Carnegie Mellon University

États‑Unis d’Amérique

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        Brevet 1 338
        Marque 67
Juridiction
        États-Unis 868
        International 479
        Canada 47
        Europe 11
Date
Nouveautés (dernières 4 semaines) 17
2024 avril (MACJ) 13
2024 mars 12
2024 février 16
2024 janvier 9
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Classe 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 69
A61B 5/00 - Mesure servant à établir un diagnostic ; Identification des individus 54
G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques 45
G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage 43
G06N 20/00 - Apprentissage automatique 35
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Classe NICE
41 - Éducation, divertissements, activités sportives et culturelles 50
42 - Services scientifiques, technologiques et industriels, recherche et conception 36
16 - Papier, carton et produits en ces matières 20
35 - Publicité; Affaires commerciales 18
09 - Appareils et instruments scientifiques et électriques 10
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Statut
En Instance 250
Enregistré / En vigueur 1 155
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1.

Methods for Improving Datasets for Skeleton-Based Action Detection

      
Numéro d'application 18491258
Statut En instance
Date de dépôt 2023-10-19
Date de la première publication 2024-04-25
Propriétaire
  • CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
  • AnyVision Interactive Technologies, Ltd. (Israël)
Inventeur(s)
  • Savvides, Marios
  • Huang, Yu Kai
  • Yu, Eddie

Abrégé

Disclosed here are various techniques for improving the testing and training of datasets comprising sequences of skeletal representations performing various actions. The dataset can be denoised by applying various techniques to determine noisy frames within each sequence and eliminating the sequences from the dataset when the number of noisy frames in the sequence is too large. In addition, the dataset may be augmented by various data augmentation techniques to manipulate the skeletal representations, after denoising.

Classes IPC  ?

  • G06T 5/00 - Amélioration ou restauration d'image
  • G06T 3/40 - Changement d'échelle d'une image entière ou d'une partie d'image
  • G06T 3/60 - Rotation d'une image entière ou d'une partie d'image
  • G06T 5/20 - Amélioration ou restauration d'image en utilisant des opérateurs locaux
  • G06T 7/20 - Analyse du mouvement
  • G06T 7/60 - Analyse des attributs géométriques

2.

Method and System for Locating Epilepsy Seizure Onset Zone and Prediction of Seizure Outcome

      
Numéro d'application 18277867
Statut En instance
Date de dépôt 2022-02-21
Date de la première publication 2024-04-18
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • He, Bin
  • Jiang, Haiteng

Abrégé

Provided is a method for locating an epilepsy seizure onset zone and prediction of seizure outcome including receiving interictal electroencephalographs from two or more points in a patient's cerebral cortex. The interictal electroencephalographs are used to determine directional information flow values which indicate dominant information flow from a non-seizure zone to a seizure onset zone. The directional informational flow values may be input into a classification model trained to predict whether the two or more points in the patient's cerebral cortex are a seizure onset zone and/or classify the patient's predicted post-treatment seizure outcome after epilepsy treatment based on the directional information flow values. An output from the classification model may indicate a location of seizure onset zone in the patient's cerebral cortex and/or the patient's predicted post-treatment seizure outcome after epilepsy treatment. Systems and computer program products are also provided.

Classes IPC  ?

  • A61B 5/374 - Détection de la répartition de fréquence dans les signaux, p.ex. détection des ondes delta, thêta, alpha, bêta ou gamma
  • A61B 5/00 - Mesure servant à établir un diagnostic ; Identification des individus
  • A61B 5/291 - Détection, mesure ou enregistrement de signaux bioélectriques ou biomagnétiques du corps ou de parties de celui-ci Électrodes bioélectriques à cet effet spécialement adaptées à des utilisations particulières pour l’électroencéphalographie [EEG]
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture

3.

PHOSPHORAMIDITE CONJUGATES AND METHODS OF FORMING SYNTHETIC OLIGONUCLEOTIDES THEREFROM

      
Numéro d'application US2023076793
Numéro de publication 2024/081851
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-10-13
Date de publication 2024-04-18
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Matyjaszewski, Krzysztof
  • Das, Subha Ranjan
  • Jeong, Jaepil
  • Szczepaniak, Grzegorz

Abrégé

A method of synthesizing a polynucleotide composition includes performing a synthesis of the polynucleotide composition via phosphoramidite chemistry, solid-phase supported synthesis, to create polynucleotide chain. During at least one cycle of the synthesis, coupling an RDRP-phophoramidite reagent in a growing chain of the polynucleotide composition. The RDRP -phophoramidite reagent, includes a phosphoramidite compound conjugated to an RDRP initiator or a chain transfer agent for RDRP via a moiety comprising a protected hydroxyl group. A hydroxyl protecting group of the protected hydroxyl group is stable to polynucleotide synthesis conditions.

Classes IPC  ?

  • C12Q 1/6806 - Préparation d’acides nucléiques pour analyse, p.ex. pour test de réaction en chaîne par polymérase [PCR]
  • C07H 21/02 - Composés contenant au moins deux unités mononucléotide comportant chacune des groupes phosphate ou polyphosphate distincts liés aux radicaux saccharide des groupes nucléoside, p.ex. acides nucléiques avec le ribosyle comme radical saccharide

4.

3D BIOPRINTING OF STRUCTURE CELL AGGREGATES AND ORGANOIDS

      
Numéro d'application US2023035131
Numéro de publication 2024/081413
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-10-13
Date de publication 2024-04-18
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Feinberg, Adam Walter
  • Moss, Samuel Patrick

Abrégé

Additive manufacturing methods, additive manufacturing systems, and products thereof are provided. The method comprises depositing a bioink into a support material based on a first computer model of an object, thereby forming a first portion of an object in the support material. The bioink comprises cells. The method comprises depositing a structure material into the support material based on the first computer model of an object, thereby forming a first portion of a scaffold for the object. The structure material is different from the bioink and the structure material comprises a polymer. The method comprises repeating the depositing of the bioink and the structure material as necessary to additively form the object and the scaffold within the object.

Classes IPC  ?

  • B29C 64/106 - Procédés de fabrication additive n’utilisant que des matériaux liquides ou visqueux, p.ex. dépôt d’un cordon continu de matériau visqueux
  • B29C 64/209 - Têtes; Buses
  • B29C 64/336 - Alimentation de plusieurs matériaux
  • B33Y 10/00 - Procédés de fabrication additive
  • B33Y 30/00 - Appareils pour la fabrication additive; Leurs parties constitutives ou accessoires à cet effet
  • B33Y 80/00 - Produits obtenus par fabrication additive

5.

THREE-DIMENSIONAL PASSIVE WALKING ROBOT

      
Numéro d'application 18379614
Statut En instance
Date de dépôt 2023-10-12
Date de la première publication 2024-04-18
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Johnson, Aaron
  • Bergbreiter, Sarah
  • Carter, Kamal
  • Islam, Sharfin
  • Yim, Justin
  • Kyle, James

Abrégé

A bipedal walking robot uses a quasi-passive control scheme and a simplified mechanical design. The walking robot has a pair of legs connected to a body through a passive hip joint, which is offset from a center of gravity of the walking robot. A nonconcentric, curved foot is attached at to each leg by a prismatic joint. Extension and retraction of the prismatic joint initiates the walking sequence of the robot, with each foot retracted during the swing phase and extended during the stance phase. Directional changes are controlled by changing a phase offset in the actuation of each foot.

Classes IPC  ?

  • B25J 9/16 - Commandes à programme
  • B62D 57/032 - Véhicules caractérisés par des moyens de propulsion ou de prise avec le sol autres que les roues ou les chenilles, seuls ou en complément aux roues ou aux chenilles avec moyens de propulsion en prise avec le sol, p.ex. par jambes mécaniques avec des pieds ou des patins soulevés alternativement ou dans un ordre déterminé

6.

POST-SYNTHETIC MODIFICATION OF POLYNUCLEOTIDES VIA ACYLATION REAGENTS

      
Numéro d'application US2023076789
Numéro de publication 2024/081849
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-10-13
Date de publication 2024-04-18
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Matyjaszewski, Krzysztof
  • Das, Subha Ranjan
  • Jeong, Jaepil
  • Szczepaniak, Grzegorz
  • Murata, Hironobu
  • Hu, Xiaolei

Abrégé

A method of modifying a polynucleotide includes reacting the polynucleotide with one or more molecules of an acylating reagent. The acylating reagent includes an acylating compound conjugated to (i) an initiator compound for reversible deactivation radical polymerization; (ii) a chain transfer agent for reversible deactivation radical polymerization or (iii) a compound comprising a polymerizable group to form a modified polynucleotide.

Classes IPC  ?

  • C07H 21/02 - Composés contenant au moins deux unités mononucléotide comportant chacune des groupes phosphate ou polyphosphate distincts liés aux radicaux saccharide des groupes nucléoside, p.ex. acides nucléiques avec le ribosyle comme radical saccharide
  • C07H 21/04 - Composés contenant au moins deux unités mononucléotide comportant chacune des groupes phosphate ou polyphosphate distincts liés aux radicaux saccharide des groupes nucléoside, p.ex. acides nucléiques avec le désoxyribosyle comme radical saccharide
  • C08F 2/04 - Polymérisation en solution
  • C08F 2/48 - Polymérisation amorcée par énergie ondulatoire ou par rayonnement corpusculaire par la lumière ultraviolette ou visible
  • C08J 3/18 - Plastification de composés macromoléculaires

7.

SYSTEM AND METHOD FOR THE NON-INVASIVE DETECTION OF SPREADING DEPOLARIZATION USING EEG

      
Numéro d'application US2023034099
Numéro de publication 2024/076501
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-09-29
Date de publication 2024-04-11
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Chamanzar, Alireza
  • Grover, Pulkit

Abrégé

Disclosed herein is a system and method implementing a processing and detection pipeline to detect spreading depolarization waves in a brain occurring after a traumatic brain injury. The method relies solely on EEG data collected by a standard EEG machine.

Classes IPC  ?

  • G16H 50/20 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour le diagnostic assisté par ordinateur, p.ex. basé sur des systèmes experts médicaux
  • G16H 30/00 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement d’images médicales

8.

ADDITIVE MANUFACTURING SUPPORT MATERIAL

      
Numéro d'application 18196884
Statut En instance
Date de dépôt 2023-05-12
Date de la première publication 2024-04-04
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Hudson, Andrew
  • Hinton, Thomas
  • Feinberg, Adam
  • Lee, Andrew

Abrégé

This document describes a process of producing gel microparticles, which are consistent in size and morphology. Through the process of coacervation, large volumes of gel microparticle slurry can be produced by scaling up reactor vessel size. Particles can be repeatedly dehydrated and rehydrated in accordance to their environment, allowing for the storage of particles in a non-solvent such as ethanol. Gel slurries exhibit a Bingham plastic behavior in which the slurry behaves as a solid at shear stresses that are below a critical value. Upon reaching the critical shear stress, the slurry undergoes a rapid decrease in viscosity and behaves as a liquid. The rheological behavior of these slurries can be adjusted by changing the compaction processes such as centrifugation force to alter the yield-stress. The narrower distribution and reduced size of these particles allows for an increase in FRESH printing fidelity.

