting and the matching to follow the references is continued until all such references are exhausted either by matching or failure to match and consequent error message generation. Finally, a configuration report is output specifying the selected configurations and, to the extent that not all required configurations have been matched to available configurations, the error messages.

Classes IPC  ?

  • G06F 9/50 - Allocation de ressources, p.ex. de l'unité centrale de traitement [UCT]

26.

TAPE ACCLIMATION ACCELERATION FOR ENVIRONMENTAL CALIBRATION

      
Numéro d'application IB2022056134
Numéro de publication 2023/002281
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-07-01
Date de publication 2023-01-26
Propriétaire
  • INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
  • IBM UNITED KINGDOM LIMITED (Royaume‑Uni)
  • IBM (CHINA) INVESTMENT COMPANY LIMITED (Chine)
Inventeur(s)
  • Judd, Kevin, Bruce
  • Ogura, Eiji

Abrégé

A method(1100)comprising:measuring a baseline servo band difference(SBD)from a beginning of a tape(BOT)to an end of the tape(EOT)(1104);storing values of the baseline SBD measurements in a memory(1106);cycling a shorter length of the tape that is less than an entire length of the tape a plurality of times to acclimate the shorter length of the tape(1108);determining a post cycling SBD of the shorter Iength of the tape(1110);determining an acclimation change amount of the shorter length of the tape that is a difference between the baseline SBD of the shorter length and the post cycling SBD of the shorter length(1114);and adjusting the baseline SBD values based on the determined acclimation change amount(1116).

Classes IPC  ?

  • G11B 15/32 - Entraînement des supports d'enregistrement par des organes agissant directement ou indirectement sur ceux-ci au moyen de bobines ou noyaux, sur lesquels le support d'enregistrement est enroulé
  • G11B 15/18 - Entraînement; Démarrage; Arrêt; Dispositions pour la commande ou la régulation correspondantes

27.

VERTICAL FIELD-EFFECT TRANSISTOR WITH DIELECTRIC FIN EXTENSION

      
Numéro d'application 17384307
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-23
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Zhang, Chen
  • Yamashita, Tenko
  • Miao, Xin
  • Xu, Wenyu
  • Cheng, Kangguo

Abrégé

A vertical field-effect transistor includes a substrate comprising a semiconductor material; a first set of fins formed from the semiconductor material and extending vertically with respect to the substrate; and a second set of fins extending vertically with respect to the substrate, wherein ones of the second set of fins abut ones of the first set of fins. The second set of fins comprises a dielectric material.

Classes IPC  ?

  • H01L 29/06 - Corps semi-conducteurs caractérisés par les formes, les dimensions relatives, ou les dispositions des régions semi-conductrices
  • H01L 29/417 - Electrodes caractérisées par leur forme, leurs dimensions relatives ou leur disposition relative transportant le courant à redresser, à amplifier ou à commuter
  • H01L 29/49 - Electrodes du type métal-isolant-semi-conducteur
  • H01L 29/78 - Transistors à effet de champ l'effet de champ étant produit par une porte isolée
  • H01L 29/66 - Types de dispositifs semi-conducteurs

28.

CONDITIONALLY INDEPENDENT DATA GENERATION FOR TRAINING MACHINE LEARNING SYSTEMS

      
Numéro d'application 17368925
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-07
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Ahuja, Kartik
  • Sattigeri, Prasanna
  • Shanmugam, Karthikeyan
  • Wei, Dennis
  • Kocaoglu, Murat
  • Natesan Ramamurthy, Karthikeyan

Abrégé

A method for training a machine learning system using conditionally independent training data includes receiving an input dataset (p(x, y, z)). A generative adversarial network, that includes a generator and a first discriminator, uses the input dataset to generate a training data (ps (xf, yf, zf)) by generating the values (xf, yf, zf). The first discriminator determines a first loss (L1) based on (xf, yf, zf) and (x, y, z). A divergence calculator modifies the training data based on a dependence measure (γ). The divergence calculator includes a second discriminator and a third discriminator. Modifying the training data includes receiving a reference value ({tilde over (y)}), and computing, by the second discriminator, a second loss (L2) based on (xf, yf, zf) and (xf, {tilde over (y)}, zf). The third discriminator computes a third loss (L3) based on (yf, zf) and ({tilde over (y)}, zf). Further, a fourth loss (L4) is computed based on L2 and L3. The training data is output from the generator if L1 and L4 satisfy a predetermined condition.

Classes IPC  ?

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

29.

FEDERATED DATA STANDARDIZATION USING DATA PRIVACY TECHNIQUES

      
Numéro d'application 17384180
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-23
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Narayanam, Ramasuri
  • Patel, Hima
  • Mehta, Sameep

Abrégé

Methods, systems, and computer program products for federated data standardization using data privacy techniques are provided herein. A computer-implemented method includes obtaining multiple datasets from multiple clients in accordance with one or more data privacy techniques; determining one or more similar data columns across at least a portion of the multiple datasets; generating one or more column labels for the one or more similar data columns; standardizing at least a portion of data within the one or more similar data columns by processing the one or more generated column labels using at least one federated learning technique; and performing one or more automated actions based at least in part on results of the standardizing of the at least a portion of data within the one or more similar data columns.

Classes IPC  ?

  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06F 21/62 - Protection de l’accès à des données via une plate-forme, p.ex. par clés ou règles de contrôle de l’accès

30.

EVENT-BASED RECORD MATCHING

      
Numéro d'application 17443342
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-26
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Pulipaty, Geetha Sravanthi
  • Naganna, Soma Shekar
  • Singh, Neeraj Ramkrishna
  • Seth, Abhishek
  • O'Neill, Jr., James Albert

Abrégé

A method, a structure, and a computer system for event-based record matching. The exemplary embodiments may include extracting one or more events from a first record and a second record, as well as calculating an event-based score based on comparing the one or more events extracted from the first record with the one or more events extracted from the second record. The exemplary embodiments may further include matching the first record to the second record based on the event-based score exceeding a threshold.

Classes IPC  ?

31.

CONTENT APPEARANCE CONVERSION FOR REMOTE APPLICATION SHARING

      
Numéro d'application 17443350
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-26
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Yoshifuji, Nobuyuki
  • Goto, Mayumi
  • Koh, Timothy Waileong
  • Ayuba, Sho

Abrégé

A method, computer system, and a computer program product for application sharing are provided. Setting information that includes a display preference of a receiver is received. Application content from a host computer is received. The application content includes at least one screen image. The at least one screen image is converted according to the setting information. The converted screen image is transmitted to a receiver computer for real-time screen sharing with the host computer. A host controller action signal is received. The host controller action signal represents a host controller action at the host computer. A content modification is transmitted to the receiver computer for the real-time screen sharing and for displaying with the converted at least one screen image. The content modification corresponds to the host controller action.

Classes IPC  ?

  • H04L 29/06 - Commande de la communication; Traitement de la communication caractérisés par un protocole
  • G06F 9/451 - Dispositions d’exécution pour interfaces utilisateur
  • G06F 8/51 - Source à source

32.

Neural-Symbolic Action Transformers for Video Question Answering

      
Numéro d'application 17381408
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-21
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Wu, Bo
  • Gan, Chuang
  • Wang, Dakuo
  • Chen, Zhenfang

Abrégé

Mechanisms are provided for performing artificial intelligence-based video question answering. A video parser parses an input video data sequence to generate situation data structure(s), each situation data structure comprising data elements corresponding to entities, and first relationships between entities, identified by the video parser as present in images of the input video data sequence. First machine learning computer model(s) operate on the situation data structure(s) to predict second relationship(s) between the situation data structure(s). Second machine learning computer model(s) execute on a received input question to predict an executable program to execute to answer the received question. The program is executed on the situation data structure(s) and predicted second relationship(s). An answer to the question is output based on results of executing the program.

Classes IPC  ?

  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
  • G06F 40/205 - Analyse syntaxique
  • G06F 40/284 - Analyse lexicale, p.ex. segmentation en unités ou cooccurrence
  • G06N 5/02 - Représentation de la connaissance; Représentation symbolique
  • G06N 20/20 - Techniques d’ensemble en apprentissage automatique

33.

Recovering Top Spacer Width of Nanosheet Device

      
Numéro d'application 17381870
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-21
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Park, Chanro
  • Xie, Ruilong
  • Cheng, Kangguo
  • Li, Juntao

Abrégé

Techniques for recovering the width of a top gate spacer in a field-effect transistor (FET) device are provided. In one aspect, a FET device includes: at least one gate; source/drain regions present on opposite sides of the at least one gate; gate spacers offsetting the at least one gate from the source/drain regions, wherein each of the gate spacers includes an L-shaped spacer alongside the at least one gate and a dielectric liner disposed on the L-shaped spacer; and at least one channel interconnecting the source/drain regions. A method of forming a FET device is also provided which includes recovering the width of the top gate spacer using the dielectric liner.

Classes IPC  ?

  • H01L 29/49 - Electrodes du type métal-isolant-semi-conducteur
  • H01L 29/06 - Corps semi-conducteurs caractérisés par les formes, les dimensions relatives, ou les dispositions des régions semi-conductrices
  • H01L 29/417 - Electrodes caractérisées par leur forme, leurs dimensions relatives ou leur disposition relative transportant le courant à redresser, à amplifier ou à commuter
  • H01L 29/423 - Electrodes caractérisées par leur forme, leurs dimensions relatives ou leur disposition relative ne transportant pas le courant à redresser, à amplifier ou à commuter
  • H01L 29/786 - Transistors à couche mince
  • H01L 21/02 - Fabrication ou traitement des dispositifs à semi-conducteurs ou de leurs parties constitutives
  • H01L 29/66 - Types de dispositifs semi-conducteurs

34.

SYSTEM AND COGNITIVE METHOD FOR THREAT MODELING

      
Numéro d'application 17381670
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-21
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Zhang, Li Bo
  • Yan, Zhe
  • Zhao, Rong
  • Guan, Li Li
  • Li, Hao Jia

Abrégé

Using machine learning to help identify and assess threats in an information technology (IT) computing environment. Machine learning type training is used to train both a threat model and a set of data model(s).

Classes IPC  ?

  • G06F 21/57 - Certification ou préservation de plates-formes informatiques fiables, p.ex. démarrages ou arrêts sécurisés, suivis de version, contrôles de logiciel système, mises à jour sécurisées ou évaluation de vulnérabilité
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

35.

HYBRID COMPUTING SYSTEM MANAGEMENT

      
Numéro d'application 17381232
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-21
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Zheng, Xin
  • Xie, Ting
  • Sun, Wen Hua
  • Zhao, Jing
  • Liu, Guan Jun
  • Lu, Xiaowan
  • Liu, Xin Peng

Abrégé

A method, a system and a computer program product for hybrid computing system management are proposed. In the method, workload information associated with a set of application server instances running in a first computing system is obtained by a server controller in response to a scaling request for changing the number of instances in the set of application server instances from a request controller. The set of application server instances serves at least one application running in a second computing system. A scaling decision indicating whether to change the number of instances in the set of application server instances is determined by a predictor based on the workload information from the server controller. The second computing system is enabled by the request controller to handle requests associated with the at least one application for the set of application server instances based on the scaling decision.

Classes IPC  ?

  • G06F 9/54 - Communication interprogramme
  • G06F 9/50 - Allocation de ressources, p.ex. de l'unité centrale de traitement [UCT]
  • G06N 5/02 - Représentation de la connaissance; Représentation symbolique

36.

