Arquivamento definitivo - Art. 33 da LPI
#11.1.1
03/06/2019
RPI 2513
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Official data from INPI
IDEALIZAÇÃO DE CARACTERÍSTICA BASEADA EM ERROS PARA APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA
ArquivadaInvention PatentPCT · US2015062852
Application data
Number
112017010035Type
Invention Patent
Filing
11/28/2015
Publication
01/02/2018
PCT
US2015062852 Progress at the INPI
- Filing11/28/15
- Publication01/02/18
- Abandoned
- Allowance
- Grant
- In force
The application was abandoned: examination was not requested within the 36 months following the 11/28/2015 filing, the deadline set by art. 33 of the Brazilian IP Act. The technology is in the public domain in Brazil.
Talk to a specialistLatest action published by the INPI: 03/06/2019. We update with every new RPI gazette, published weekly.
Applicants and inventors
Applicants
MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC
US
Inventors
A. K. (pessoa física)
US
B. L. (pessoa física)
US
J. S. (pessoa física)
US
M. B. (pessoa física)
US
P. S. (pessoa física)
US
S. A. (pessoa física)
US
S. D. (pessoa física)
US
Technical data
IPC Classification
Priority claims
US
14/562,750 · 12/07/2014
Abstract
A presente invenção refere-se a tecnologias direcionadas a um idealizador de característica. O idealizador de característica pode iniciar um classificador que analisa uma série de treinamentos de dados em um processo de classificação. O idealizador de característica pode gerar uma ou mais características sugeridas referentes aos erros gerados durante o processo de classificação. O idealizador de característica pode gerar uma saída para causar a exibição dos erros em um formato que possibilita a interação com um usuário. Um usuário pode analisar o sumário de erros ou os erros individuais e selecionar uma ou mais características para aumentar a exatidão do classificador.
Prosecution history
Publications in the Brazilian Industrial Property Gazette (RPI).
Arquivamento - Art. 33 da LPI
#11.1
12/18/2018
RPI 2502
Notificação de entrada na fase nacional - PCT
#1.3
01/02/2018
RPI 2452
Alteração de dados cadastrais
#1.1
05/30/2017
RPI 2421
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