Classes IPC  ?

  • C08J 3/075 - Gels macromoléculaires
  • B33Y 70/00 - Matériaux spécialement adaptés à la fabrication additive
  • C09D 11/04 - Encres d’imprimerie à base de protéines

9.

Stretchable 3D Printed Circuits

      
Numéro d'application 18539899
Statut En instance
Date de dépôt 2023-12-14
Date de la première publication 2024-04-04
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Fedder, Gary K.
  • Panat, Rahul
  • Brenneman, Jacob
  • Tansel, Derya

Abrégé

Disclosed herein are devices comprising stretchable 3D circuits and methods for fabricating the circuits. The fabrication process includes providing in the elastomeric polymer as a substrate and providing conductive interconnects within the substrate encased in an insulating polymer, such as polyimide, to provide a stiffness gradient between the conductive interconnects and the flexible elastomeric substrate. The circuit may be fabricated as a multilayer construction using three-dimensional pillars as vias and as external interconnects to the circuit.

Classes IPC  ?

  • H05K 3/00 - Appareils ou procédés pour la fabrication de circuits imprimés
  • H05K 1/03 - Emploi de matériaux pour réaliser le substrat
  • H05K 3/40 - Fabrication d'éléments imprimés destinés à réaliser des connexions électriques avec ou entre des circuits imprimés

10.

METHODS AND SYSTEMS OF GENERATING IMAGES UTILIZING MACHINE LEARNING AND EXISTING IMAGES WITH DISENTANGLED CONTENT AND STYLE ENCODING

      
Numéro d'application 17949517
Statut En instance
Date de dépôt 2022-09-27
Date de la première publication 2024-04-04
Propriétaire
  • Robert Bosch GmbH (Allemagne)
  • CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Arief, Mansur
  • Kim, Ji Eun
  • Shekhar, Shashank
  • Norouzzadeh, Mohammad Sadegh
  • Zhao, Ding

Abrégé

Systems and methods for generating new images for training a machine-learning model are disclosed. Image data is produced regarding an image captured by an image sensor. The image data is altered such that the style of the image (e.g., color, shading, orientation, etc.) is altered. The altered image data is encoded into a first latent space. An image from a database is selected based on its similarity to the altered image and a decoding of the first latent space. Style encodings of the first latent space are extracted to classify a style of the altered image data in a second latent space. New images are then generated utilizing a reconstructor model that combines the two latent spaces. These new images can be used to train an image-recognition model.

Classes IPC  ?

  • G06V 10/774 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p.ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]; Séparation aveugle de source méthodes de Bootstrap, p.ex. "bagging” ou “boosting”
  • G06F 16/532 - Formulation de requêtes, p.ex. de requêtes graphiques
  • G06T 11/00 - Génération d'images bidimensionnelles [2D]
  • G06V 10/764 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant la classification, p.ex. des objets vidéo
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G06V 20/58 - Reconnaissance d’objets en mouvement ou d’obstacles, p.ex. véhicules ou piétons; Reconnaissance des objets de la circulation, p.ex. signalisation routière, feux de signalisation ou routes

11.

ADDITIVE MANUFACTURING OF EMBEDDED MATERIALS

      
Numéro d'application 18142503
Statut En instance
Date de dépôt 2023-05-02
Date de la première publication 2024-04-04
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Feinberg, Adam
  • Hinton, Thomas

Abrégé

In one aspect, a method includes providing support material within which the structure is fabricated, depositing, into the support material, structure material to form the fabricated structure, and removing the support material to release the fabricated structure from the support material. The provided support material is stationary at an applied stress level below a threshold stress level and flows at an applied stress level at or above the threshold stress level during fabrication of the structure. The provided support material is configured to mechanically support at least a portion of the structure and to prevent deformation of the structure during the fabrication of the structure. The deposited structure material is suspended in the support material at a location where the structure material is deposited. The structure material comprises a fluid that transitions to a solid or semi-solid state after deposition of the structure material.

Classes IPC  ?

  • A61L 27/54 - Matériaux biologiquement actifs, p.ex. substances thérapeutiques
  • A61L 27/04 - Métaux ou alliages
  • A61L 27/10 - Céramiques ou verres
  • A61L 27/14 - Matériaux macromoléculaires
  • A61L 27/18 - Matériaux macromoléculaires obtenus par des réactions autres que celles faisant intervenir uniquement des liaisons non saturées carbone-carbone
  • A61L 27/20 - Polysaccharides
  • A61L 27/22 - Polypeptides ou leurs dérivés
  • A61L 27/24 - Collagène
  • A61L 27/38 - Cellules animales
  • A61L 27/52 - Hydrogels ou hydrocolloïdes
  • B29C 64/112 - Procédés de fabrication additive n’utilisant que des matériaux liquides ou visqueux, p.ex. dépôt d’un cordon continu de matériau visqueux utilisant des gouttelettes individuelles, p.ex. de buses de jet
  • B29C 64/118 - Procédés de fabrication additive n’utilisant que des matériaux liquides ou visqueux, p.ex. dépôt d’un cordon continu de matériau visqueux utilisant un matériau filamentaire mis en fusion, p.ex. modélisation par dépôt de fil en fusion [FDM]
  • B29C 64/40 - Structures de support des objets en 3D pendant la fabrication, lesdites structures devant être sacrifiées après réalisation de la fabrication
  • B33Y 10/00 - Procédés de fabrication additive
  • B33Y 70/00 - Matériaux spécialement adaptés à la fabrication additive

12.

STRUCTURED MEDICAL DATA CLASSIFICATION SYSTEM FOR MONITORING AND REMEDIATING TREATMENT RISKS

      
Numéro d'application 18144125
Statut En instance
Date de dépôt 2023-05-05
Date de la première publication 2024-04-04
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Krishnamurti, Tamar Priya
  • Davis, Alexander
  • Simhan, Hyagriv

Abrégé

A system for classifying structured medical data, with each item of structured medical data, the system comprising a processing module that parses items of structured medical data to retrieve values of respective fields of the one or more items of structured medical data, the one or more retrieved values representing a set of medical attributes; a classification module that selects a classifier based at least one of the attributes in the set and applies the classifier to the set of attributes to classify one or more items of structured medical data into a particular risk profile; a user interface that renders one or more controls for input data that confirms one or more of the risk factors of the risk profile; and a transmitter to transmit to a remote medical device, an alert that specifies confirmation of the one or more of the risk factors.

Classes IPC  ?

  • G16H 50/70 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour extraire des données médicales, p.ex. pour analyser les cas antérieurs d’autres patients
  • A61B 5/00 - Mesure servant à établir un diagnostic ; Identification des individus
  • G06F 9/451 - Dispositions d’exécution pour interfaces utilisateur
  • G06F 16/901 - Indexation; Structures de données à cet effet; Structures de stockage
  • G06N 5/02 - Représentation de la connaissance; Représentation symbolique
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G16H 10/20 - TIC spécialement adaptées au maniement ou au traitement des données médicales ou de soins de santé relatives aux patients pour des essais ou des questionnaires cliniques électroniques
  • G16H 40/67 - TIC spécialement adaptées à la gestion ou à l’administration de ressources ou d’établissements de santé; TIC spécialement adaptées à la gestion ou au fonctionnement d’équipement ou de dispositifs médicaux pour le fonctionnement d’équipement ou de dispositifs médicaux pour le fonctionnement à distance
  • G16H 50/30 - TIC spécialement adaptées au diagnostic médical, à la simulation médicale ou à l’extraction de données médicales; TIC spécialement adaptées à la détection, au suivi ou à la modélisation d’épidémies ou de pandémies pour l’évaluation des risques pour la santé d’une personne

13.

Methods and Software for Bundle-Based Content Organization, Manipulation, and/or Task Management

      
Numéro d'application 18285437
Statut En instance
Date de dépôt 2022-04-29
Date de la première publication 2024-04-04
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Kittur, Aniket
  • Chang, Joseph C.

Abrégé

Methods for assisting one or more users in organizing content-items, such as location information (e.g., URLs) for online information resources (e.g., webpages) and clips taken from information resources, accessed via content-access software, such as one or more web browsers, using a content item-bundle primitive that allows users to create, build, manipulate, and/or populate their own content-item bundles according to their information investigation and collection desires/needs. In some embodiments, the methods include automatically bundling content items into suggested content-item bundles based on learned relationships among various content items. In some embodiments, the methods can be implemented to provide bundle-based task managers that allow users to not only organize their content items but also define tasks and/or projects rooted in the content-item-bundle primitive. Further embodiments are disclosed, as is software for executing disclosed methods.

Classes IPC  ?

  • G06F 3/0486 - Glisser-déposer
  • G06F 3/0483 - Interaction avec des environnements structurés en pages, p.ex. métaphore livresque
  • G06Q 10/0631 - Planification, affectation, distribution ou ordonnancement de ressources d’entreprises ou d’organisations

14.

High-Density Automated Storage and Retrieval System

      
Numéro d'application 18508371
Statut En instance
Date de dépôt 2023-11-14
Date de la première publication 2024-03-28
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Herman, Herman
  • Goldman, Gabriel

Abrégé

A high-density storage system for goods is described in which totes carrying the goods are storage in a storage structure and stored and retrieved by robotic carriers. The carriers move laterally and/or longitudinally along the exterior of the support structure and retrieve totes from the interior of the structure by manipulating rows of coupled totes. Totes at the ends of rows are quickly removed and stored in another row until the desired tote appears at the end of the row, at which point the carrier proceeds with the tote to the exit point of the storage system. Storing totes is also a quick action by pushing them into any row. As a tote is pushed into the row, it will automatically couple with a tote inside the row that it comes into contact with.

Classes IPC  ?

  • B65G 1/04 - Dispositifs d'emmagasinage mécaniques
  • B65D 21/02 - Réceptacles de forme spéciale ou pourvus de garnitures ou de pièces de fixation, pour faciliter l'emboîtement, le gerbage ou l'assemblage

15.

High-Density Automated Storage and Retrieval System

      
Numéro d'application 18508380
Statut En instance
Date de dépôt 2023-11-14
Date de la première publication 2024-03-28
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Herman, Herman
  • Goldman, Gabriel

Abrégé

A high-density storage system for goods is described in which totes carrying the goods are stored in a storage structure and stored and retrieved via stationary or mobile conveyors running along opposite ends of each layer of the storage structure. The totes may be moved to or from the conveyors as the rows move at a constant velocity toward or away from the conveyors. Totes at the ends of rows are quickly moved and stored in another row until the desired tote appears at the end of the row, at which point the desired tote is carried to an exit point of the storage structure by one of the conveyors.