CREATING SYNTHETIC VISUAL INSPECTION DATA SETS USING AUGMENTED REALITY

      
Numéro d'application 17380075
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-20
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Hollinger, Michael Charles
  • Pattiarachi, Mal
  • Singh, Abhinav Pratap

Abrégé

In an approach for creating synthetic visual inspection data sets for training an artificial intelligence computer vision deep learning model utilizing augmented reality, a processor enables a user to capture a plurality of images of an anchor object using a camera on a user computing device. A processor receives the plurality of images of the anchor object from the user. A processor generates a baseline model of an anchor object. A processor generates a training data set. A processor trains the baseline model of the anchor object. A processor creates a trained Artificial Intelligence (AI) computer vision deep learning model. A processor enables the user to interact with the trained AI computer vision deep learning model in an access mode.

Classes IPC  ?

  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06T 19/00 - Transformation de modèles ou d'images tridimensionnels [3D] pour infographie
  • G06T 19/20 - Transformation de modèles ou d'images tridimensionnels [3D] pour infographie Édition d'images tridimensionnelles [3D], p.ex. modification de formes ou de couleurs, alignement d'objets ou positionnements de parties
  • G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

37.

RAPID DEVELOPMENT OF USER INTENT AND ANALYTIC SPECIFICATION IN COMPLEX DATA SPACES

      
Numéro d'application 17385750
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-26
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Yuen-Reed, Gigi Y. C.
  • Dunwoody, Kimberly
  • Das, Subhro
  • Garrett, Tricia

Abrégé

A method for creating a question answering system includes receiving user stories, wherein each of the user stories is structured as a plurality of first phrasal entities within a template; applying a Natural Language Processing to discover first data relationships between the first phrasal entities and first context relationships between the first phrasal entities; constructing a knowledge graph that captures second data relationships and second contextual relationships of a plurality of second phrasal entities; enriching the KG by linking the first phrasal entities to the second phrasal entities to form enriched phrasal entities in the KG; receiving a selection of ones of the enriched phrasal entities for completing a story template; identifying a technical requirement based on the selection of the enriched phrasal entities; and training a model matching at least one of the user stories to the technical requirement.

Classes IPC  ?

  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06N 5/02 - Représentation de la connaissance; Représentation symbolique
  • G06F 40/295 - Reconnaissance de noms propres

38.

ONLINE QUESTION ANSWERING, USING READING COMPREHENSION WITH AN ENSEMBLE OF MODELS

      
Numéro d'application 17384690
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-23
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Ferritto, Anthony
  • Florian, Radu
  • Murdock, Iv, James William
  • Sil, Avirup

Abrégé

Receive a question via a graphical user interface (GUI), obtain a passage of text potentially relevant to the question, and receive, via the GUI, a selection of a number of question-answering models to be ensembled. Produce a plurality of answers to the question by running a plurality of question-answering models, consistent with the selection of the number of question-answering models to be ensembled, on the passage of text. Produce an ensembled answer by ensembling the plurality of answers according to their respective confidence scores. Display, via the GUI, the ensembled answer in context of the passage of text, with the ensembled answer visually marked in the passage of text. Optionally, repeat these steps for a second passage of text.

Classes IPC  ?

  • G06F 16/332 - Formulation de requêtes
  • G06F 40/109 - Maniement des polices de caractères; Typographie cinétique ou temporelle
  • G06N 20/20 - Techniques d’ensemble en apprentissage automatique

39.

SIMULATING WEATHER SCENARIOS AND PREDICTIONS OF EXTREME WEATHER

      
Numéro d'application 17383387
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-22
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Borges Oliveira, Dario Augusto
  • Zadrozny, Bianca
  • Watson, Campbell D.
  • Guevara Diaz, Jorge Luis

Abrégé

A computer implemented method of predictive weather occurrences includes generating, by a computer processor, a training model through artificial intelligence. The training model is based on climate data processed by a variational autoencoder. A geographic location is selected for climate study. Historical weather measurements associated with the selected geographic location are retrieved from a knowledge climate database. The retrieved historical weather measurements are processed using the training model. The training model receives threshold parameters defining extremeness of weather. Extremeness is based on a weather intensity data point being farther from a norm than closer to the norm. Synthetic weather data is generated for the selected location, wherein the synthetic weather data predicts weather events satisfying the extremeness threshold parameters.

Classes IPC  ?

  • G01W 1/10 - Dispositifs pour la prévision des conditions météorologiques
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06N 5/02 - Représentation de la connaissance; Représentation symbolique
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques

40.

ACCELERATED CRYPTOGRAPHIC-RELATED PROCESSING WITH FRACTIONAL SCALING

      
Numéro d'application 17370081
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-08
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s) Rao, Rajat

Abrégé

Cryptographic-related processing is performed using an n-bit accelerator. The processing includes providing a binary operand to a multiply-and-accumulate unit of the n-bit accelerator. The multiply-and-accumulate unit performs an operation using the binary operand and a predetermined fractional constant F to obtain an operation result, and rounds the operation result by discarding x least-significant bits of the operation result to obtain a fractionally-scaled result, where x is a configurable number of bits to discard from the operation result, and the fractionally-scaled result facilitates performing the cryptographic-related processing.

Classes IPC  ?

  • H04L 9/00 - Dispositions pour les communications secrètes ou protégées; Protocoles réseaux de sécurité
  • G06F 21/60 - Protection de données
  • G06F 7/544 - Méthodes ou dispositions pour effectuer des calculs en utilisant exclusivement une représentation numérique codée, p.ex. en utilisant une représentation binaire, ternaire, décimale utilisant des dispositifs non spécifiés pour l'évaluation de fonctions par calcul

41.

DATA AUGMENTATION BASED ON FAILURE CASES

      
Numéro d'application 17372037
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-09
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Muraoka, Masayasu
  • Yoshida, Issei
  • Nasukawa, Tetsuya

Abrégé

A computer-implemented method is provided for data augmentation. The method includes receiving a set of different base models already pretrained and a set of different test cases. The method further includes collecting a plurality of prediction results of the set of different test cases from the set of different base models. The method also includes identifying a test case as a candidate for the data augmentation based on a number of models in the set of different base models which fail to solve the test case. The method additionally includes augmenting, by a processor device, the identified test case with additional data to form an augmented training dataset. The method further includes retraining at least some of the different base models with the augmented training dataset.

Classes IPC  ?

  • G06F 11/36 - Prévention d'erreurs en effectuant des tests ou par débogage de logiciel
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques

42.

MULTI-CONTROLLER DECLARATIVE FAULT MANAGEMENT AND COORDINATION FOR MICROSERVICES

      
Numéro d'application 17376419
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-15
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Verma, Mudit
  • Behl, Dushyant K.
  • Jayachandran, Praveen

Abrégé

Methods, systems, and computer program products for multi-controller declarative fault management and coordination for microservices are provided herein. A computer-implemented method includes processing information pertaining to at least one fault impacting multiple resources within a given system, wherein respective portions of the multiple resources are managed by multiple independent controllers; determining, by each of at least a portion of the multiple independent controllers and based at least in part on the processing of the information, one or more desired resource states and one or more remediation actions; generating, based at least in part on one or more of the determined desired resource states and the determined remediation actions, a sequential ordering of the determined remediation actions to be carried out by the at least a portion of the multiple controllers; and automatically initiating execution of the determined remediation actions in accordance with the generated sequential ordering.

Classes IPC  ?

  • G06F 11/07 - Réaction à l'apparition d'un défaut, p.ex. tolérance de certains défauts

43.

REALISTIC COUNTERFACTUAL EXPLANATION OF MACHINE LEARNING PREDICTIONS

      
Numéro d'application 17378794
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-19
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Vinov, Michael
  • Blinder, Oleg
  • Saha, Diptikalyan
  • Hans, Sandeep
  • Aggarwal, Aniya
  • Boehm, Omer Yehuda
  • Bin, Eyal

Abrégé

A computer-implemented method comprising, automatically: analyzing a machine learning dataset which comprises multiple datapoints, to deduce constraints on features of the datapoints; generating a first set of CSP (Constraint Satisfaction Problem) rules expressing the constraints; based on a machine learning model which was trained on the dataset, generating a second set of CSP rules that define one or more perturbation candidates among the features of one of the datapoints; formulating a CSP based on the first and second sets of CSP rules; solving the formulated CSP using a solver; and using the solution of the CSP as a counterfactual explanation of a prediction made by the machine learning model with respect to the one datapoint.

Classes IPC  ?

  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

44.

FEATURE ENGINEERING IN NEURAL NETWORKS OPTIMIZATION

      
Numéro d'application 17946195
Statut En instance
Date de dépôt 2022-09-16
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Trim, Craig M.
  • Rudden, Mary E.
  • Baughman, Aaron K.
  • Van Der Stockt, Stefan A.G.
  • Freund, Bernard
  • Ragwitz, Augustina Monica

Abrégé

A transitive closure data structure is constructed for a pair of features represented in a vector space corresponding to an input dataset. The data structure includes a set of entries corresponding to a set of all possible paths between a first feature in the pair and a second feature in the pair in a graph of the vector space. The data structure is reduced by removing a subset of the set of entries such that only a single entry corresponding to a single path remains in the transitive closure data structure. A feature cross is formed from a cluster of features remaining in a reduced ontology graph resulting from the reducing the transitive closure data structure. A layer is configured in a neural network to represent the feature cross, which causes the neural network to produce a prediction that is within a defined accuracy relative to the dataset.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/04 - Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06F 17/16 - Calcul de matrice ou de vecteur
  • G06F 16/901 - Indexation; Structures de données à cet effet; Structures de stockage

45.

ELECTROCHROMIC OPTICAL SWITCH

      
Numéro d'application 17380698
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-20
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Cocchini, Matteo
  • Gholami, Faezeh
  • Cracraft, Michael
  • Minassian, Vahe

Abrégé

A device, a method, and an article of manufacture are disclosed. The device includes a first optical fiber, a second optical fiber, an electrochromic component positioned between tips of the optical fibers, and a voltage source connected to the electrochromic component. The method includes providing an electrochromic component, providing optical fibers and a voltage source, and assembling an optical switch that includes the electrochromic component, the optical fibers, and the voltage source. The voltage source is connected to the electrochromic component. The article of manufacture includes an optical switch with a voltage source connected to an electrochromic component positioned between optical fiber tips.

Classes IPC  ?

  • G02F 1/31 - Dispositifs de déflexion numérique
  • C09K 9/00 - Substances devenant sombres, c. à d. substances pour lesquelles la gamme de longueurs d'onde absorbées est modifiée par excitation avec une énergie sous une forme quelconque
  • C01G 41/02 - Oxydes; Hydroxydes

46.

OBSERVATION DATA EVALUATION

      
Numéro d'application 17373928
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-13
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Li, Jing
  • Mei, Jing
  • Li, Fan
  • Dang, Ya Bin

Abrégé

Embodiments of the present disclosure relate to methods, systems, and computer program products for observation data evaluation. In a method, a hierarchical relationship between a plurality of observation items is obtained based on a dataset including a plurality of observation samples. Here, an observation sample in the plurality of observation samples includes a group of measurements for the group of observation items, respectively. A plurality of evaluation models for evaluating an observation sample is generated based on the hierarchical relationship according to a predefined group of membership functions and a predefined group of fuzzy operators. An evaluation model is selected for a further evaluation from the plurality of evaluation models based on a plurality of confidence intervals for the plurality of evaluation models. With these embodiments, the evaluation model may be obtained in an easy and more effective way.

Classes IPC  ?

  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques

47.

TRANSISTOR BOUNDARY PROTECTION USING REVERSIBLE CROSSLINKING REFLOW

      
Numéro d'application 17368368
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-06
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Guo, Jing
  • De Silva, Ekmini Anuja
  • Seshadri, Indira
  • Zhang, Jingyun
  • Fan, Su Chen

Abrégé

Methods are presented for forming multi-threshold field effect transistors. The methods generally include depositing and patterning an organic planarizing layer to protect underlying structures formed in a selected one of the nFET region and the pFET region of a semiconductor wafer. In the other one of the nFET region and the pFET region, structures are processed to form an undercut in the organic planarizing layer. The organic planarizing layer is subjected to a reflow process to fill the undercut. The methods are effective to protect a boundary between the nFET region and the pFET region.

Classes IPC  ?

  • H01L 21/8238 - Transistors à effet de champ complémentaires, p.ex. CMOS
  • H01L 21/3213 - Gravure physique ou chimique des couches, p.ex. pour produire une couche avec une configuration donnée à partir d'une couche étendue déposée au préalable

48.

DECENTRALIZED MANAGEMENT OF SOFTWARE CONFIGURATIONS

      
Numéro d'application 17382453
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-22
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Swaminathan, Saishruthi
  • Li, Tommy Chaoping
  • Lu, Cindy Han
  • Singh, Animesh
  • Brahmaroutu, Srinivas R.

Abrégé

A peer-to-peer decentralized software configuration manager is described. The peer-to-peer system provides a crowdsourced mechanism to determine and recommend the efficient software configurations. A computer system may subscribe to a ring or group of network connected computers. Once subscribed, the computer system receives a ring data structure that may include one or more software configuration entries. The ring data structure is accessible to each subscribed computer system to the currently installed software configurations and document the relative success or failure of those configurations. The ring data structure may be utilized to identify a more efficient or user friendly software configuration that is currently installed and utilized by a subscribed computer system.

Classes IPC  ?

  • G06F 8/71 - Gestion de versions ; Gestion de configuration
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • H04L 12/42 - Réseaux en boucle

49.

BUILDING AN ENCRYPTED DOCUMENT STORE

      
Numéro d'application 17382685
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-22
Date de la première publication 2023-01-26
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Vinayagamurthy, Dhinakaran
  • Kaul, Akshar
  • Penubothula, Santosh Ravi Kiran
  • Dayama, Pankaj Satyanarayan
  • Pandit, Vinayaka

Abrégé

Methods, systems, and computer program products for building an encrypted document store are provided herein. A computer-implemented method includes building an encrypted ordered key-value store; encrypting one or more sensitive keys to be stored in the ordered key-value store using an order preserving encryption scheme; storing a state of the order preserving encryption scheme in the ordered key-value store; and encrypting one or more values corresponding to the one or more sensitive keys using a semantically secure encryption scheme.

Classes IPC  ?

  • G06F 21/78 - Protection de composants spécifiques internes ou périphériques, où la protection d'un composant mène à la protection de tout le calculateur pour assurer la sécurité du stockage de données
  • H04L 9/06 - Dispositions pour les communications secrètes ou protégées; Protocoles réseaux de sécurité l'appareil de chiffrement utilisant des registres à décalage ou des mémoires pour le codage par blocs, p.ex. système DES

50.

ELECTROCHROMIC OPTICAL SWITCH

      
Numéro d'application CN2022099131
Numéro de publication 2023/000875
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-06-16
Date de publication 2023-01-26
Propriétaire
  • INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
  • IBM (CHINA) CO., LIMITED (Chine)
Inventeur(s)
  • Cocchini, Matteo
  • Gholami, Faezeh
  • Cracraft, Michael
  • Minassian, Vahe

Abrégé

A device, a method, and an article of manufacture are disclosed. The device includes a first optical fiber, a second optical fiber, an electrochromic component positioned between tips of the optical fibers, and a voltage source connected to the electrochromic component. The method includes providing an electrochromic component, providing optical fibers and a voltage source, and assembling an optical switch that includes the electrochromic component, the optical fibers, and the voltage source. The voltage source is connected to the electrochromic component. The article of manufacture includes an optical switch with a voltage source connected to an electrochromic component positioned between optical fiber tips.

Classes IPC  ?

  • G02F 1/15 - Dispositifs ou dispositions pour la commande de l'intensité, de la couleur, de la phase, de la polarisation ou de la direction de la lumière arrivant d'une source lumineuse indépendante, p.ex. commutation, ouverture de porte ou modulation; Optique non linéaire pour la commande de l'intensité, de la phase, de la polarisation ou de la couleur basés sur un effet électrochromique

51.

SECURELY EXECUTING SOFTWARE BASED ON CRYPTOGRAPHICALLY VERIFIED INSTRUCTIONS

      
Numéro d'application EP2022069378
Numéro de publication 2023/001624
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-07-12
Date de publication 2023-01-26
Propriétaire
  • INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
  • IBM DEUTSCHLAND GMBH (Allemagne)
Inventeur(s)
  • Ozga, Wojciech
  • Dragone, Silvio

Abrégé

Securely executing instructions of software on a computerized device by accessing a software of a computerized device, wherein the software includes a plurality of instructions and respective reference message authentication codes (MACs), generating a cryptographic key based at least in part on a key derivation function, wherein arguments of the key derivation function are based at least in part on a unique identifier of the computerized device and a value extended from a measurement of a content of the software of an extension mechanism of a platform configuration register of the computerized device, verifying an instruction of the plurality of instructions of the software based at least in part on the cryptographic key and a reference MAC of the respective reference MACs, and in response to verifying the instruction of the plurality of instructions of the software, executing the instruction.

Classes IPC  ?

  • G06F 21/52 - Contrôle des usagers, programmes ou dispositifs de préservation de l’intégrité des plates-formes, p.ex. des processeurs, des micrologiciels ou des systèmes d’exploitation au stade de l’exécution du programme, p.ex. intégrité de la pile, débordement de tampon ou prévention d'effacement involontaire de données
  • G06F 21/54 - Contrôle des usagers, programmes ou dispositifs de préservation de l’intégrité des plates-formes, p.ex. des processeurs, des micrologiciels ou des systèmes d’exploitation au stade de l’exécution du programme, p.ex. intégrité de la pile, débordement de tampon ou prévention d'effacement involontaire de données par ajout de routines ou d’objets de sécurité aux programmes
  • G06F 21/64 - Protection de l’intégrité des données, p.ex. par sommes de contrôle, certificats ou signatures
  • G06F 11/14 - Détection ou correction d'erreur dans les données par redondance dans les opérations, p.ex. en utilisant différentes séquences d'opérations aboutissant au même résultat
  • G06F 11/36 - Prévention d'erreurs en effectuant des tests ou par débogage de logiciel

52.

HYBRID COMPUTING SYSTEM MANAGEMENT

      
Numéro d'application CN2022094584
Numéro de publication 2023/000806
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-05-24
Date de publication 2023-01-26
Propriétaire
  • INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
  • IBM (CHINA) CO., LIMITED (Chine)
Inventeur(s)
  • Zheng, Xin
  • Xie, Ting
  • Sun, Wenhua
  • Zhao, Jing
  • Liu, Guanjun
  • Lu, Xiaowan
  • Liu, Xinpeng

Abrégé

A method, a system and a computer program product for hybrid computing system management are proposed. In the method, workload information associated with a set of application server instances running in a first computing system is obtained by a server controller in response to a scaling request for changing the number of instances in the set of application server instances from a request controller. The set of application server instances serves at least one application running in a second computing system. A scaling decision indicating whether to change the number of instances in the set of application server instances is determined by a predictor based on the workload information from the server controller. The second computing system is enabled by the request controller to handle requests associated with the at least one application for the set of application server instances based on the scaling decision.

Classes IPC  ?

  • G06F 9/50 - Allocation de ressources, p.ex. de l'unité centrale de traitement [UCT]

53.

SELECTIVE DEPOSITION OF GRAPHENE ON COBALT-CAPPED COPPER DUAL DAMASCENE INTERCONNECT

      
Numéro d'application US2022073905
Numéro de publication 2023/004328
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-07-19
Date de publication 2023-01-26
Propriétaire
  • LAM RESEARCH CORPORATION (USA)
  • INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Parbatani, Asish
  • Van Schravendijk, Bart, J.
  • Varadarajan, Bhadri, N.
  • Narkeviciute, Ieva
  • Srinivasan, Easwar
  • Sharma, Kashish
  • Knarr, Randolph
  • Schmitz, Stefan
  • Ramanan, Vinayak
  • Nogami, Takeshi
  • Nguyen, Son Van
  • Huang, Huai
  • Shobha, Hosadurga, K.
  • Li, Juntao
  • Peethela, Cornelius, Brown
  • Edelstein, Daniel, C.

Abrégé

A method for selectively depositing graphene on cobalt caps on copper interconnects for dual damascene structures in a back-end-of-line substrate is provided. The method comprises providing a semiconductor substrate comprising a first dielectric layer, the copper interconnect in the first dielectric layer, and the cobalt cap on the copper interconnect, the cobalt cap having an exposed metal surface, wherein the exposed metal surface comprises cobalt, and selectively depositing carbon layer on the exposed metal surface.

Classes IPC  ?

  • H01L 21/768 - Fixation d'interconnexions servant à conduire le courant entre des composants distincts à l'intérieur du dispositif
  • C23C 16/26 - Dépôt uniquement de carbone
  • C23C 16/452 - Revêtement chimique par décomposition de composés gazeux, ne laissant pas de produits de réaction du matériau de la surface dans le revêtement, c. à d. procédés de dépôt chimique en phase vapeur (CVD) caractérisé par le procédé de revêtement caractérisé par le procédé utilisé pour produire des courants de gaz réactifs, p.ex. par évaporation ou par sublimation de matériaux précurseurs par activation de courants de gaz réactifs avant l'introduction dans la chambre de réaction, p.ex. par ionisation ou par addition d'espèces réactives
  • H01L 21/02 - Fabrication ou traitement des dispositifs à semi-conducteurs ou de leurs parties constitutives
  • H01L 21/32 - Traitement des corps semi-conducteurs en utilisant des procédés ou des appareils non couverts par les groupes pour former des couches isolantes en surface, p.ex. pour masquer ou en utilisant des techniques photolithographiques; Post-traitement de ces couches; Emploi de matériaux spécifiés pour ces couches en utilisant des masques

54.

Intelligently adaptive log level management of a service mesh

      
Numéro d'application 17568928
Numéro de brevet 11561849
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-01-05
Date de la première publication 2023-01-24
Date d'octroi 2023-01-24
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Kairali, Sudheesh S.
  • Rakshit, Sarbajit K.

Abrégé

Systems, methods and/or computer program products dynamically managing log levels of microservices in a service mesh based on predicted error rates of calls made to the service mesh. A first AI module predicts health, status and/or failures of microservices individually or as part of microservice chains with a particular confidence level. Using health status mapped to the microservices and historical information inputted into a knowledge base (including error rates), the first AI module predicts error rates of the API call for each user profile or generally by the service mesh. A second AI module analyzes the predictions provided by the first AI module and determines whether the predictions meet threshold levels of confidence. To improve the confidence of predictions that are below threshold levels, the second AI module dynamically adjusts application logs of the microservices and/or proxies thereof to an appropriate level to capture more detailed information within the logs.