Classes IPC  ?

  • B65G 1/04 - Dispositifs d'emmagasinage mécaniques
  • B65D 21/02 - Réceptacles de forme spéciale ou pourvus de garnitures ou de pièces de fixation, pour faciliter l'emboîtement, le gerbage ou l'assemblage

16.

MULTIPLE HYPOTHESIS TRANSFORMATION MATCHING FOR ROBUST VERIFICATION OF OBJECT IDENTIFICATION

      
Numéro d'application 18272298
Statut En instance
Date de dépôt 2022-03-31
Date de la première publication 2024-03-28
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Savvides, Marios
  • Ahmed, Uzair

Abrégé

Disclosed herein is a system and method for increasing the confidence of a match between the test image and an image stored in a library database. Features are extracted from the test image and compared to features stored in the image database and, if a match is determined, one or more transformations are performed on the test image to generate pose-altered images. Features are then extracted from the pose-altered images and matched with pose-altered images in the database. The scores for the subsequent matchings can be aggregated to determine an overall probability of a match between the test image in an image in the library database.

Classes IPC  ?

  • G06V 10/74 - Appariement de motifs d’image ou de vidéo; Mesures de proximité dans les espaces de caractéristiques
  • G06T 3/60 - Rotation d'une image entière ou d'une partie d'image
  • 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
  • G06V 10/44 - Extraction de caractéristiques locales par analyse des parties du motif, p.ex. par détection d’arêtes, de contours, de boucles, d’angles, de barres ou d’intersections; Analyse de connectivité, p.ex. de composantes connectées
  • G06V 10/56 - Extraction de caractéristiques d’images ou de vidéos relative à la couleur
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G06V 20/68 - Aliments, p.ex. fruits ou légumes

17.

System and Method for Using Non-Axis Aligned Bounding Boxes for Retail Detection

      
Numéro d'application 18272754
Statut En instance
Date de dépôt 2022-03-09
Date de la première publication 2024-03-28
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Savvides, Marios
  • Zhu, Chenchen
  • Chen, Fangyi
  • Zhang, Han

Abrégé

Disclosed herein is a system and method for generating quadrilateral bonding boxes which tightly cover the most representative faces of retail products having arbitrary poses. The quadrilateral boxes do not include unnecessary background information or miss parts of the objects, as would the axis-aligned bounding boxes produced by prior art detectors. A simple projection transformation can correct the pose of products for downstream tasks.

Classes IPC  ?

  • G06T 7/70 - Détermination de la position ou de l'orientation des objets ou des caméras
  • G06V 10/25 - Détermination d’une région d’intérêt [ROI] ou d’un volume d’intérêt [VOI]
  • G06V 10/44 - Extraction de caractéristiques locales par analyse des parties du motif, p.ex. par détection d’arêtes, de contours, de boucles, d’angles, de barres ou d’intersections; Analyse de connectivité, p.ex. de composantes connectées
  • G06V 10/764 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant la classification, p.ex. des objets vidéo

18.

ARCHITECTURE TRADEOFF ANALYSIS METHOD

      
Numéro de série 98460893
Statut En instance
Date de dépôt 2024-03-21
Propriétaire Carnegie Mellon University ()
Classes de Nice  ? 42 - Services scientifiques, technologiques et industriels, recherche et conception

Produits et services

Consulting services, namely, investigation, namely, computer software design for others, and analysis, and testing of computer software architecture relative to software quality attributes and business goals and providing materials relating thereto

19.

METHOD FOR COMPRESSING AN AI-BASED OBJECT DETECTION MODEL FOR DEPLOYMENT ON RESOURCE-LIMITED DEVICES

      
Numéro d'application 18266734
Statut En instance
Date de dépôt 2022-01-28
Date de la première publication 2024-03-21
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Walawalkar, Devesh
  • Savvides, Marios

Abrégé

Disclosed herein is a method for efficiently reducing the computational footprint of any AI-based object detection model, so as to enable its real-time deployment on computing resource-limited (i.e., low-power, embedded) devices. The disclosed method provides a step-by-step framework using an optimized combination of compression techniques to effectively compress any given AI-based object detection model.

Classes IPC  ?

  • G06V 10/70 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique
  • G06N 3/082 - Méthodes d'apprentissage modifiant l’architecture, p.ex. par ajout, suppression ou mise sous silence de nœuds ou de connexions
  • G06V 10/774 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p.ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]; Séparation aveugle de source méthodes de Bootstrap, p.ex. "bagging” ou “boosting”
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux

20.

SYSTEM AND METHOD FOR THE DISCOVERING EFFICIENT RANDOM NEURAL NETWORKS

      
Numéro d'application 18272747
Statut En instance
Date de dépôt 2022-02-18
Date de la première publication 2024-03-21
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Savvides, Marios
  • Phan, Thanh Hai
  • Shen, Zhiqiang
  • Chawla, Askhay

Abrégé

Disclosed herein is a system and method for novel neural architecture search using a random graph network backbone to facilitate the creation of an efficient network structure. The method utilizes reinforcement learning algorithms to build a complex relationship between intra-connections (i.e., links between blocks in a random graph network) and extra-connections (i.e., links among blocks across the random graphs network) for discovering an efficient random neural architecture.

Classes IPC  ?

21.

PERSONALIZED PRIVACY ASSISTANT

      
Numéro d'application 18239267
Statut En instance
Date de dépôt 2023-08-29
Date de la première publication 2024-03-21
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Sadeh, Norman
  • Liu, Bin
  • Das, Anupam
  • Degeling, Martin
  • Schaub, Florian

Abrégé

A system comprises a IoT resource and a computing device of a user. The computing device comprises a processor that executes a personal privacy app that receives data about the IoT resource and communicates a preference setting for the user with respect to the IoT device. The preference setting is based on the data received about the IoT resource.

Classes IPC  ?

  • G06F 21/60 - Protection de données
  • 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
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 9/40 - Protocoles réseaux de sécurité
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs

22.

SYSTEM AND METHOD FOR THE AUTOMATED LEARNING OF LEAN CNN NETWORK ARCHITECTURES

      
Numéro d'application 18275320
Statut En instance
Date de dépôt 2022-02-16
Date de la première publication 2024-03-21
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Savvides, Marios
  • Ahmed, Uzair
  • Phan, Thanh Hai

Abrégé

Disclosed herein is a system and method for evolving a deep neural network model by searching for hidden sub-networks within the model. The model is evolved by adding convolutional layers to the model, then pruning the model to remove redundant filters. The model is exposed to training samples of increasing complexity each time the model is evolved, until a desired level of performance is achieved, at which time, the model is exposed to all available training data.

Classes IPC  ?

23.

MONOLAYER CELL PATCH IN AN EXTRACELLULAR MATRIX SCAFFOLD

      
Numéro d'application 17769626
Statut En instance
Date de dépôt 2020-10-19
Date de la première publication 2024-03-14
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Feinberg, Adam Walter
  • Simko, Rachelle

Abrégé

A process for micro-tissue encapsulation of cells includes coating a tissue scaffold stamp with an extracellular matrix compound. The process includes depositing the tissue scaffold stamp onto a thermoresponsive substrate and seeding the tissue scaffold stamp with a cell culture. A cell culture forms a cell patch that is attached to the extracellular matrix compound. A monolayer on the tissue scaffold stamp for which borders of the monolayer maintain expressions for cell-cell junctions, wherein the cell-cell junctions of the monolayer are configured to express tension forces. The process includes removing the thermoresponsive substrate. The process includes folding the micro-tissue structure by suspending the micro-tissue in the solvent. The folded micro-tissue structure is collected from the solvent and administered to an organism.

Classes IPC  ?

  • A61F 9/00 - Procédés ou dispositifs pour le traitement des yeux; Dispositifs pour mettre en place des verres de contact; Dispositifs pour corriger le strabisme; Appareils pour guider les aveugles; Dispositifs protecteurs pour les yeux, portés sur le corps ou dans la main
  • A61K 35/30 - Nerfs; Cerveau; Yeux; Cellules cornéennes; Liquide céphalorachidien; Cellules souches neuronales; Cellules précurseurs neuronales; Cellules gliales; Oligodendrocytes; Cellules de Schwann; Astroglies; Astrocytes; Plexus choroïde; Tissu de moelle épinière
  • A61L 27/18 - Matériaux macromoléculaires obtenus par des réactions autres que celles faisant intervenir uniquement des liaisons non saturées carbone-carbone
  • A61L 27/34 - Matériaux macromoléculaires
  • A61L 27/36 - Matériaux pour prothèses ou pour revêtement de prothèses contenant des constituants de constitution indéterminée ou leurs produits réactionnels
  • A61L 27/38 - Cellules animales
  • A61L 27/50 - Matériaux caractérisés par leur fonction ou leurs propriétés physiques
  • C12N 5/079 - Cellules neurales

24.

SIMULATING DYNAMIC SOLAR HARVESTING WITH MODELLING OF DIFFUSE SHADOWS

      
Numéro d'application US2023031325
Numéro de publication 2024/049776
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-08-29
Date de publication 2024-03-07
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Leduc, Philip
  • Arias-Rosales, Andres

Abrégé

Disclosed herein is a novel method for modelling and simulating urban solar harvesting by modeling the components of solar radiation using a modelling framework with modules related to view factors, transmittance, beam and diffuse shadow modeling, heat transfer equilibrium, and a virtual environment that emulates urban infrastructure and receives weather and radiation data as inputs. Also disclosed herein are various approaches for modelling diffuse shadows, which are a component of the integrated modelling framework. The various modules are integrated and optimized to compose several versions of modeling and simulation tools, which can estimate the temperature, power, and energy output of dense groups of freely-defined dynamic solar harvesting surfaces in urban and other intricate scenarios characterized by high three-dimensionality.

Classes IPC  ?

  • G06T 15/60 - Génération d'ombres
  • G06T 15/06 - Lancer de rayon
  • G06T 15/55 - Radiosité
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06F 30/20 - Optimisation, vérification ou simulation de l’objet conçu

25.

ENERGY-MINIMAL DATAFLOW ARCHITECTURE WITH PROGRAMMABLE ON-CHIP NETWORK

      
Numéro d'application US2023031348
Numéro de publication 2024/049791
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-08-29
Date de publication 2024-03-07
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Lucia, Brandon
  • Beckmann, Nathan
  • Gobieski, Graham

Abrégé

Disclosed herein is a co-designed compiler and CGRA architecture that achieves both high programmability and extreme energy efficiency. The architecture includes a rich set of control-flow operators that support arbitrary control flow and memory access on the CGRA fabric. The architecture is able to realize both energy and area savings over prior art implementations by offloading most control operations into a programmable on-chip network where they can re-use existing network switches.