Classes IPC  ?

  • G06F 11/00 - Détection d'erreurs; Correction d'erreurs; Contrôle de fonctionnement
  • G06F 11/07 - Réaction à l'apparition d'un défaut, p.ex. tolérance de certains défauts
  • G06F 9/54 - Communication interprogramme
  • G06F 11/14 - Détection ou correction d'erreur dans les données par redondance dans les opérations, p.ex. en utilisant différentes séquences d'opérations aboutissant au même résultat

55.

Tape head pitch spacing

      
Numéro d'application 17465702
Numéro de brevet 11562768
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-09-02
Date de la première publication 2023-01-24
Date d'octroi 2023-01-24
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Liang, Jason
  • Biskeborn, Robert

Abrégé

An apparatus includes a magnetic head having a first array of read transducers, an array of write transducers, and a second array of read transducers. A center-to-center pitch of the read transducers in the first array is less than a center-to-center pitch of the write transducers. A center-to-center pitch of the read transducers in the second array is greater than a center-to-center pitch of the write transducers. The read transducers in the first and second arrays are aligned with the write transducers along an intended direction of tape travel thereacross for enabling read-while-write operation.

Classes IPC  ?

  • G11B 5/008 - Enregistrement, reproduction ou effacement sur des bandes ou des fils magnétiques
  • G11B 21/08 - Changement ou sélection de piste

56.

EMS assisted fault handling in virtual network function components

      
Numéro d'application 17584264
Numéro de brevet 11563626
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-01-25
Date de la première publication 2023-01-24
Date d'octroi 2023-01-24
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s) Melkild, Keith William

Abrégé

An example operation may include a method comprising one or more of receiving a heartbeat failure notification message when a VNFCI is in standby state, building, at a VNFCI, a next state request message with standby and heartbeat failure parameters, sending the next state request message to an EMS, retrieving, at the EMS, a peer VNFCI state when the next state request message is received, sending a next state response message to the VNFCI with active state when one or more of: a peer VNFCI admin state is not online, and when a peer VNFCI is not reachable when the peer VNFCI admin state is online, sending a next state response message with standby state when the peer operational state is active, and sending the next state response message with standby to the VNFCI when the request of current issues on resources associated with the VNFCI from the VNFM is received and there are critical issues at the EMS.

Classes IPC  ?

  • G06F 11/00 - Détection d'erreurs; Correction d'erreurs; Contrôle de fonctionnement
  • H04L 41/0659 - Gestion des fautes, des événements, des alarmes ou des notifications en utilisant la reprise sur incident de réseau en isolant ou en reconfigurant les entités défectueuses
  • H04L 41/0893 - Affectation de groupes logiques aux éléments de réseau
  • G06F 9/455 - Dispositions pour exécuter des programmes spécifiques Émulation; Interprétation; Simulation de logiciel, p.ex. virtualisation ou émulation des moteurs d’exécution d’applications ou de systèmes d’exploitation
  • H04L 41/0816 - Réglages de configuration caractérisés par les conditions déclenchant un changement de paramètres la condition étant une adaptation, p.ex. en réponse aux événements dans le réseau
  • H04L 12/46 - Interconnexion de réseaux
  • H04L 67/10 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau
  • G06F 9/48 - Lancement de programmes; Commutation de programmes, p.ex. par interruption
  • H04L 49/00 - TRANSMISSION D'INFORMATION NUMÉRIQUE, p.ex. COMMUNICATION TÉLÉGRAPHIQUE Éléments de commutation de paquets
  • H04L 67/1074 - Réseaux de pairs [P2P] pour la prise en charge des mécanismes de transmission de blocs de données
  • H04L 41/06 - Gestion des fautes, des événements, des alarmes ou des notifications
  • H04L 41/0813 - Réglages de configuration caractérisés par les conditions déclenchant un changement de paramètres
  • H04L 45/586 - Association de routeurs de routeurs virtuels
  • H04L 45/64 - Routage ou recherche de routes de paquets dans les réseaux de commutation de données à l'aide d'une couche de routage superposée
  • H04L 41/0873 - Vérification des conflits de configuration entre les éléments du réseau
  • H04L 41/0668 - Gestion des fautes, des événements, des alarmes ou des notifications en utilisant la reprise sur incident de réseau par sélection dynamique des éléments du réseau de récupération, p.ex. le remplacement par l’élément le plus approprié après une défaillance
  • H04L 41/0654 - Gestion des fautes, des événements, des alarmes ou des notifications en utilisant la reprise sur incident de réseau
  • H04L 45/28 - Routage ou recherche de routes de paquets dans les réseaux de commutation de données en utilisant la reprise sur incident de routes
  • H04L 69/40 - Dispositions, protocoles ou services de réseau indépendants de la charge utile de l'application et non couverts dans un des autres groupes de la présente sous-classe pour se remettre d'une défaillance d'une instance de protocole ou d'une entité, p.ex. protocoles de redondance de service, état de redondance de protocole ou redirection de service de protocole
  • H04L 43/10 - Surveillance active, p.ex. battement de cœur, utilitaire Ping ou trace-route
  • G06F 11/07 - Réaction à l'apparition d'un défaut, p.ex. tolérance de certains défauts
  • H04L 67/104 - Réseaux de pairs [P2P]
  • H04L 43/0817 - Surveillance ou test en fonction de métriques spécifiques, p.ex. la qualité du service [QoS], la consommation d’énergie ou les paramètres environnementaux en vérifiant la disponibilité en vérifiant le fonctionnement
  • H04L 41/0604 - Gestion des fautes, des événements, des alarmes ou des notifications en utilisant du filtrage, p.ex. la réduction de l’information en utilisant la priorité, les types d’éléments, la position ou le temps
  • H04L 67/568 - Stockage temporaire des données à un stade intermédiaire, p.ex. par mise en antémémoire

57.

Narrow passage repair using 3D printing

      
Numéro d'application 17444924
Numéro de brevet 11559943
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-08-12
Date de la première publication 2023-01-24
Date d'octroi 2023-01-24
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Nagar, Raghuveer Prasad
  • Rakshit, Sarbajit K.

Abrégé

Aspects of this disclosure include a method for repairing a component having narrow passage, a three-dimensional printer, and composition for three-dimensional printing. One embodiment of the method may comprise mixing a filler material for three-dimensional printing with a carrier fluid, and applying a controlled electromagnetic field to bias the filler material towards a repair location in a narrow passage of a component. The method may further comprise coating a ferromagnetic material with the filler material to form a microcapsule, wherein the ferromagnetic material is adapted to interact with the controlled electromagnetic field to attract the microcapsule to the repair location. 3D printing techniques may be used to coat the ferromagnetic core with the filler material.

Classes IPC  ?

  • B29C 64/165 - Procédés de fabrication additive utilisant une combinaison de matériaux solides et liquides, p.ex. une poudre avec liaison sélective par liant liquide, catalyseur, inhibiteur ou absorbeur d’énergie
  • B29C 64/393 - Acquisition ou traitement de données pour la fabrication additive pour la commande ou la régulation de procédés de fabrication additive
  • B33Y 10/00 - Procédés de fabrication additive
  • B33Y 50/02 - Acquisition ou traitement de données pour la fabrication additive pour la commande ou la régulation de procédés de fabrication additive
  • B29C 64/209 - Têtes; Buses
  • B29C 64/295 - Fabrication additive, c. à d. fabrication d’objets en trois dimensions [3D] par dépôt additif, agglomération additive ou stratification additive, p.ex. par impression en 3D, stéréolithographie ou frittage laser sélectif - Détails ou accessoires à cet effet Éléments de chauffage
  • B33Y 30/00 - Appareils pour la fabrication additive; Leurs parties constitutives ou accessoires à cet effet

58.

Monitoring VNFCs that are composed of independently manageable software modules

      
Numéro d'application 17671570
Numéro de brevet 11561818
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-02-14
Date de la première publication 2023-01-24
Date d'octroi 2023-01-24
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s) Melkild, Keith William

Abrégé

An example operation may include a method comprising one or more of receiving a VNFC module status request from a NFVO where the status request specifies a VNFC instance (VNFCI), determining a target OS installation of the VNFCI, retrieving a list of one or more VNFC modules of the VNFCI, determining the status of the one or more VNFC modules wherein the status determination includes at least one or more of constructing a default status command, adapting the command to the target OS, executing the adapted status command, and recording a normalized status result, sending a VNFC module status notification.

Classes IPC  ?

  • G06F 9/455 - Dispositions pour exécuter des programmes spécifiques Émulation; Interprétation; Simulation de logiciel, p.ex. virtualisation ou émulation des moteurs d’exécution d’applications ou de systèmes d’exploitation
  • G06F 8/61 - Installation
  • H04L 41/069 - Gestion des fautes, des événements, des alarmes ou des notifications en utilisant des journaux de notifications; Post-traitement des notifications
  • H04L 43/10 - Surveillance active, p.ex. battement de cœur, utilitaire Ping ou trace-route
  • G06F 9/4401 - Amorçage
  • H04L 41/082 - Réglages de configuration caractérisés par les conditions déclenchant un changement de paramètres la condition étant des mises à jour ou des mises à niveau des fonctionnalités réseau
  • H04L 41/08 - Gestion de la configuration des réseaux ou des éléments de réseau
  • G06F 9/48 - Lancement de programmes; Commutation de programmes, p.ex. par interruption
  • G06F 9/50 - Allocation de ressources, p.ex. de l'unité centrale de traitement [UCT]

59.

Instrumentation for nested conditional checks

      
Numéro d'application 17533475
Numéro de brevet 11561778
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-11-23
Date de la première publication 2023-01-24
Date d'octroi 2023-01-24
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Tsang, Wai Hung
  • Tiotto, Ettore
  • Cui, Shimin

Abrégé

Aspects include executing a first phase that includes injecting instrumentation into program code in response to identifying an inner conditional check in the program code and running the instrumented program with a representative workload. The injecting includes duplicating the inner conditional check and placing a duplicate of the inner conditional check before a respective original nested conditional check in the program code to create an instrumented program. The instrumented program includes a plurality of basic blocks including original basic blocks and a newly added basic block that includes the duplicate of the inner conditional check. The method also includes executing a second phase that includes collecting execution frequency values from counters associated with the basic blocks to form metadata used to make optimization decisions for the program code.

Classes IPC  ?

60.

Distribution of injected data among caches of a data processing system

      
Numéro d'application 17394173
Numéro de brevet 11561901
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-08-04
Date de la première publication 2023-01-24
Date d'octroi 2023-01-24
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Williams, Derek E.
  • Guthrie, Guy L.
  • Drerup, Bernard C.
  • Shen, Hugh
  • Taft, Alexander Michael
  • Murray, Luke
  • Nicholas, Richard

Abrégé

A data processing system includes a plurality of processor cores each supported by a respective one of a plurality of vertical cache hierarchies. Based on receiving on a system fabric a cache injection request requesting injection of a data into a cache line identified by a target real address, the data is written into a cache in a first vertical cache hierarchy among the plurality of vertical cache hierarchies. Based on a value in a field of the cache injection request, a distribute field is set in a directory entry of the first vertical cache hierarchy. Upon eviction of the cache line the first vertical cache hierarchy, a determination is made whether the distribute field is set. Based on determining the distribute field is set, a lateral castout of the cache line from the first vertical cache hierarchy to a second vertical cache hierarchy is performed.