Classes IPC  ?

  • G06F 9/30 - Dispositions pour exécuter des instructions machines, p.ex. décodage d'instructions
  • G06F 5/00 - Procédés ou dispositions pour la conversion de données, sans modification de l'ordre ou du contenu des données maniées
  • G06F 8/41 - Compilation
  • G06F 9/50 - Allocation de ressources, p.ex. de l'unité centrale de traitement [UCT]

26.

System and Method for Application-Dependent Selection of Batteries with Differentiable Programming

      
Numéro d'application 18011401
Statut En instance
Date de dépôt 2022-05-14
Date de la première publication 2024-02-29
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s) Viswanathan, Venkatasubramanian

Abrégé

Disclosed herein is a system and method for selecting a battery for a particular application, for example, batteries used in portable electronics, electric vehicles, satellites, etc. The method uses an end-to-end differentiable modeling approach that allows the selection of batteries directly from the parameters of the battery and a specification of the particular application for which the batteries are being selected.

Classes IPC  ?

  • G01R 31/36 - Dispositions pour le test, la mesure ou la surveillance de l’état électrique d’accumulateurs ou de batteries, p.ex. de la capacité ou de l’état de charge
  • G01R 31/367 - Logiciels à cet effet, p.ex. pour le test des batteries en utilisant une modélisation ou des tables de correspondance

27.

System, Method, and Device for Automated Energy Remediation

      
Numéro d'application 18236530
Statut En instance
Date de dépôt 2023-08-22
Date de la première publication 2024-02-29
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Nock, Destenie
  • Cong, Shuchen
  • Qiu, Yueming

Abrégé

Provided is a system, method, and device for automated energy remediation. The system includes at least one processor programmed or configured to: store energy usage data for a plurality of households, store environmental data associated with the plurality of households, the environmental data including outdoor temperature measurements, determine an inflection temperature for each household of the plurality of households based on a nonlinear regression model, determine a gap metric value based on a maximum median inflection temperature and a minimum inflection temperature from the plurality of households, form a plurality of groups based on the plurality of households and household data associated with each household, each group including a subset of households of the plurality of households, determine at least one group of the plurality of groups, and automatically initiate at least one energy protocol for households in the at least one group.

Classes IPC  ?

  • H02J 13/00 - Circuits pour pourvoir à l'indication à distance des conditions d'un réseau, p.ex. un enregistrement instantané des conditions d'ouverture ou de fermeture de chaque sectionneur du réseau; Circuits pour pourvoir à la commande à distance des moyens de commutation dans un réseau de distribution d'énergie, p.ex. mise en ou hors circuit de consommateurs de courant par l'utilisation de signaux d'impulsion codés transmis par le réseau
  • H02J 3/00 - Circuits pour réseaux principaux ou de distribution, à courant alternatif

28.

SYSTEM AND METHOD FOR DOMAIN-AGNOSTIC BIAS REDUCTION WITH SELECTED SAMPLING FOR FEW-SHOT LEARNING

      
Numéro d'application 18267540
Statut En instance
Date de dépôt 2022-02-03
Date de la première publication 2024-02-29
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Tao, Ran
  • Savvides, Marios

Abrégé

Disclosed herein is a methodology for refining novel-class features in a few-shot learning scenario by fine-tuning the feature extractor by reducing both class-agnostic biases and class-specific biases. A distribution calibration module is used to reduce the class-agnostic bias by normalizing the overall feature distribution for novel classes and further reshaping the feature manifold for fast adaptation during fine-tuning. Selected sampling is used to reduce class-specific bias by augmenting more data for better estimation.

Classes IPC  ?

  • G06V 10/77 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p.ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]; Séparation aveugle de source
  • G06V 10/764 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant la classification, p.ex. des objets vidéo
  • G06V 10/771 - Sélection de caractéristiques, p.ex. sélection des caractéristiques représentatives à partir d’un espace multidimensionnel de caractéristiques

29.

System and Method for Tracking an Object Based on Skin Images

      
Numéro d'application 18280283
Statut En instance
Date de dépôt 2022-03-04
Date de la première publication 2024-02-29
Propriétaire
  • Carnegie Mellon University (USA)
  • University of Pittsburgh - Of the Commonwealth System of Higher Education (USA)
Inventeur(s)
  • Galeotti, John Michael
  • Stetten, George Dewitt
  • Huang, Chun-Yin

Abrégé

Provided is a system, method, and computer program product for tracking an object based on skin images. A method includes capturing, with at least one computing device, a sequence of images with a stationary or movable camera unit arranged in a room, the sequence of images including the subject and an object moving relative to the subject, and determining, with at least one computing device, the pose of the object with respect to the subject in at least one image of the sequence of images based on computing or using a prior surface model of the subject, a surface model of the object, and an optical model of the stationary or movable camera unit.

Classes IPC  ?

  • A61B 5/06 - Dispositifs autres que ceux à radiation, pour détecter ou localiser les corps étrangers
  • A61B 5/00 - Mesure servant à établir un diagnostic ; Identification des individus
  • G06T 7/246 - Analyse du mouvement utilisant des procédés basés sur les caractéristiques, p.ex. le suivi des coins ou des segments
  • G06T 7/73 - Détermination de la position ou de l'orientation des objets ou des caméras utilisant des procédés basés sur les caractéristiques

30.

SOFT ANCHOR POINT OBJECT DETECTION

      
Numéro d'application 18272290
Statut En instance
Date de dépôt 2022-01-24
Date de la première publication 2024-02-29
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Zhu, Chenchen
  • Savvides, Marios
  • Shen, Zhiqiang
  • Chen, Fangyi

Abrégé

Disclosed herein is a method of soft anchor-point detection (SAPD), which implements a concise, single-stage anchor-point detector with both faster speed and higher accuracy. Also disclosed is a novel training strategy with two softened optimization techniques: soft-weighted anchor points and soft-selected pyramid levels.

Classes IPC  ?

  • G06V 10/25 - Détermination d’une région d’intérêt [ROI] ou d’un volume d’intérêt [VOI]
  • G06V 10/44 - Extraction de caractéristiques locales par analyse des parties du motif, p.ex. par détection d’arêtes, de contours, de boucles, d’angles, de barres ou d’intersections; Analyse de connectivité, p.ex. de composantes connectées
  • G06V 10/74 - Appariement de motifs d’image ou de vidéo; Mesures de proximité dans les espaces de caractéristiques
  • G06V 10/764 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant la classification, p.ex. des objets vidéo

31.

SYSTEM AND METHOD FOR SCENE RECTIFICATION VIA HOMOGRAPHY ESTIMATION

      
Numéro d'application 18272301
Statut En instance
Date de dépôt 2022-04-01
Date de la première publication 2024-02-29
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Savvides, Marios
  • Ahmed, Uzair

Abrégé

Disclosed herein is a system and method for performing pose-correction on images containing objects within a scene, or the entire scene, to compensate for off-centered camera views. The system and method generates a more frontal view of the object or scene by applying planar homography by identifying corner endpoints of the object or the scene and repositioning the corner endpoints to provide a more frontal view. The pose-corrected scene may then be input to an object detector to determine a location of a bounding box of an object-of-interest which would be more accurate than a bounding box from the original off-centered image.

Classes IPC  ?

  • G06V 10/24 - Alignement, centrage, détection de l’orientation ou correction de l’image
  • G06V 10/25 - Détermination d’une région d’intérêt [ROI] ou d’un volume d’intérêt [VOI]
  • G06V 10/44 - Extraction de caractéristiques locales par analyse des parties du motif, p.ex. par détection d’arêtes, de contours, de boucles, d’angles, de barres ou d’intersections; Analyse de connectivité, p.ex. de composantes connectées
  • G06V 10/764 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant la classification, p.ex. des objets vidéo
  • G06V 20/50 - Contexte ou environnement de l’image

32.

SYSTEM AND METHOD FOR LOCAL SPATIAL FEATURE POOLING FOR FINE-GRAINED REPRESENTATION LEARNING

      
Numéro d'application 18259479
Statut En instance
Date de dépôt 2022-02-16
Date de la première publication 2024-02-22
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Savvides, Marios
  • Ahmed, Uzair
  • Phan, Thanh Hai

Abrégé

Disclosed herein is a system and method for pooling local features for fine-grained image classification. The deep features learned by the deep network are augmented with low level local landmark features by learning a pooling strategy that pools landmark features from earlier layers of the deep network. These low level landmark features are combined with the deep features and sent to the classifier.

Classes IPC  ?

  • G06V 10/80 - Fusion, c. à d. combinaison des données de diverses sources au niveau du capteur, du prétraitement, de l’extraction des caractéristiques ou de la classification
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G06V 10/77 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p.ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]; Séparation aveugle de source
  • G06V 10/46 - Descripteurs pour la forme, descripteurs liés au contour ou aux points, p.ex. transformation de caractéristiques visuelles invariante à l’échelle [SIFT] ou sacs de mots [BoW]; Caractéristiques régionales saillantes

33.

SYSTEM AND METHOD FOR PHOTOREALISTIC IMAGE SYNTHESIS USING UNSUPERVISED SEMANTIC FEATURE DISENTANGLEMENT

      
Numéro d'application 18269721
Statut En instance
Date de dépôt 2022-02-02
Date de la première publication 2024-02-22
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Zheng, Yutong
  • Savvides, Marios
  • Huang, Yu Kai

Abrégé

Disclosed herein is a method to disentangle linear-encoded facial semantics from facial images without external supervision. The method uses linear regression and sparse representation learning concepts to make the disentangled latent representations easily interpreted and manipulated. Generated facial images are decomposed into multiple semantic features and latent representations are extracted to capture interpretable facial semantics. The semantic features may be manipulated to synthesize photorealistic facial images by sampling along vectors representing the semantic features, thereby changing the associate semantics.

Classes IPC  ?

  • G06T 11/60 - Edition de figures et de texte; Combinaison de figures ou de texte
  • G06T 9/00 - Codage d'image
  • G06V 10/44 - Extraction de caractéristiques locales par analyse des parties du motif, p.ex. par détection d’arêtes, de contours, de boucles, d’angles, de barres ou d’intersections; Analyse de connectivité, p.ex. de composantes connectées
  • G06V 40/16 - Visages humains, p.ex. parties du visage, croquis ou expressions

34.