Classes IPC  ?

  • G06F 12/0811 - Systèmes de mémoire cache multi-utilisateurs, multiprocesseurs ou multitraitement avec hiérarchies de mémoires cache multi-niveaux
  • G06F 30/32 - Conception de circuits au niveau numérique
  • G06F 12/121 - Commande de remplacement utilisant des algorithmes de remplacement

61.

Targeting of lateral castouts in a data processing system

      
Numéro d'application 17394153
Numéro de brevet 11561900
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-08-04
Date de la première publication 2023-01-24
Date d'octroi 2023-01-24
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Drerup, Bernard C.
  • Guthrie, Guy L.
  • Stuecheli, Jeffrey A.
  • Taft, Alexander Michael
  • Williams, Derek E.

Abrégé

A data processing system includes system memory and a plurality of processor cores each supported by a respective one of a plurality of vertical cache hierarchies. A first vertical cache hierarchy records information indicating communication of cache lines between the first vertical cache hierarchy and others of the plurality of vertical cache hierarchies. Based on selection of a victim cache line for eviction, the first vertical cache hierarchy determines, based on the recorded information, whether to perform a lateral castout of the victim cache line to another of the plurality of vertical cache hierarchies rather than to system memory and selects, based on the recorded information, a second vertical cache hierarchy among the plurality of vertical cache hierarchies as a recipient of the victim cache line via a lateral castout. Based on the determination, the first vertical cache hierarchy performs a castout of the victim cache line.

Classes IPC  ?

  • G06F 12/08 - Adressage ou affectation; Réadressage dans des systèmes de mémoires hiérarchiques, p.ex. des systèmes de mémoire virtuelle
  • G06F 12/0811 - Systèmes de mémoire cache multi-utilisateurs, multiprocesseurs ou multitraitement avec hiérarchies de mémoires cache multi-niveaux
  • G06F 12/0891 - Adressage d’un niveau de mémoire dans lequel l’accès aux données ou aux blocs de données désirés nécessite des moyens d’adressage associatif, p.ex. mémoires cache utilisant des moyens d’effacement, d’invalidation ou de réinitialisation
  • G06F 12/0888 - Adressage d’un niveau de mémoire dans lequel l’accès aux données ou aux blocs de données désirés nécessite des moyens d’adressage associatif, p.ex. mémoires cache utilisant la mémorisation cache sélective, p.ex. la purge du cache

62.

Dynamic management of network policies between microservices within a service mesh

      
Numéro d'application 17671949
Numéro de brevet 11563636
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-02-15
Date de la première publication 2023-01-24
Date d'octroi 2023-01-24
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Kairali, Sudheesh S.
  • Rakshit, Sarbajit K.

Abrégé

Systems, methods and/or computer program products optimizing network policies between microservices of a service mesh. The service mesh tracks incoming API calls of applications and based on the historical transactions, the context of API calls, and the microservices in the microservice chain being invoked, network controls and policy configurations are set to optimize the transactions performed by the service mesh. Dimensions of the communications between microservices of the service mesh are dynamically optimized via the service mesh control plane using a policy optimizer. Optimized dimensions of service mesh transactions includes automated policy adjustments to retries between microservices, circuit breaking between microservices, automated timeout adjustments between microservices and intelligent rate limiting between microservices and/or rate limiting applied to user profiles.

Classes IPC  ?

  • H04L 41/0893 - Affectation de groupes logiques aux éléments de réseau
  • H04L 67/00 - Dispositions ou protocoles de réseau pour la prise en charge de services ou d'applications réseau
  • H04L 67/60 - Ordonnancement ou organisation du service des demandes d'application, p.ex. demandes de transmission de données d'application en utilisant l'analyse et l'optimisation des ressources réseau requises
  • H04L 67/133 - Protocoles pour les appels de procédure à distance [RPC]
  • H04L 67/562 - Courtage des services de mandataires
  • H04L 67/563 - Redirection de flux de réseau de données

63.

Uplift modeling

      
Numéro d'application 17483328
Numéro de brevet 11562400
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-09-23
Date de la première publication 2023-01-24
Date d'octroi 2023-01-24
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Xu, Jing
  • Han, Si Er
  • Zhang, Xue Ying
  • Barbee, Steven George
  • Yang, Ji Hui

Abrégé

A method includes training a plurality of different types of machine learning models using a training dataset to produce a set of trained machine learning models and determining a lift of each trained machine learning model in the set of trained machine learning models using a validation dataset. The method also includes selecting a trained machine learning model from the set of trained machine learning models that has a highest lift of the set of trained machine learning models and predicting a likelihood that a person will perform an action by applying the selected trained machine learning model to data about the person.

Classes IPC  ?

  • G06Q 30/02 - Marketing; Estimation ou détermination des prix; Collecte de fonds
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

64.

DATA STORAGE LIBRARY WITH SERVICE MODE FOR PROTECTING DATA STORAGE DRIVES

      
Numéro d'application 17948845
Statut En instance
Date de dépôt 2022-09-20
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Gale, Ernest S.
  • Goodman, Brian G.
  • Iben, Icko E. T.
  • Jesionowski, Leonard G.
  • Karp, James M.
  • Mcintosh, Michael P.
  • Nave, Shawn M.
  • Randall, Lee C.

Abrégé

A data storage library system includes a data storage library, at least one environmental conditioning unit, at least one data storage drive retained within the data storage library, and at least one access door for providing access to an interior portion of the data storage library. The system also includes a library controller, wherein the library controller is configured to initiate a service mode prior to and during a service procedure performed within the data storage library, and further wherein at least one operational state within the at least one data storage drive is changed during the service mode. The change in the at least one operational state may be, for example, an increase in temperature within the at least one data storage drive, or the insertion of a data storage cartridge into the at least one data storage drive during the service mode.

Classes IPC  ?

  • G06F 1/18 - Installation ou distribution d'énergie
  • G06F 3/06 - Entrée numérique à partir de, ou sortie numérique vers des supports d'enregistrement

65.

MAPPING APPLICATION OF MACHINE LEARNING MODELS TO ANSWER QUERIES ACCORDING TO SEMANTIC SPECIFICATION

      
Numéro d'application 17374322
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-13
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Ferreira Moreno, Marcio
  • Ferreira Lima, Guilherme Augusto
  • De Mello Brandao, Rafael Rossi

Abrégé

Automatically mapping and combining the application of machine learning models to answer queries according to semantic specification. A query is parsed to extract keywords from the query and to contextualize the query. Based on the keywords, machine learning models are selected that process concepts associated with the keywords. The machine learning models are sorted according to the contextualization of the query. The machine learning models are run on multimodal data according to a sorted order, where data resulting from an output of one of the machine learning models is used as input to another one of the machine learning models. A query result is output based on a result from running the machine learning models.

Classes IPC  ?

  • G06F 16/2457 - Traitement des requêtes avec adaptation aux besoins de l’utilisateur
  • G06F 16/25 - Systèmes d’intégration ou d’interfaçage impliquant les systèmes de gestion de bases de données
  • G06F 16/901 - Indexation; Structures de données à cet effet; Structures de stockage

66.

PRE-NMS FILTERING USING A HEAT MAP

      
Numéro d'application 17374337
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-13
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Zlotnick, Aviad
  • Shoshan, Yoel
  • Ratner, Vadim
  • Khapun, Daniel

Abrégé

Embodiments may include novel techniques to improve detection of objects in images, for example, in Digital Breast Tomography and that are applicable to ensembles of detectors. For example, a method may comprise generating a plurality of candidate bounding boxes for each of a plurality of image slices of imaged tissue, each generated candidate bounding box having a probability score, collecting at least some of the generated candidate bounding boxes for each slice, generating a heat map of the filtered candidate bounding boxes and filtering the candidate bounding boxes in the heat map based on a first threshold of values in the heat map, performing Non-Maximum Suppression on the heat map filtered candidate bounding boxes, and outputting at least one bounding box based on the probability score.

Classes IPC  ?

  • G06T 7/00 - Analyse d'image
  • G06N 20/20 - Techniques d’ensemble en apprentissage automatique

67.

SECURELY EXECUTING SOFTWARE BASED ON CRYPTOGRAPHICALLY VERIFIED INSTRUCTIONS

      
Numéro d'application 17378703
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-17
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Ozga, Wojciech
  • Dragone, Silvio

Abrégé

Securely executing instructions of software on a computerized device by accessing a software of a computerized device, wherein the software includes a plurality of instructions and respective reference message authentication codes (MACs), generating a cryptographic key based at least in part on a key derivation function, wherein arguments of the key derivation function are based at least in part on a unique identifier of the computerized device and a value extended from a measurement of a content of the software of an extension mechanism of a platform configuration register of the computerized device, verifying an instruction of the plurality of instructions of the software based at least in part on the cryptographic key and a reference MAC of the respective reference MACs, and in response to verifying the instruction of the plurality of instructions of the software, executing the instruction.

Classes IPC  ?

  • G06F 21/57 - Certification ou préservation de plates-formes informatiques fiables, p.ex. démarrages ou arrêts sécurisés, suivis de version, contrôles de logiciel système, mises à jour sécurisées ou évaluation de vulnérabilité
  • H04L 9/32 - Dispositions pour les communications secrètes ou protégées; Protocoles réseaux de sécurité comprenant des moyens pour vérifier l'identité ou l'autorisation d'un utilisateur du système
  • G06F 21/64 - Protection de l’intégrité des données, p.ex. par sommes de contrôle, certificats ou signatures

68.

Chat interaction with multiple virtual assistants at the same time

      
Numéro d'application 17376224
Numéro de brevet 11563785
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-07-15
Date de la première publication 2023-01-19
Date d'octroi 2023-01-24
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s) Rakshit, Sarbajit K.

Abrégé

Chat through computer with multiple virtual assistants who talk to and listen to each other, as well as the human participant(s). Each of the multiple virtual assistants is represented in a visual, virtual reality or augmented reality, display, such as the display built into augmented reality goggles. Each of the multiple virtual assistants is represented in this display by an anthropomorphic avatar (for example, a cartoon style person or robot or talking animal).

Classes IPC  ?

  • H04L 65/4038 - Dispositions pour la communication multipartite, p.ex. pour les conférences avec commande de la prise de parole
  • H04L 65/1069 - Gestion de session Établissement ou terminaison d'une session
  • G06T 13/40 - Animation tridimensionnelle [3D] de personnages, p.ex. d’êtres humains, d’animaux ou d’êtres virtuels
  • H04L 51/02 - Messagerie d'utilisateur à utilisateur dans des réseaux à commutation de paquets, transmise selon des protocoles de stockage et de retransmission ou en temps réel, p.ex. courriel en utilisant des réactions automatiques ou la délégation par l’utilisateur, p.ex. des réponses automatiques ou des messages générés par un agent conversationnel
  • H04L 65/1083 - Procédures en session

69.

AUTONOMOUS GENERATION OF GRC PROGRAMS

      
Numéro d'application 17377556
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-16
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Barroso, Filipe Joao Afonso
  • Lee, Chester
  • Lopez, Silvia
  • Yin, Yuhong
  • Annamalai, Lakshmanan

Abrégé

Methods and systems for generating a computer program for a governance, risk, compliance (GRC) system are described. In an example, a processor may detect a change among a plurality of objects in the GRC system. The processor may generate a snapshot of the plurality of objects in response to the detected change. The snapshot may include the detected change among the plurality of objects. The processor may train a machine learning model using the snapshot. The trained machine learning model may indicate relationships among a set of related objects, where the related objects may be among the plurality of objects. The processor may generate a computer program based on the trained machine learning model. The computer program may include a set of instructions for setting a field value of an object among the set of related objects.

Classes IPC  ?

  • G06F 8/35 - Création ou génération de code source fondée sur un modèle
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06F 16/11 - Administration des systèmes de fichiers, p.ex. détails de l’archivage ou d’instantanés

70.

UPDATING SHARED AND INDEPENDENT MATERIALIZED VIEWS IN A MULTI-TENANT ENVIRONMENT

      
Numéro d'application 17376235
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-15
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Jiang, Peng Hui
  • Su, Jun
  • Ren, Yan Lin
  • Li, Zhang
  • Zhou, Hong Qing

Abrégé

Shared materialized views are maintained during data changes to the primary data and during creation of new materialized views. Shared data stored for use by shared materialized views is distinguished from data stored by an independent materialized view. A view selector manages data updates to shared materialized views and corresponding mapping table. The view selector directs movement of data between a shared materialized view and an independent materialized view through the lifecycle of the materialized views.

Classes IPC  ?

71.

CRYPTO DEVICE OPERATION

      
Numéro d'application 17377589
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-16
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Werner, Klaus
  • Schmidbauer, Joerg
  • Lang, Jakob Christopher
  • Nunez Mencias, Angel

Abrégé

Multiple work requests from different applications are queued to be processed subsequently without interruption by a crypto device. A prediction table is generated for each application to be processed by the crypto device. An initial credit value is determined for each incoming work request. The work request is an entry in an ordered queue in the order of time using respective time stamps. The next work request to be processed is selected from the entries in the queue by using the first entry in the queue for which the credit values for the corresponding application is greater than or equal to the predicted execution time for the corresponding request type in the prediction table. The selected next work request is processed.

Classes IPC  ?

  • G06F 21/72 - Protection de composants spécifiques internes ou périphériques, où la protection d'un composant mène à la protection de tout le calculateur pour assurer la sécurité du calcul ou du traitement de l’information dans les circuits de cryptographie

72.

UNCERTAINTY AWARE PARAMETER PROVISION FOR A VARIATIONAL QUANTUM ALGORITHM

      
Numéro d'application 17378437
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-16
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Pyzer-Knapp, Edward Oliver
  • Motta, Mario
  • Johnston, Michael

Abrégé

Systems, computer-implemented methods and/or computer program products that can facilitate providing a defined parameter, determining whether to employ the defined parameter for a variational quantum algorithm, and running the variational quantum algorithm on a quantum system, are provided. According to an embodiment, a system can comprise a memory that stores computer executable components and a processor that executes the computer executable components stored in the memory. The computer executable components can comprise a decision component that determines, based upon an uncertainty prediction regarding the usability of the defined parameter that has been output from a machine learning model, whether to employ the defined parameter in a variational quantum algorithm, such as run on a quantum system.

Classes IPC  ?

  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06N 10/00 - Informatique quantique, c. à d. traitement de l’information fondé sur des phénomènes de mécanique quantique

73.

DETECTING LAYERED BOTTLENECKS IN MICROSERVICES

      
Numéro d'application 17375185
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-14
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Inagaki, Tatsushi
  • Ueda, Yohei
  • Chiba, Tatsuhiro
  • Amaral, Marcelo Carneiro Do
  • Choochotkaew, Sunyanan
  • Zhang, Qi

Abrégé

A computer-implemented method for detecting bottlenecks in microservice cloud systems is provided including identifying a plurality of nodes within one or more clusters associated with a plurality of containers, collecting thread profiles and network connectivity data by periodically dumping stacks of threads and identifying network connectivity status of one or more containers of the plurality of containers, classifying the stacks of threads based on a plurality of thread states, constructing a microservice dependency graph from the network connectivity data, aligning the plurality of nodes to bar graphs to depict an average number of working threads in a corresponding microservice, and generating, on a display, an illustration outlining the plurality of thread states, each of the plurality of thread states having a different representation.

Classes IPC  ?

  • G06F 9/46 - Dispositions pour la multiprogrammation

74.

Secure Query Processing on Graph Stores

      
Numéro d'application 17378699
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-17
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Canim, Mustafa
  • Payne, Joshua F.

Abrégé

A processor-implemented method securely responds to a query for information from a data graph. One or more processors create an embedding for encrypted sensitive information in vertices in a data graph; and bucketize embedded encrypted sensitive information on an embedding graph, where bucketizing the embedded encrypted sensitive information clusters vertices from the graph database that have shared data graph features. The processor(s) receive a query of the data graph from a requester, where the query is for information related to the shared data graph features. The processor(s) retrieve a bucket from the embedding graph that contains the information related to the shared data graph features; and extract encrypted sensitive information from the retrieved bucket.

Classes IPC  ?

  • G06F 21/60 - Protection de données
  • G06F 16/901 - Indexation; Structures de données à cet effet; Structures de stockage
  • G06F 16/9035 - Filtrage basé sur des données supplémentaires, p.ex. sur des profils d'utilisateurs ou de groupes
  • G06F 16/9038 - Présentation des résultats des requêtes

75.

Detecting Adversarial Attacks through Decoy Training

      
Numéro d'application 17951212
Statut En instance
Date de dépôt 2022-09-23
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Zhang, Jialong
  • Araujo, Frederico
  • Taylor, Teryl
  • Stoecklin, Marc Philippe

Abrégé

Decoy data is generated from regular data. A deep neural network, which has been trained with the regular data, is trained with the decoy data. The trained deep neural network, responsive to a client request comprising input data, is operated on the input data. Post-processing is performed using at least an output of the operated trained deep neural network to determine whether the input data is regular data or decoy data. One or more actions are performed based on a result of the performed post-processing.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
  • H04L 9/40 - Protocoles réseaux de sécurité
  • G06F 17/10 - Opérations mathématiques complexes

76.

PIPELINED FILE SERVER BASED DATA TRANSMISSION

      
Numéro d'application 17376297
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-15
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Sui, Guang Han
  • Ge, Wei
  • Yang, Juan
  • Liu, Lan Zhe
  • Yao, Le
  • Zhu, Li Jun Bj

Abrégé

A block of data intended for a set of receiving computer systems comprising a first system and a second system is divided into a set of equal-size portions. A first portion of the set of portions is transmitted from a first file server storing the block of data to the first system. The first portion is relayed from the first file server to a second file server concurrently with the transmitting. The first portion of the set of portions is transmitted from the second file server to the second system.

Classes IPC  ?

  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G06F 16/182 - Systèmes de fichiers distribués

77.

ENVIRONMENTAL IMPACT AWARE PRODUCT REFURBISHING

      
Numéro d'application 17379580
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-19
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Aggarwal, Nupur
  • Mukherjee, Sumanta
  • Ekambaram, Vijay
  • Raykar, Vikas C.

Abrégé

Methods, systems, and computer program products for environmental impact aware product refurbishing are provided herein. A computer-implemented method includes obtaining information for products comprising images of the products and location-specific demand data; determining product embeddings of the products based on the images, wherein each of the product embeddings encodes attributes of the corresponding product; creating one or more refurbished designs of each given one of the products based on the initial image of the given product and one or more design constraints; calculating an environmental impact score and a demand impact score associated with each of the created refurbished designs, wherein the demand impact score is based on the location-specific demand data; generating a recommendation to refurbish at least one of the products in accordance with at least one of the refurbished designs based on the environmental impact scores and the demand impact scores.

Classes IPC  ?

  • G06Q 10/00 - Administration; Gestion
  • G06Q 30/02 - Marketing; Estimation ou détermination des prix; Collecte de fonds
  • G06Q 10/08 - Logistique, p.ex. entreposage, chargement ou distribution; Gestion d’inventaires ou de stocks
  • G06T 7/70 - Détermination de la position ou de l'orientation des objets ou des caméras
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

78.

VIRTUAL KEYBOARD CAPTCHA

      
Numéro d'application 17376071
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-14
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Bhide, Manish Anand
  • Chukka, Madan K
  • Vuppala, Sai Prasanth
  • Ayyagari, Phani Kumar V. U.
  • Jasti, Purnachandra Rao

Abrégé

In an approach, a processor receives a request to access an electronic resource from a device. A processor causes the device to generate a Completely Automated Public Turing test (CAPTCHA), where the CAPTCHA comprises: a virtual keyboard; an ordered string of characters required to be input; and presentation of a highlighted key of the virtual keyboard on the device, wherein (i) the highlighted key is a first key visually distinct from other keys of the virtual keyboard and (ii) the first key corresponds to a character of the ordered string of characters. A processor receives a result of the CAPTCHA from the device. A processor performs an action based on the result.

Classes IPC  ?

  • G06F 21/36 - Authentification de l’utilisateur par représentation graphique ou iconique
  • G06F 3/0488 - Techniques d’interaction fondées sur les interfaces utilisateur graphiques [GUI] utilisant des caractéristiques spécifiques fournies par le périphérique d’entrée, p.ex. des fonctions commandées par la rotation d’une souris à deux capteurs, ou par la nature du périphérique d’entrée, p.ex. des gestes en fonction de la pression exer utilisant un écran tactile ou une tablette numérique, p.ex. entrée de commandes par des tracés gestuels
  • H04L 29/06 - Commande de la communication; Traitement de la communication caractérisés par un protocole
  • G06F 9/54 - Communication interprogramme

79.

LEARNING AGENT BASED APPLICATION SCHEDULING

      
Numéro d'application 17305784
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-14
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Amarnath, Aporva
  • Vega, Augusto
  • Buyuktosunoglu, Alper
  • Franke, Hubertus
  • Wellman, John-David
  • Bose, Pradip

Abrégé

Tasks of directed acyclic graphs (DAGs) may be dynamically scheduled based on a plurality of constraints and conditions, task prioritization policies, task execution estimates, and configurations of a heterogenous system. A machine learning component may be initialized to dynamically schedule the tasks of the DAGs.

Classes IPC  ?

  • G06F 9/48 - Lancement de programmes; Commutation de programmes, p.ex. par interruption
  • G06F 9/445 - Chargement ou démarrage de programme
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

80.

DATA TRANSFORMATION FOR ACCELERATION OF CONTEXT MIGRATION IN INTERACTIVE COMPUTING NOTEBOOKS

      
Numéro d'application 17683279
Statut En instance
Date de dépôt 2022-02-28
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Correia Villa Real, Lucas
  • De Freitas Cunha, Renato Luiz
  • Souza, Renan Francisco Santos
  • Stelmar Netto, Marco Aurelio

Abrégé

A method of data transformation for acceleration of context migration includes monitoring user actions in a source code development environment using fragment-based source code documents are monitored. A content of each fragment of the source code document is determined. A sequence of execution of the fragments is determined. A status of a project captured by the source code development environment is determined. A fidelity of the data to be transformed to a new execution environment is determined. Upon determining that a new execution environment is warranted based on the determined fidelity, the new execution environment is determined. The one or more fragments are then executed in the new execution environment.

Classes IPC  ?