PHASE CHANGE NANO ELECTRO-MECHANICAL RELAY

      
Numéro d'application 18457133
Statut En instance
Date de dépôt 2023-08-28
Date de la première publication 2024-02-22
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Best, James
  • Piazza, Gianluca

Abrégé

A MEMS/NEMS actuator based on a phase change material is described in which the volumetric change observed when the phase change material changes from a crystalline phase to an amorphous phase is used to effectuate motion in the device. The phase change material may be changed from crystalline phase to amorphous phase by heating with a heater or by passing current directly through the phase change material, and thereafter quenched quickly by dissipating heat into a substrate. The phase change material may be changed from the amorphous phase to a crystalline phase by heating at a lower temperature. An application of the actuator is described to fabricate a phase change nano relay in which the volumetric expansion of the actuator is used to push a contact across an airgap to bring it into contact with a source/drain.

Classes IPC  ?

  • H01H 37/36 - Interrupteurs actionnés thermiquement - Détails Éléments thermosensibles actionnés par l'expansion ou la contraction d'un fluide avec ou sans vaporisation
  • H01H 1/00 - Contacts

35.

System, Method, and Computer Program Product for Classification of Diseases Based on Expansion Microscopic Images

      
Numéro d'application 18267134
Statut En instance
Date de dépôt 2021-12-15
Date de la première publication 2024-02-15
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Zhao, Yongxin
  • Ahn, Christopher Byungjun

Abrégé

Provided is a method for classification of diseases including receiving image data associated with an image at a first resolution. The image may be processed, for example by removing a background from the image, deconstructing the image into separate layers, and segmenting the image to define a plurality of single-cell images. A single-cell image may be processed, for example, by applying a filter to the single-cell image to decrease a resolution of the single-cell image as compared to the first resolution, to a second resolution. A label may be assigned to the single-cell image. A machine learning model is trained to predict a classification of the single-cell image based on inputting a plurality of single-cell images into the model. The trained machine learning model may be used to predict the outcome of a treatment. Systems and computer program products are also provided.

Classes IPC  ?

  • G06T 7/00 - Analyse d'image
  • G06T 7/194 - Découpage; Détection de bords impliquant une segmentation premier plan-arrière-plan
  • G06T 7/11 - Découpage basé sur les zones
  • G06V 10/774 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p.ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]; Séparation aveugle de source méthodes de Bootstrap, p.ex. "bagging” ou “boosting”
  • G06V 20/69 - Objets microscopiques, p.ex. cellules biologiques ou pièces cellulaires
  • G06T 7/73 - Détermination de la position ou de l'orientation des objets ou des caméras utilisant des procédés basés sur les caractéristiques
  • G06V 20/70 - RECONNAISSANCE OU COMPRÉHENSION D’IMAGES OU DE VIDÉOS Éléments spécifiques à la scène Étiquetage du contenu de scène, p.ex. en tirant des représentations syntaxiques ou sémantiques
  • G06V 10/776 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p.ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]; Séparation aveugle de source Évaluation des performances
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G06T 3/40 - Changement d'échelle d'une image entière ou d'une partie d'image
  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture

36.

System and Method for Deep Learning for Tracking Cortical Spreading Depression Using EEG

      
Numéro d'application 18011351
Statut En instance
Date de dépôt 2022-04-27
Date de la première publication 2024-02-15
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Chamanzar, Alireza
  • Liu, Xujin
  • Jiang, Levender Y.
  • Vogt, Kimon A.
  • Moura, José M.F.
  • Grover, Pulkit

Abrégé

Disclosed herein is a system and method implementing an automated, generalizable model for tracking cortical spreading depressions using EEG. The model comprises convolutional neural networks and graph neural networks to leverage both the spatial and the temporal properties of CSDs in the detection. The trained model is generalizable to different head models such that it can be applied to new patients without re-training. Further, the model is scalable to different densities of EEG electrodes, even when trained on a specific electride density.

Classes IPC  ?

  • A61B 5/372 - Analyse des électroencéphalogrammes
  • A61B 5/00 - Mesure servant à établir un diagnostic ; Identification des individus

37.

SYSTEM AND METHOD FOR DOMAIN ADAPTIVE OBJECT DETECTION VIA GRADIENT DETACH BASED STACKED COMPLEMENTARY LOSSES

      
Numéro d'application 18267539
Statut En instance
Date de dépôt 2022-01-31
Date de la première publication 2024-02-15
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Shen, Zhiqiang
  • Maheshwari, Harsh
  • Savvides, Marios

Abrégé

Disclosed herein an effective detach strategy which suppresses the flow of gradients from context sub-networks through the detection backbone path to obtain a more discriminative context by forcing the representation of context sub-network to be dissimilar from the detection network. A sub-network is defined to generate the context information from early layers of the detection backbone. Because instance and context focus on perceptually different parts of an image, the representations from either of them should also be discrepant. In addition, a stacked complementary loss is generated to and backpropagated to the detection network.

Classes IPC  ?

  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G06V 10/77 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p.ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]; Séparation aveugle de source

38.

SYSTEM AND METHOD FOR UNSUPERVISED OBJECT DEFORMATION USING FEATURE MAP-LEVEL DATA AUGMENTATION

      
Numéro d'application 18267543
Statut En instance
Date de dépôt 2022-02-04
Date de la première publication 2024-02-15
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Tao, Ran
  • Savvides, Marios
  • Zhang, Han

Abrégé

Disclosed herein is a methodology implementing feature map-level data augmentation in a feature map. Two or more units in the feature map are selected and the values of locations in the two or more units are swapped among the two or more units. Value perturbations applied around local units in the feature map implicitly lead to an unused data augmentation at the image level.

Classes IPC  ?

  • G06V 10/771 - Sélection de caractéristiques, p.ex. sélection des caractéristiques représentatives à partir d’un espace multidimensionnel de caractéristiques

39.

System and Method for Detecting, Reading and Matching in a Retail Scene

      
Numéro d'application 18491059
Statut En instance
Date de dépôt 2023-10-20
Date de la première publication 2024-02-08
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Savvides, Marios
  • Chen, Fangyi
  • Zhang, Han
  • Zhu, Chenchen

Abrégé

Disclosed herein are designs for two baselines to detect products in a retail setting. A novel detector, referred to herein as RetailDet, detects quadrilateral products. To match products using visual texts on 2D space, text features are encoded with spatial positional encoding and the Hungarian Algorithm that calculates optimal assignment plans between varying text sequences is used.

Classes IPC  ?

  • G06V 10/774 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p.ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]; Séparation aveugle de source méthodes de Bootstrap, p.ex. "bagging” ou “boosting”
  • G06V 10/77 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p.ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]; Séparation aveugle de source
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G06V 10/766 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant la régression, p.ex. en projetant les caractéristiques sur des hyperplans
  • G06V 10/764 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant la classification, p.ex. des objets vidéo
  • G06V 10/776 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p.ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]; Séparation aveugle de source Évaluation des performances
  • G06V 30/18 - Extraction d’éléments ou de caractéristiques de l’image
  • G06V 30/19 - Reconnaissance utilisant des moyens électroniques

40.

System and Method for Operating a Ventilator

      
Numéro d'application 18245936
Statut En instance
Date de dépôt 2021-09-17
Date de la première publication 2024-02-08
Propriétaire
  • Carnegie Mellon University (USA)
  • University of Pittsburgh - Of the Commonwealth System of Higher Education (USA)
Inventeur(s)
  • Li, Lu
  • Schwerin, Michael B.
  • Choset, Howie
  • Cook, Keith E.
  • Rose, Jason

Abrégé

Provided is a system for operating a ventilator. The system includes a motorized proportional valve actuator including a stepper motor and an actuator. The actuator is connected to the stepper motor and configured to output pressurized air by controlling a pressure on a valve diaphragm. A conduit provides for fluid communication of the pressurized air to a breathing apparatus. A sensor arrangement is in fluid communication with the conduit between the at least one motorized proportional valve actuator and the breathing apparatus. The sensor arrangement includes: (i) an intake manifold configured to output a restricted flow of air from the pressurized air transported in the conduit, and (ii) a sensor device in fluid communication with an outlet of the intake manifold, the sensor device configured to measure an air pressure of the conduit based on the restricted flow of air.

Classes IPC  ?

  • A61M 16/20 - Valves spécialement adaptées aux dispositifs respiratoires médicaux
  • A61M 16/10 - Préparation de gaz ou vapeurs à respirer
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

41.

FAST OBJECT SEARCH BASED ON THE COCKTAIL PARTY EFFECT

      
Numéro d'application 18266737
Statut En instance
Date de dépôt 2022-01-31
Date de la première publication 2024-02-08
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Chen, Fangyi
  • Sarkar, Shayeree

Abrégé

Disclosed herein is an improved method for identifying images containing objects-of-interest from a large set of images. The method comprises mixing two or more of the images to create a grouped image and exposing the grouped image to an object detector trained on grouped images to make an initial determination that the grouped image was formed from at least one image containing an object-of-interest. The images which formed the grouped image are then exposed to regular object detectors to determine a classification of the object-of-interest.

Classes IPC  ?

  • G06T 7/70 - Détermination de la position ou de l'orientation des objets ou des caméras
  • G06V 10/774 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p.ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]; Séparation aveugle de source méthodes de Bootstrap, p.ex. "bagging” ou “boosting”

42.

SYSTEM AND METHOD FOR IMPROVED FEW-SHOT OBJECT DETECTION USING A DYNAMIC SEMANTIC NETWORK

      
Numéro d'application 18266744
Statut En instance
Date de dépôt 2022-02-02
Date de la première publication 2024-02-08
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Savvides, Marios
  • Zhu, Chenchen
  • Chen, Fangyi
  • Ahmed, Uzair
  • Tao, Ran

Abrégé

Disclosed herein is an improved few-shot detector which utilizes a dynamic semantic network which takes as input a language feature and generates trainable parameters for a visual network. The visual network takes a visual feature as input and generates a classification and localization of an object.

Classes IPC  ?

  • G06F 18/2136 - Extraction de caractéristiques, p.ex. en transformant l'espace des caractéristiques; Synthétisations; Mappages, p.ex. procédés de sous-espace basée sur des critères de parcimonie, p.ex. avec une base trop complète
  • G06N 3/04 - Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 5/02 - Représentation de la connaissance; Représentation symbolique

43.

SYSTEM AND METHOD FOR TEST-TIME ADAPTATION VIA CONJUGATE PSEUDOLABELS

      
Numéro d'application 17868267
Statut En instance
Date de dépôt 2022-07-19
Date de la première publication 2024-02-01
Propriétaire
  • Robert Bosch GmbH (Allemagne)
  • Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Sun, Mingjie
  • Goyal, Sachin
  • Raghunathan, Aditi
  • Kolter, Jeremy
  • Lin, Wan-Yi

Abrégé

A computer-implemented system and method relate to test-time adaptation of a machine learning system from a source domain to a target domain. Sensor data is obtained from a target domain. The machine learning system generates prediction data based on the sensor data. Pseudo-reference data is generated based on a gradient of a predetermined function evaluated with the prediction data. Loss data is generated based on the pseudo-reference data and the prediction data. One or more parameters of the machine learning system is updated based on the loss data. The machine learning system is configured to perform a task in the target domain after the one or more parameters has been updated.

Classes IPC  ?

  • G06N 5/02 - Représentation de la connaissance; Représentation symbolique

44.

MACHINE LEARNING MODELS FOR PATENT VALUATION

      
Numéro d'application 18091208
Statut En instance
Date de dépôt 2022-12-29
Date de la première publication 2024-02-01
Propriétaire
  • The Trustees of the University of Pennsylvania (USA)
  • Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Hsu, David Hwei-Yu
  • Tambe, Prasanna
  • Lee, Dokyun

Abrégé

Methods, systems, and computer readable media for using machine learning models to determine predicted values of patent documents. In some examples, a method includes training, by at least one processor, a machine learning model to predict patent value based on unstructured text from training patents and, for each training patent, a measure of patent value. The method includes supplying, by the at least one processor, unstructured text from a patent document to the machine learning model. The method includes outputting, by the at least one processor, a predicted measure of value of the patent document.

Classes IPC  ?

  • G06Q 50/18 - Services juridiques; Maniement de documents juridiques
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/0464 - Réseaux convolutifs [CNN, ConvNet]
  • G06N 3/0442 - Réseaux récurrents, p.ex. réseaux de Hopfield caractérisés par la présence de mémoire ou de portes, p.ex. mémoire longue à court terme [LSTM] ou unités récurrentes à porte [GRU]

45.

METHODS AND SYSTEMS FOR GEO-REFERENCING MAPPING SYSTEMS

      
Numéro d'application 18376874
Statut En instance
Date de dépôt 2023-10-05
Date de la première publication 2024-02-01
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Zhang, Ji
  • Sheen, Calvin Wade
  • Dowling, Kevin Joseph

Abrégé

A method includes receiving a trajectory dataset including a plurality of geospatial points forming a point cloud and acquired along a trajectory wherein for each of the plurality of geospatial points there is a defined an x-coordinate, a y-coordinate and a z-coordinate and at least one mapping device orientation attribute, segmenting the trajectory dataset into a plurality of segments, determining at least one relative constraint for each of the plurality of segments and utilizing, for each of the plurality of segments, at least one of the determined relative constraints to determine a relative position of at least two of the plurality of segments.

Classes IPC  ?

  • G01S 17/58 - Systèmes de détermination de la vitesse ou de la trajectoire; Systèmes de détermination du sens d'un mouvement
  • G01S 17/894 - Imagerie 3D avec mesure simultanée du temps de vol sur une matrice 2D de pixels récepteurs, p.ex. caméras à temps de vol ou lidar flash
  • G01S 17/42 - Mesure simultanée de la distance et d'autres coordonnées
  • H04W 4/02 - Services utilisant des informations de localisation

46.

METHOD AND SYSTEM OF CROWN BASED FOR ADVERSARIAL ATTACKS

      
Numéro d'application 17873661
Statut En instance
Date de dépôt 2022-07-26
Date de la première publication 2024-02-01
Propriétaire
  • Robert Bosch GmbH (Allemagne)
  • Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Rice, Leslie
  • Zhang, Huan
  • Lin, Wan-Yi
  • Kolter, Jeremy

Abrégé

A method of identifying an attack comprising receiving an input of one or more images, wherein the one or more images includes a patch size and size, divide the image into a first sub-image and a second sub-image, classify the first sub-image and the second sub-image, wherein classifying is accomplished via introducing a variable in a pixel location associated with the first and second sub-image, and in response to classifying the first and second sub-image and identifying an adversarial patch, output a notification indicating that the input is not certified.

Classes IPC  ?

  • G06F 21/64 - Protection de l’intégrité des données, p.ex. par sommes de contrôle, certificats ou signatures
  • G06V 10/764 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant la classification, p.ex. des objets vidéo
  • G06V 10/44 - Extraction de caractéristiques locales par analyse des parties du motif, p.ex. par détection d’arêtes, de contours, de boucles, d’angles, de barres ou d’intersections; Analyse de connectivité, p.ex. de composantes connectées

47.

HIGH-DENSITY AUTOMATED STORAGE AND RETRIEVAL SYSTEM HAVING PSEUDO-CONTINUOUS MOTION

      
Numéro d'application US2023028687
Numéro de publication 2024/025944
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-07-26
Date de publication 2024-02-01
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Herman, Herman
  • Goldman, Gabriel

Abrégé

Disclosed herein is a high-density storage system comprising a plurality of layers, each layer comprising a plurality of rows for storing a plurality of coupled totes and one or more carriers located on opposite ends of each layer, each carrier being multiple rows wide, each carrier capable of retrieving totes from a row in the layer, depositing a tote into a row or oral in a layer and shifting totes from one row to another within the layer.

Classes IPC  ?

  • B65G 1/04 - Dispositifs d'emmagasinage mécaniques
  • B65G 1/06 - Dispositifs d'emmagasinage mécaniques avec des moyens pour que les objets se présentent à l'enlèvement dans des positions ou à des niveaux prédéterminés
  • B65G 1/137 - Dispositifs d'emmagasinage mécaniques avec des aménagements ou des moyens de commande automatique pour choisir les objets qui doivent être enlevés
  • B65G 41/00 - Châssis ou bases de support pour transporteurs dans leur ensemble, p.ex. châssis transportables
  • B65D 21/028 - Réceptacles de forme spéciale ou pourvus de garnitures ou de pièces de fixation, pour faciliter l'emboîtement, le gerbage ou l'assemblage pour empiler des réceptacles placés sur le côté, ou pour réunir des réceptacles côte à côte, par des moyens situés latéralement quand les réceptacles sont orientés normalement avec des moyens de liaison faisant partie intégrante des réceptacles, p.ex. queues-d'aronde, encliquetages ou crochets
  • B65G 1/00 - Emmagasinage d'objets, individuellement ou avec une certaine ordonnance, dans des entrepôts ou des magasins
  • B65G 1/16 - Disposition particulière des objets dans les aires de stockage
  • B65G 47/90 - Dispositifs pour saisir et déposer les articles ou les matériaux

48.

LIQUID METAL CIRCUITS AND METHODS OF MAKING THE SAME

      
Numéro d'application 18376877
Statut En instance
Date de dépôt 2023-10-05
Date de la première publication 2024-01-25
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Ozdoganlar, O. Burak
  • Majidi, Carmel
  • Ozutemiz, Kadri Bugra
  • Wissman, James

Abrégé

Manufacturing technology to fabricate liquid metal-based soft and flexible electronics (sensors, antennas, etc.) in a high-throughput fashion, with fabrication rates that may approach that of the traditional integrated circuit components and circuits, are described. The technique allows creation of liquid-metal-only circuits, as well as seamless integration of solid IC chips into the circuits, in which liquid metal traces are used as flexible interconnects and/or as other circuit elements. The process may be applied at the wafer scale and may be integrated into the traditional microelectronics fabrication processes. Many sensors, antennas, and other circuit elements may be directly created using liquid metal, and when combined with the IC chips, a broad range of electronic functionality may be provided in a flexible, soft circuit that can be conformable, wearable.

Classes IPC  ?

  • H05K 1/02 - Circuits imprimés - Détails
  • H01L 23/498 - Connexions électriques sur des substrats isolants
  • H01Q 1/36 - Forme structurale pour éléments rayonnants, p.ex. cône, spirale, parapluie
  • H05K 3/38 - Amélioration de l'adhérence entre le substrat isolant et le métal
  • H05K 3/12 - Appareils ou procédés pour la fabrication de circuits imprimés dans lesquels le matériau conducteur est appliqué au support isolant de manière à former le parcours conducteur recherché utilisant la technique de l'impression pour appliquer le matériau conducteur
  • H01L 21/48 - Fabrication ou traitement de parties, p.ex. de conteneurs, avant l'assemblage des dispositifs, en utilisant des procédés non couverts par l'un uniquement des groupes

49.

System and Method for Domain Generalization Across Variations in Medical Images

      
Numéro d'application 18036737
Statut En instance
Date de dépôt 2021-11-15
Date de la première publication 2024-01-25
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Chen, Edward
  • Galeotti, John
  • Choset, Howie

Abrégé

Provided is a method of training a machine-learning-based artificial intelligence (AI) model to handle diverse types of motions occurring during image acquisition, including capturing image data including motion between an imaging device and tissue, modifying the captured image data, resulting in modified image data, by at least one of: altering an amount of time between any two frames; removing a subsequence of frames from the captured image data; and adding a subsequence of one or more new frames to the captured image data, and training a machine-learning-based AI model based on the modified image data. Other systems and methods are also described.

Classes IPC  ?

  • G06V 10/774 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p.ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]; Séparation aveugle de source méthodes de Bootstrap, p.ex. "bagging” ou “boosting”
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux

50.

BINARY NEURAL NETWORKS WITH GENERALIZED ACTIVATION FUNCTIONS

      
Numéro d'application 18008237
Statut En instance
Date de dépôt 2022-01-25
Date de la première publication 2024-01-11
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Shen, Zhiqiang
  • Liu, Zechun
  • Savvides, Marios

Abrégé

Disclosed herein is a design for a 1-bit CNN that closes the performance gap between binary neural networks and real-valued networks on challenging large-scale datasets. The design starts with a high-performance baseline network. Blocks with identity shortcuts which bypass 1-bit generic convolutions are adopted to replace the convolutions in the baseline network. Reshaping and shifting of activation functions is introduced. Finally, a distributional loss to further is adopted enforce the binary network to learn similar output distributions as those of a real-valued network.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/0464 - Réseaux convolutifs [CNN, ConvNet]
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p.ex. suivant l’algorithme du gradient

51.

System and method for pose tolerant feature extraction using generated pose-altered images

      
Numéro d'application 18011558
Numéro de brevet 11900516
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-03-28
Date de la première publication 2024-01-11
Date d'octroi 2024-02-13
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Savvides, Marios
  • Hu, Kai
  • Zheng, Yutong
  • Uzair, Ahmed
  • Nallamothu, Sreena

Abrégé

Disclosed herein is a system and method for augmenting data by generating a plurality of pose-altered images of an item from one or more 2D images of the item and using the augmented data to train a train a feature extractor. In other aspects of the invention, the trained feature extractor is used to enroll features extracted from images of new products in a library database of known products or to identify images of unknown products by matching features of an image of the unknown product with features stored in the library database.

Classes IPC  ?