  • G06F 11/36 - Prévention d'erreurs en effectuant des tests ou par débogage de logiciel
  • G06F 11/34 - Enregistrement ou évaluation statistique de l'activité du calculateur, p.ex. des interruptions ou des opérations d'entrée–sortie
  • G06F 8/30 - Création ou génération de code source

81.

LINE ITEM DETECTION IN BORDERLESS TABULAR STRUCTURED DATA

      
Numéro d'application 17379154
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-19
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Yi, Ang
  • Islam, Nazrul
  • Desai, Rajesh M.
  • Zhang, Jing
  • Li, Dong Rui
  • Deng, Xue Mei
  • Chen, Ye
  • Wang, Hai Cheng

Abrégé

In an approach, a processor identifies a plurality of text separators in a borderless table, a text separator of the plurality of text separators defining a non-text region between two consecutive text lines in the borderless table. A processor classifies the plurality of text separators into a number of target clusters comprised in a target group based on property information related to the plurality of text separators, the number of target clusters corresponding to a number of separator types. A processor provides indication information to indicate respective separator types of the plurality of text separators based on a result of the classifying.

Classes IPC  ?

  • G06K 9/00 - Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
  • G06K 9/34 - Découpage des formes se touchant ou se chevauchant dans la zone image
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques

82.

DETERMINING OPTIMAL DATA ACCESS FOR DEEP LEARNING APPLICATIONS ON A CLUSTER

      
Numéro d'application 17305735
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-14
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Venugopal, Srikumar
  • Patke, Archit
  • Gkoufas, Ioannis
  • Pinto, Christian
  • Koutsovasilis, Panagiotis

Abrégé

A computer-implemented method, a computer program product, and a computer system for determining optimal data access for deep learning applications on a cluster. A server determines candidate cache locations for one or more compute nodes in the cluster. The server fetches a mini-batch of a dataset located at a remote storage service into the candidate cache locations. The server collects information about time periods of completing a job on the one or more nodes, where the job is executed against fetched mini-batch at the candidate cache locations and the mini-batch at the remote storage location. The server selects, from the candidate cache locations and the remote storage location, a cache location. The server fetches the data of the dataset from the remote storage service to the cache location, and the one or more nodes execute the job against fetched data of the dataset at the cache location.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06F 9/50 - Allocation de ressources, p.ex. de l'unité centrale de traitement [UCT]
  • G06F 12/0815 - Protocoles de cohérence de mémoire cache
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques

83.

SINGLE USER LOADER

      
Numéro d'application 17373843
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-13
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Samaniego, Paul
  • Mantilla, Oswald J.
  • Bender, Jeannette

Abrégé

Embodiments for a single user truck loader. A platform is configured to receive placement of a load. Wheels are disposed at locations of the platform. A dolly mechanism is disposed in a cavity formed in the platform. Sidewalls of the platform house the cavity. The cavity of the platform is configured to receive a lift deck of a lifting mechanism.

Classes IPC  ?

  • B62B 3/00 - Voitures à bras ayant plus d'un essieu portant les roues servant au déplacement; Dispositifs de direction à cet effet; Appareillage à cet effet
  • B62B 5/00 - Accessoires ou détails spécialement adaptés aux voitures à bras

84.

Serverless Application Function Execution

      
Numéro d'application 17305774
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-14
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Xiang, Min
  • Wang, Yue
  • Zhao, Wen Rui
  • Bai, Xu Hui
  • Yuan, Li Na

Abrégé

Executing serverless application functions is provided. A response to a user request for a service is received with an include callback parameter and a transaction identifier of the user request included in a header of the response from an external service via a network. A checkpoint of a container corresponding to the service is retrieved from a data store using the transaction identifier of the user request. The container corresponding to the service is restored using the checkpoint to process the response received from the external service.

Classes IPC  ?

  • G06F 9/455 - Dispositions pour exécuter des programmes spécifiques Émulation; Interprétation; Simulation de logiciel, p.ex. virtualisation ou émulation des moteurs d’exécution d’applications ou de systèmes d’exploitation
  • G06F 11/14 - Détection ou correction d'erreur dans les données par redondance dans les opérations, p.ex. en utilisant différentes séquences d'opérations aboutissant au même résultat
  • G06F 11/07 - Réaction à l'apparition d'un défaut, p.ex. tolérance de certains défauts

85.

DYNAMIC ALLOCATION OF COMPUTING RESOURCES

      
Numéro d'application 17305523
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-09
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Karri, Venkata Vara Prasad
  • Perumalla, Saraswathi Sailaja
  • Rakshit, Sarbajit K.
  • Jackson, Ryan
  • Vadlamani, Ram Kumar

Abrégé

The exemplary embodiments disclose a method, a computer program product, and a computer system for allocating computing resources. The exemplary embodiments may include collecting data of one or more users, wherein the collected data comprises calendar data of the one or more users, extracting one or more features from the collected data, and allocating one or more computing resources to one or more of the users based on the extracted one or more features and one or more models.

Classes IPC  ?

  • H04L 12/923 - Attribution dynamique de ressources, p.ex. renégociation en cours de communication demandée par l’utilisateur ou sur changement de l’état du réseau demandé par le réseau initiée par le réseau
  • H04L 12/911 - Contrôle d’admission au réseau et allocation de ressources, p.ex. allocation de bande passante ou renégociation en cours de communication
  • H04L 12/927 - Allocation de ressources en fonction du type de trafic, qualité de service ou priorité
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques

86.

LIVE UPDATING A VIRTUAL MACHINE VIRTUALIZING PHYSICAL RESOURCES

      
Numéro d'application 17375948
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-14
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Griffith, Douglas
  • Kalavakolanu, Anil
  • Heyrman, Peter J.
  • Pafumi, James A.
  • Ramagiri, Vani D.
  • Blancke, Alexandre

Abrégé

For a first virtual machine (VM) executing in a physical machine, a second VM is instantiated in the physical machine, the first VM using a physical adapter installed in the physical machine, the first VM virtualizing a portion of physical memory of the physical machine, the second VM virtualizing the physical adapter. The second VM is deployed using a memory mapping virtualizing the portion of physical memory. Checkpointing of an application executing in the first VM is caused, generating application state data of the application. The application is caused to execute in the second VM using the application state data. Process data of the application is caused to be updated in the second VM, the updating instructing the application to use the memory mapping.

Classes IPC  ?

  • G06F 9/455 - Dispositions pour exécuter des programmes spécifiques Émulation; Interprétation; Simulation de logiciel, p.ex. virtualisation ou émulation des moteurs d’exécution d’applications ou de systèmes d’exploitation
  • G06F 9/50 - Allocation de ressources, p.ex. de l'unité centrale de traitement [UCT]
  • G06F 8/65 - Mises à jour

87.

PROCESSOR MODULE RETENTION

      
Numéro d'application 17375522
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-14
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Eagle, Jason R.
  • Lapree, Scott R.

Abrégé

An apparatus includes a motherboard with a processor socket, a load frame connected to the motherboard adjacent to at least two sides of the processor socket, and a processor retainer rotatably connected to the load frame, the processor retainer being positionable in a closed position, an opened position, and an installation position. The processor retainer extends over the processor socket when the processor retainer is in the closed position.

Classes IPC  ?

  • H05K 1/18 - Circuits imprimés associés structurellement à des composants électriques non imprimés
  • H05K 7/20 - Modifications en vue de faciliter la réfrigération, l'aération ou le chauffage
  • H05K 1/02 - Circuits imprimés - Détails
  • H05K 3/30 - Assemblage de circuits imprimés avec des composants électriques, p.ex. avec une résistance

88.

HANDLING PARTITION DATA

      
Numéro d'application 17377965
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-16
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Li, Shuo
  • Zhong, Jia Tian
  • Wang, Xiaobo
  • Sun, Sheng Yan

Abrégé

Determining which data should be located in each partition of a hard disk drive storage device based on growth values and/or data access frequency values.

Classes IPC  ?

  • G06F 3/06 - Entrée numérique à partir de, ou sortie numérique vers des supports d'enregistrement

89.

SYSTEM AND METHOD TO REPLAY SUSPICIOUS ACTIVITY DETECTION PIPELINE IN RISK NETWORKS

      
Numéro d'application 17374485
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-13
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Muthuswamy, Srinivasan S.
  • Das, Subhendu
  • Kumar, Mukesh
  • Patten, Jr., Willie Robert

Abrégé

A computer-implemented system, platform, computer program product, tool, and/or method for re-running alert reports that includes: identifying an alert report to be rerun; collecting information on the alert report; gathering information on the configuration of a data analytics pipeline that generated the alert report; gathering data used to generate the alert report; recreating a regenerated data analytics pipeline based upon the information gathered on the configuration of the data analytics pipeline that generated the alert report; running the regenerated data analytics pipeline using the gathered data to create a rerun alert report; and optionally comparing the rerun to the original run including optionally generating a visual display of the results including in an aspect creating a side-by-side comparison of the tasks.

Classes IPC  ?

  • G06Q 20/40 - Autorisation, p.ex. identification du payeur ou du bénéficiaire, vérification des références du client ou du magasin; Examen et approbation des payeurs, p.ex. contrôle des lignes de crédit ou des listes négatives
  • G06F 11/32 - Surveillance du fonctionnement avec indication visuelle du fonctionnement de la machine
  • G06F 11/30 - Surveillance du fonctionnement

90.

APPROXIMATE HASH VERIFICATION OF UNUSED BLOCKCHAIN OUTPUT

      
Numéro d'application 17948324
Statut En instance
Date de dépôt 2022-09-20
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s) Jayachandran, Praveen

Abrégé

An example operation may include one or more of receiving a location of an output stored on a data structure of a blockchain, where the location comprises a path of hashes generated by a reduced-step hash instead of a full-step hash of the blockchain, performing an approximate hash verification on the path of hashes based on the reduced-step hash values to verify whether the output is unused, and in response to a determination that the output is unused as a result of the approximate hash verification, approving a use of the output by a client associated with the output.

Classes IPC  ?

  • H04L 9/06 - Dispositions pour les communications secrètes ou protégées; Protocoles réseaux de sécurité l'appareil de chiffrement utilisant des registres à décalage ou des mémoires pour le codage par blocs, p.ex. système DES
  • G06F 16/182 - Systèmes de fichiers distribués
  • G06F 16/18 - Types de systèmes de fichiers
  • H04L 9/08 - Répartition de clés

91.

TAINTED ASSET MARKER MANAGEMENT

      
Numéro d'application 17379639
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-19
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Gaur, Nitin
  • Novotny, Petr
  • Olson, Timothy
  • Zhang, Qi
  • Yu, Lei

Abrégé

Systems, methods, and computer programming products for detecting, clearing and/or separating potentially tainted digital assets entering a digital network, providing an avenue to satisfy regulatory requirements and ensure digital asset trading is uninterrupted due to the presence of tainted assets. Specialized nodes of the blockchain network intercept incoming transactions and routes the digital assets to a clearing house for analysis, processing and separation of potentially tainted assets. The clearing house uses a plurality of techniques to track, trace and analyze digital assets using techniques provided by the blockchain network or utilizing one or more service providers. Cleared assets are processed and channeled from the clearing house to the wallets or addresses designated by the transaction information and assets with high potential for being tainted are placed within a special wallet for additional clearance and regulatory scrutiny.

Classes IPC  ?