  • G06T 11/60 - Edition de figures et de texte; Combinaison de figures ou de texte
  • G06T 17/00 - Modélisation tridimensionnelle [3D] pour infographie
  • G06T 3/60 - Rotation d'une image entière ou d'une partie d'image
  • G06V 20/68 - Aliments, p.ex. fruits ou légumes
  • G06V 10/56 - Extraction de caractéristiques d’images ou de vidéos relative à la couleur
  • G06V 10/74 - Appariement de motifs d’image ou de vidéo; Mesures de proximité dans les espaces de caractéristiques
  • G06V 10/44 - Extraction de caractéristiques locales par analyse des parties du motif, p.ex. par détection d’arêtes, de contours, de boucles, d’angles, de barres ou d’intersections; Analyse de connectivité, p.ex. de composantes connectées

52.

ELECTRODE SURFACE ENGINEERING IN LITHIUM ION BATTERIES

      
Numéro d'application 18369331
Statut En instance
Date de dépôt 2023-09-18
Date de la première publication 2024-01-11
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Su, Laisuo
  • Reeja-Jayan, Baby

Abrégé

A method to form a coated cathode material may generally include forming, via chemical vapor deposition, an interfacial layer coating on an exterior surface of a cathode active material, wherein the interfacial layer comprises an organic polymer; and wherein the interfacial layer is substantially uniform on and conformal to the exterior surface of the cathode active material. The polymer may include poly(3,4-ethylenedioxythiophene) (PEDOT). Methods of making and using the same are also described.

Classes IPC  ?

  • H01M 4/04 - Procédés de fabrication en général
  • H01M 4/525 - Emploi de substances spécifiées comme matériaux actifs, masses actives, liquides actifs d'oxydes ou d'hydroxydes inorganiques de nickel, de cobalt ou de fer d'oxydes ou d'hydroxydes mixtes contenant du fer, du cobalt ou du nickel pour insérer ou intercaler des métaux légers, p.ex. LiNiO2, LiCoO2 ou LiCoOxFy
  • H01M 10/0525 - Batteries du type "rocking chair" ou "fauteuil à bascule", p.ex. batteries à insertion ou intercalation de lithium dans les deux électrodes; Batteries à l'ion lithium
  • H01M 4/505 - Emploi de substances spécifiées comme matériaux actifs, masses actives, liquides actifs d'oxydes ou d'hydroxydes inorganiques de manganèse d'oxydes ou d'hydroxydes mixtes contenant du manganèse pour insérer ou intercaler des métaux légers, p.ex. LiMn2O4 ou LiMn2OxFy
  • C23C 16/44 - 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
  • C23C 16/00 - 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)
  • H01M 4/36 - Emploi de substances spécifiées comme matériaux actifs, masses actives, liquides actifs
  • H01M 4/62 - Emploi de substances spécifiées inactives comme ingrédients pour les masses actives, p.ex. liants, charges
  • H01M 4/1391 - Procédés de fabrication d'électrodes à base d'oxydes ou d'hydroxydes mixtes, ou de mélanges d'oxydes ou d'hydroxydes, p.ex. LiCoOx

53.

USER-SPACE EMULATION FRAMEWORK FOR HETEROGENEOUS SOC DESIGN

      
Numéro d'application 18249885
Statut En instance
Date de dépôt 2021-10-22
Date de la première publication 2024-01-04
Propriétaire
  • Arizona Board of Regents on Behalf of Arizona State University (USA)
  • Arizona Board of Regents on Behalf of the University of Arizona (USA)
  • Board of Regents, The University of Texas System (USA)
  • Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Ogras, Umit
  • Marculescu, Radu
  • Akoglu, Ali
  • Chakrabarti, Chaitali
  • Bliss, Daniel
  • Arda, Samet Egemen
  • Sartor, Anderson
  • Kumbhare, Nirmal
  • Krishnakumar, Anish
  • Mack, Joshua
  • Goksoy, Ahmet
  • Mandal, Sumit

Abrégé

A user-space emulation framework for heterogeneous system-on-chip (SoC) design is provided. Embodiments described herein propose a portable, Linux-based emulation framework to provide an ecosystem for hardware-software co-design of heterogenous SoCs (e.g., domain-specific SoCs (DSSoCs)) and enable their rapid evaluation during the pre-silicon design phase. This framework holistically targets three key challenges of heterogeneous SoC design: accelerator integration, resource management, and application development. These challenges are addressed via a flexible and lightweight user-space runtime environment that enables easy integration of new accelerators, scheduling heuristics, and user applications, and the utility of each is illustrated through various case studies. A prototype compilation toolchain is introduced that enables automatic mapping of unlabeled C code to heterogeneous SoC platforms. Taken together, this environment offers a unique ecosystem to rapidly perform functional verification and obtain performance and utilization estimates that help accelerate convergence towards a final heterogeneous SoC design.

Classes IPC  ?

  • G06F 11/34 - Enregistrement ou évaluation statistique de l'activité du calculateur, p.ex. des interruptions ou des opérations d'entrée–sortie
  • G06F 9/50 - Allocation de ressources, p.ex. de l'unité centrale de traitement [UCT]
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p.ex. réseaux probabilistes

54.

BIODEGRADABLE HYDROGEL ACTUATOR WITH SHAPE MORPHING CAPABILITY FOR SOFT ROBOTICS AND METHODS OF FABRICATION

      
Numéro d'application US2023020512
Numéro de publication 2024/005907
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-04-30
Date de publication 2024-01-04
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Webster-Wood, Victoria
  • Sun, Wenhuan
  • Feinberg, Adam, Walter
  • Yao, Lining
  • Majidi, Carmel
  • Williamson, Avery

Abrégé

A morphing, biologically-derived actuator can be used with soft robotics in a marine environment. The actuator is fabricated using a modified hydrogel additive manufacturing printing process, where the printed structure is exposed to various concentrations of crosslinking initiator to ensure a water-tight seal between adjacent printed layers. The actuator fabricated using the disclosed process is suitable for marine use and is safe for marine animals and is biodegradable.

Classes IPC  ?

  • C08J 3/02 - Production de solutions, dispersions, latex ou gel par d'autres procédés que ceux utilisant les techniques de polymérisation en solution, en émulsion ou en suspension
  • C08J 3/075 - Gels macromoléculaires
  • B25J 19/00 - Accessoires adaptés aux manipulateurs, p.ex. pour contrôler, pour observer; Dispositifs de sécurité combinés avec les manipulateurs ou spécialement conçus pour être utilisés en association avec ces manipulateurs
  • B32B 27/28 - Produits stratifiés composés essentiellement de résine synthétique comprenant des copolymères de résines synthétiques non complètement couverts par les sous-groupes suivants
  • B32B 27/08 - Produits stratifiés composés essentiellement de résine synthétique comme seul composant ou composant principal d'une couche adjacente à une autre couche d'une substance spécifique d'une résine synthétique d'une sorte différente

55.

METHOD FOR PRODUCTION OF VIRUS-LIKE PARTICLES FOR GENE DELIVERY

      
Numéro d'application US2023026571
Numéro de publication 2024/006433
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-06-29
Date de publication 2024-01-04
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Zhao, Yongxin
  • Wang, Yu Hong
  • Dibernardo, Emma

Abrégé

Methods for production of gene-delivery vectors suitable for animal models and humans using a bacteria/mammalian dual-expression plasmid, wherein the virus-like particles may be massively produced via heterologous expression in bacteria. Also provided are methods of increasing virus-like particle transduction efficiency and methods of directed evolution.

Classes IPC  ?

  • C12N 7/02 - Isolement ou purification
  • C07K 14/005 - Peptides ayant plus de 20 amino-acides; Gastrines; Somatostatines; Mélanotropines; Leurs dérivés provenant de virus
  • C12N 15/70 - Vecteurs ou systèmes d'expression spécialement adaptés à E. coli
  • C12N 15/86 - Vecteurs viraux
  • A61K 39/12 - Antigènes viraux

56.

A CAPACITIVE SENSOR FOR MONITORING MUSCLE ACTIVATION

      
Numéro d'application US2023069519
Numéro de publication 2024/007000
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-06-30
Date de publication 2024-01-04
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Pearl, Owen
  • Dankovich, Louis
  • Halilaj, Eni
  • Bergbreiter, Sarah

Abrégé

A capacitive sensor system is adapted for use as a wearable sensor and is capable of measuring the muscle activity of a user. The sensor system monitors the change in distance between an electrode and the user's skin, where the change is caused by the changing muscle cross-sectional area or muscle bulging. A musculoskeletal model is used to validate the capacitance measurement with the muscle cross-sectional area from gold-standard marker-based motion capture along with gold-standard measurements of muscle excitation, and muscle contraction force. The sensor can be used in real-world settings to assist with gait rehabilitation, among other uses.

Classes IPC  ?

  • A61B 5/11 - Mesure du mouvement du corps entier ou de parties de celui-ci, p.ex. tremblement de la tête ou des mains ou mobilité d'un membre
  • A61B 5/107 - Mesure de dimensions corporelles, p.ex. la taille du corps entier ou de parties de celui-ci

57.

Intradermal Delivery of Extracellular Vesicle-Encapsulated Curcumin Using Dissolvable Microneedle Arrays

      
Numéro d'application 18035832
Statut En instance
Date de dépôt 2021-12-01
Date de la première publication 2023-12-21
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Ozdoganlar, O. Burak
  • Campbell, Phil G.
  • Yerneni, Saigopalakrishna Saileelaprasa
  • Yalcintas, Ezgi Pinar

Abrégé

A therapeutic delivery system uses an engineered extracellular vesicle-albumin hybrid carrier for curcumin, which is embedded in dissolvable microneedle arrays. The co-encapsulation of curcumin with albumin in extracellular vesicles extends curcumin's stability. The incorporation of therapeutic loaded carrier into microneedle arrays does not alter its cell uptake properties or bioactivity. Moreover, the bioactivity of therapeutic loaded carrier can be preserved for at least one year when encapsulated in microneedle arrays and stored under room temperature storage conditions. The microneedle arrays of the delivery system are fabricated using molding and casting processes. The extracellular vesicle carrier can be loaded using sonication.

Classes IPC  ?

  • A61K 9/50 - Microcapsules
  • A61K 9/00 - Préparations médicinales caractérisées par un aspect particulier
  • A61K 31/12 - Cétones
  • A61K 47/42 - Protéines; Polypeptides; Leurs produits de dégradation; Leurs dérivés p.ex. albumine, gélatine ou zéine
  • A61K 47/38 - Cellulose; Ses dérivés
  • A61K 47/26 - Hydrates de carbone, p.ex. polyols ou sucres alcoolisés, sucres aminés, acides nucléiques, mono-, di- ou oligosaccharides; Leurs dérivés, p.ex. polysorbates, esters d’acide gras de sorbitan ou glycyrrhizine
  • A61M 37/00 - Autres appareils pour introduire des agents dans le corps; Percutanisation, c. à d. introduction de médicaments dans le corps par diffusion à travers la peau

58.