  • G06Q 20/40 - Autorisation, p.ex. identification du payeur ou du bénéficiaire, vérification des références du client ou du magasin; Examen et approbation des payeurs, p.ex. contrôle des lignes de crédit ou des listes négatives
  • G06Q 30/00 - Commerce
  • G06Q 20/06 - Circuits privés de paiement, p.ex. impliquant de la monnaie électronique utilisée uniquement entre les participants à un programme commun de paiement

92.

CARBON DIOXIDE EXTRACTION USING FLUIDIC ELECTROPHORESIS

      
Numéro d'application 17363084
Statut En instance
Date de dépôt 2021-06-30
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Luan, Binquan
  • Neumann Barros Ferreira, Rodrigo
  • O'Conchuir, Breanndan
  • Gupta, Anshul
  • Martelli, Fausto
  • Steiner, Mathias B
  • Elengikal, Tonia

Abrégé

A system may include a chamber with a main sub-chamber and a first porous membrane separating a first sub-chamber from the main sub-chamber. The system may include a fluid in the chamber and an input directing inflow into main sub-chamber proximate an entry end of the chamber. The system may include a first output permitting outflow from the first sub-chamber proximate an exit end of the chamber wherein a molecule entering at the entry end must traverse a length of the chamber to exit at the exit end.

Classes IPC  ?

  • C01B 32/50 - Anhydride carbonique
  • B01D 57/02 - Séparation, autre que la séparation de solides, non entièrement couverte par un seul groupe ou sous-classe, p.ex. par électrophorèse

93.

DYNAMIC TESTING OF SYSTEMS

      
Numéro d'application 17375078
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-14
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Verburg, David
  • Andorkó, Gábor
  • De La Torre Del Rio, Oscar Alejandro
  • Finch, Richard Burton

Abrégé

Aspects of the invention include receiving system data associated with a first system, the first system comprising a plurality of system components, wherein the system data comprises component data for each system component in the plurality of system components, obtaining historical performance data for each system component in the plurality of system components, determining at least one testing constraint associated with the first system, determining a test environment for the first system, the test environment comprising a plurality of test cases for the first system based on the system data, the historical performance data, and the at least one testing constraint, and executing the test environment on the first system.

Classes IPC  ?

94.

AUTOMATED CHATBOT GENERATION FROM AN INTERACTIVE VOICE RESPONSE TREE

      
Numéro d'application 17376193
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-15
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Drory, Tal
  • Soffe, Aya
  • Hoory, Ron
  • Satt, Aharon

Abrégé

A method comprising: receiving an interactive voice response (IVR) tree configured to implement one or more tasks, each associated with one or more IVR node paths comprising a plurality of IVR nodes arranged in a hierarchical relationship; analyzing the IVR tree to identify one or more intent IVR nodes, each associated with one of the tasks; with respect to each of the intent IVR nodes, identifying a plurality of corresponding entity IVR nodes included within the IVR node path associated with the intent IVR node; assembling one or more task-specific chatbot skills, each comprising (i) one of the intent IVR nodes, and (ii) at least some of the plurality of corresponding entity IVR nodes, wherein each of the task-specific chatbot skills is configured to perform one of the tasks by conducting a dialog with a user; and generating a chatbot comprising at least one of the task-specific chatbot skills.

Classes IPC  ?

  • H04M 3/493 - Services d'information interactifs, p. ex. renseignements sur l'annuaire téléphonique
  • G10L 15/22 - Procédures utilisées pendant le processus de reconnaissance de la parole, p.ex. dialogue homme-machine 

95.

CALCULATING ENTITY LOCATION ASSIGNMENTS WITHIN AN ENVIRONMENT

      
Numéro d'application 17370897
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-08
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Ramchandani, Nitin
  • Megahed, Aly
  • Nazeem, Ahmed
  • Yin, Peifeng

Abrégé

A computer-implemented method according to one embodiment includes receiving input data for a plurality of entities and locations; defining constraints for a group-based allocation model; mapping a distance matrix to a plurality of distance levels to obtain a distance-level formulation; defining a group-level objective function for the group-based allocation model; applying the distance-level formulation to the group-level objective function; solving the group-based allocation model to obtain a group-level assignment; and mapping the group-level assignment to an entity-level assignment.

Classes IPC  ?

  • G06Q 10/10 - Bureautique; Gestion du temps
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projets; Planification d’entreprise ou d’organisation; Modélisation d’entreprise ou d’organisation

96.

REDUCED THERMAL RESISTANCE ATTENUATOR ON HIGH-THERMAL CONDUCTIVITY SUBSTRATES FOR QUANTUM APPLICATIONS

      
Numéro d'application 17807979
Statut En instance
Date de dépôt 2022-06-21
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Olivadese, Salvatore Bernardo
  • Gumann, Patryk
  • Gambetta, Jay M.
  • Chow, Jerry M.

Abrégé

Techniques for facilitating reduced thermal resistance attenuator on high-thermal conductivity substrates for quantum applications are provided. A device can comprise a substrate that provides a thermal conductivity level that is more than a defined thermal conductivity level. The device can also comprise one or more grooved transmission lines formed in the substrate. The one or more grooved transmission lines can comprise a powder substance. Further, the device can comprise one or more copper heat sinks formed in the substrate. The one or more copper heat sinks can provide a ground connection. Further, the one or more copper heat sinks can be formed adjacent to the one or more grooved transmission lines.

Classes IPC  ?

  • H01P 1/22 - Atténuateurs
  • H01P 11/00 - Appareils ou procédés spécialement adaptés à la fabrication de guides d'ondes, résonateurs, lignes ou autres dispositifs du type guide d'ondes
  • H01P 1/30 - Dispositifs de compensation des effets de la température ou de l'humidité ou de protection contre ces effets
  • G06N 10/00 - Informatique quantique, c. à d. traitement de l’information fondé sur des phénomènes de mécanique quantique
  • H01L 39/00 - Dispositifs utilisant la supraconductivité ou l'hyperconductivité; Procédés ou appareils spécialement adaptés à la fabrication ou au traitement de ces dispositifs ou de leurs parties constitutives

97.

SINGLE USER LOADER

      
Numéro d'application CN2022089275
Numéro de publication 2023/284364
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-04-26
Date de publication 2023-01-19
Propriétaire
  • INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
  • IBM (CHINA) CO., LIMITED (Chine)
Inventeur(s)
  • Samaniego, Paul
  • Mantilla, Oswald J.
  • Bender, Jeannette

Abrégé

A single user truck loader (100) is disclosed. A platform (102) is configured to receive placement of a load. Wheels (114) are disposed at locations of the platform (102). A dolly mechanism (110) is disposed in a cavity formed in the platform (102). Side walls (104, 108, 106, and 502) of the platform (102) house the cavity. The cavity of the platform (102) is configured to receive a lift deck (210) of a lifting mechanism (902).

Classes IPC  ?

  • B66F 7/16 - Châssis de levage, p.ex. pour lever des véhicules; Ascenseurs à tablier à tabliers supportés directement par des crics par un ou plusieurs crics hydrauliques ou pneumatiques
  • B66F 7/10 - Châssis de levage, p.ex. pour lever des véhicules; Ascenseurs à tablier à tabliers supportés directement par des crics
  • B66F 9/065 - Dispositifs pour lever ou descendre des marchandises volumineuses ou lourdes aux fins de chargement ou de déchargement se déplaçant, avec leurs charges, sur des roues ou sur un dispositif analogue, p.ex. chariots élévateurs à fourche sans mâts
  • B66F 9/24 - Dispositifs ou systèmes électriques

98.

ELUCIDATED NATURAL LANGUAGE ARTIFACT RECOMBINATION WITH CONTEXTUAL AWARENESS

      
Numéro d'application EP2022069202
Numéro de publication 2023/285327
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-07-08
Date de publication 2023-01-19
Propriétaire
  • INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
  • IBM DEUTSCHLAND GMBH (Allemagne)
Inventeur(s)
  • Baughman, Aaron
  • Wilkin, Nicholas
  • Cannon, Gray
  • Eggenberger, Christian

Abrégé

An embodiment includes identifying, from among the plurality of digital content datasets, a set of candidate textual items based on relevance to a specified subtopic using one or more natural language processing techniques. The embodiment groups candidate textual items into a predetermined number of groups using relevance scores and feature vectors. The embodiment trains a pre-trained encoder-decoder model using a designated group of selected textual items, where the pre-trained encoder-decoder model is pretrained to generate textual content according to a particular style of writing. The embodiment generates, using the pre-trained encoder-decoder model, machine-authored textual content in the particular style of writing resulting in an article about the specified subtopic based on the designated group of selected textual items. The embodiment also includes transmitting the article to a remote web server as an update for a website.

Classes IPC  ?

  • G06F 40/30 - Analyse sémantique
  • G06F 40/253 - Analyse grammaticale; Corrigé du style
  • G06N 5/00 - Agencements informatiques utilisant des modèles fondés sur la connaissance
  • G06Q 20/00 - Architectures, schémas ou protocoles de paiement

99.

MONOLITH DATABASE TO DISTRIBUTED DATABASE TRANSFORMATION

      
Numéro d'application 17374308
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-13
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION (USA)
Inventeur(s)
  • Sreenivasan, Balakrishnan
  • Bharti, Harish
  • Shah, Vaibhav Mayuresh
  • Patra, Abhay Kumar

Abrégé

Methods, computer program products, and systems are presented. The methods include, for instance: obtaining domain data sources on a monolith database operating in a subject domain. Entities and relations of the monolith database are identified. By decomposing the entities of the monolith database for key entities in the subject domain, entities for a distributed database that is functionally equivalent to the monolith database are identified. Transactions performed on the monolith database and the entities of the distributed database involved therein are identified and the transactions are decomposed for the distributed database. Silhouette clustering on the distributed database regarding aspects of performance, scalability, and availability that improves the aspects of the distributed database over the monolith database is performed and the distributed database is checked for eventual consistency amongst the distributed database and one or more replicas of the distributed database before deployed to replace the monolith database.

Classes IPC  ?

  • G06F 16/23 - Mise à jour
  • G06F 16/27 - Réplication, distribution ou synchronisation de données entre bases de données ou dans un système de bases de données distribuées; Architectures de systèmes de bases de données distribuées à cet effet
  • G06F 16/28 - Bases de données caractérisées par leurs modèles, p.ex. des modèles relationnels ou objet
  • G06F 16/22 - Indexation; Structures de données à cet effet; Structures de stockage
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

100.

VERTICAL TRANSPORT FIELD-EFFECT TRANSISTOR WITH RING-SHAPED WRAP-AROUND CONTACT

      
Numéro d'application 17376752
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-15
Date de la première publication 2023-01-19
Propriétaire International Business Machines Corporation (USA)
Inventeur(s)
  • Miao, Xin
  • Cheng, Kangguo
  • Zhang, Chen
  • Xu, Wenyu

Abrégé

Vertical transport field-effect transistors are formed on active regions wherein the active regions each include a wrap-around metal silicide contact on vertically extending side walls of the active region. Such wrap-around contacts form self-aligned and reliable strapping for SRAM bottom nFET and pFET source/drain regions. Buried contacts of SRAM cells may be used to strap the wrap-around metal silicide contacts with the gates of inverters thereof. Wrap-around metal silicide contacts provide additional contacts for logic FETs and reduce parasitic bottom source/drain resistance.

Classes IPC  ?

  • H01L 29/78 - Transistors à effet de champ l'effet de champ étant produit par une porte isolée
  • H01L 29/66 - Types de dispositifs semi-conducteurs
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