PASSIVE AND SINGLE-VIEWPOINT 3D IMAGING SYSTEM

      
Numéro d'application 18307387
Statut En instance
Date de dépôt 2023-04-26
Date de la première publication 2023-12-21
Propriétaire
  • William Marsh Rice University (USA)
  • Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Wu, Yicheng
  • Boominathan, Vivek
  • Chen, Huaijin
  • Sankaranarayanan, Aswin C.
  • Veeraraghavan, Ashok

Abrégé

A method for a passive single-viewpoint 3D imaging system comprises capturing an image from a camera having one or more phase masks. The method further includes using a reconstruction algorithm, for estimation of a 3D or depth image.

Classes IPC  ?

  • G06T 7/55 - Récupération de la profondeur ou de la forme à partir de plusieurs images
  • H04N 13/122 - Raffinement de la perception 3D des images stéréoscopiques par modification du contenu des signaux d’images, p.ex. par filtrage ou par ajout d’indices monoscopiques de profondeur
  • H04N 13/111 - Transformation de signaux d’images correspondant à des points de vue virtuels, p.ex. interpolation spatiale de l’image
  • H04N 13/128 - Ajustement de la profondeur ou de la disparité
  • H04N 13/229 - Générateurs de signaux d’images utilisant des caméras à images stéréoscopiques utilisant un seul capteur d’images 2D utilisant des lentilles lenticulaires, p.ex. dispositions de lentilles cylindriques

59.

PERFORMANCE OF NEURAL NETWORKS UNDER DISTRIBUTION SHIFT

      
Numéro d'application 17841120
Statut En instance
Date de dépôt 2022-06-15
Date de la première publication 2023-12-21
Propriétaire
  • Robert Bosch GmbH (Allemagne)
  • Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Jiang, Yiding
  • Baek, Christina
  • Kolter, Jeremy
  • Raghunathan, Aditi
  • Semedo, João D.
  • Cabrita Condessa, Filipe J.
  • Lin, Wan-Yi

Abrégé

Methods and systems of estimating an accuracy of a neural network on out-of-distribution data. In-distribution accuracies of a plurality of machine learning models trained with in-distribution data are determined. The plurality of machine learning models includes a first model, and a remainder of models. In-distribution agreement is determined between (i) an output of the first machine learning model executed with an in-distribution dataset and (ii) outputs of a remainder of the plurality of machine learning models executed with the in-distribution dataset. The machine learning models are also executed with an unlabeled out-of-distribution dataset, and an out-of-distribution agreement is determined. The in-distribution agreement is compared with the out-of-distribution agreement. Based on a result of the comparison being within a threshold, an accuracy of the first machine learning model on the unlabeled out-of-distribution dataset is estimated based on (i) the in-distribution accuracies, (ii) the in-distribution agreement, and (iii) the out-of-distribution agreement.

Classes IPC  ?

  • B60W 60/00 - Systèmes d’aide à la conduite spécialement adaptés aux véhicules routiers autonomes
  • G06V 20/56 - Contexte ou environnement de l’image à l’extérieur d’un véhicule à partir de capteurs embarqués
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux

60.

Sensing Device

      
Numéro d'application 18033677
Statut En instance
Date de dépôt 2021-10-26
Date de la première publication 2023-12-14
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Li, Lu
  • Schindewolf, Evan
  • Harber, Evan
  • Choset, Howie

Abrégé

Provided is a sensing device including an elastomer, a magnetic device positioned within the elastomer and associated with a magnetic field, and a magnetometer configured to sense a change in the magnetic field of the magnetic device. A method and computer program product are also provided.

Classes IPC  ?

  • G01B 7/24 - Dispositions pour la mesure caractérisées par l'utilisation de techniques électriques ou magnétiques pour mesurer les déformations dans un solide, p.ex. au moyen d'une jauge de contrainte à résistance en utilisant la variation des propriétés magnétiques
  • B25J 19/02 - Dispositifs sensibles

61.

RUNTIME TASK SCHEDULING USING IMITATION LEARNING FOR HETEROGENEOUS MANY-CORE SYSTEMS

      
Numéro d'application 18249851
Statut En instance
Date de dépôt 2021-10-22
Date de la première publication 2023-12-14
Propriétaire
  • Arizona Board of Regents on Behalf of Arizona State University (USA)
  • Arizona Board of Regents on Behalf of the University of Arizona (USA)
  • Board of Regents, The University of Texas System (USA)
  • Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Ogras, Umit
  • Marculescu, Radu
  • Akoglu, Ali
  • Chakrabarti, Chaitali
  • Bliss, Daniel
  • Arda, Samet Egemen
  • Sartor, Anderson
  • Kumbhare, Nirmal
  • Krishnakumar, Anish
  • Mack, Joshua
  • Goksoy, Ahmet
  • Mandal, Sumit

Abrégé

Runtime task scheduling using imitation learning (IL) for heterogenous many-core systems is provided. Domain-specific systems-on-chip (DSSoCs) are recognized as a key approach to narrow down the performance and energy-efficiency gap between custom hardware accelerators and programmable processors. Reaching the full potential of these architectures depends critically on optimally scheduling the applications to available resources at runtime. Existing optimization-based techniques cannot achieve this objective at runtime due to the combinatorial nature of the task scheduling problem. In an exemplary aspect described herein, scheduling is posed as a classification problem, and embodiments propose a hierarchical IL-based scheduler that learns from an Oracle to maximize the performance of multiple domain-specific applications. Extensive evaluations show that the proposed IL-based scheduler approximates an offline Oracle policy with more than 99% accuracy for performance- and energy-based optimization objectives. Furthermore, it achieves almost identical performance to the Oracle with a low runtime overhead and high adaptivity.

Classes IPC  ?

  • G06F 9/48 - Lancement de programmes; Commutation de programmes, p.ex. par interruption
  • G06F 15/80 - Architectures de calculateurs universels à programmes enregistrés comprenant un ensemble d'unités de traitement à commande commune, p.ex. plusieurs processeurs de données à instruction unique

62.

METHOD AND APPARATUS WITH IMAGE QUALITY IMPROVEMENT

      
Numéro d'application 18333920
Statut En instance
Date de dépôt 2023-06-13
Date de la première publication 2023-12-14
Propriétaire
  • Samsung Electronics Co., Ltd. (République de Corée)
  • CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Kang, Eunhee
  • Yang, Anqi
  • Sankaranarayanan, Aswin
  • Lee, Hyong Euk

Abrégé

A device with image acquisition includes: a first phase mask disposed at a front end of a display layer and configured to modulate external light; the display layer comprising pixel areas between hole areas through which the modulated light that has passed through the first phase mask passes; a second phase mask disposed at a rear end of the display layer and configured to modulate the modulated light that has passed through the first phase mask; an image sensor disposed at a rear end of the second phase mask and configured to generate a raw image by sensing the modulated light that has passed through the second phase mask; and a processor configured to perform image processing on the raw image, based on blur information corresponding to the raw image.

Classes IPC  ?

  • H04N 23/55 - Pièces optiques spécialement adaptées aux capteurs d'images électroniques; Leur montage
  • G02B 26/06 - Dispositifs ou dispositions optiques pour la commande de la lumière utilisant des éléments optiques mobiles ou déformables pour commander la phase de la lumière

63.

A CLINICAL DECISION SUPPORT TOOL AND METHOD FOR PATIENTS WITH PULMONARY ARTERIAL HYPERTENSION

      
Numéro d'application US2023025044
Numéro de publication 2023/239960
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-06-12
Date de publication 2023-12-14
Propriétaire
  • OHIO STATE INNOVATION FOUNDATION (USA)
  • CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s) Perer, Adam

Abrégé

A clinical decision support system and method for patients with pulmonary arterial hypertension is disclosed herein. The system may comprise a processor to process instructions to execute one or more pulmonary arterial hypertension risk algorithms configured to generate a risk score value associated with a patient surviving within a given time period. The system may comprise a means for input and output, wherein input variable data may be received and a set of risk score values may be displayed. A method for operating the clinical decision support system is also disclosed.

Classes IPC  ?

  • G06N 20/20 - Techniques d’ensemble en apprentissage automatique
  • A61B 5/00 - Mesure servant à établir un diagnostic ; Identification des individus
  • A61B 5/02 - Mesure du pouls, du rythme cardiaque, de la pression sanguine ou du débit sanguin; Détermination combinée du pouls, du rythme cardiaque, de la pression sanguine; Evaluation d'un état cardio-vasculaire non prévue ailleurs, p.ex. utilisant la combinaison de techniques prévues dans le présent groupe et des techniques d'électrocardiographie; Sondes cardiaques pour mesurer la pression sanguine

64.

HILITE: HIERARCHICAL AND LIGHTWEIGHT IMITATION LEARNING FOR POWER MANAGEMENT OF EMBEDDED SOCS

      
Numéro d'application 18249876
Statut En instance
Date de dépôt 2021-10-22
Date de la première publication 2023-12-07
Propriétaire
  • Arizona Board of Regents on Behalf of Arizona State University (USA)
  • Arizona Board of Regents on Behalf of the University of Arizona (USA)
  • Board of Regents, The University of Texas System (USA)
  • Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Ogras, Umit
  • Marculescu, Radu
  • Akoglu, Ali
  • Chakrabarti, Chaitali
  • Bliss, Daniel
  • Arda, Samet Egemen
  • Sartor, Anderson
  • Kumbhare, Nirmal
  • Krishnakumar, Anish
  • Mack, Joshua
  • Goksoy, Ahmet
  • Mandal, Sumit

Abrégé

Hierarchical and lightweight imitation learning (IL) for power management of embedded systems-on-chip (SoCs), also referred to herein as HiLITE, is provided. Modern SoCs use dynamic power management (DPM) techniques to improve energy efficiency. However, existing techniques are unable to efficiently adapt the mntime decisions considering multiple objectives (e.g., energy and real-time requirements) simultaneously on heterogeneous platforms. To address this need, embodiments described herein propose HiLITE, a hierarchical IL framework that maximizes energy efficiency while satisfying soft real-time constraints on embedded SoCs. This approach first trains DPM policies using IL; then, it applies a regression policy at runtime to minimize deadline misses. HiLITE improves the energy-delay product by 40% on average, and reduces deadline misses by up to 76%, compared to state-of-the-art approaches. In addition, the trained policies not only achieve high accuracy, but also have negligible prediction time overhead and small memory footprint.

Classes IPC  ?

  • G06F 1/26 - Alimentation en énergie électrique, p.ex. régulation à cet effet

65.

METHOD AND SYSTEM TO IDENTIFY NATURAL PRODUCTS FROM MASS SPECTROMETRY AND GENOMICS DATA

      
Numéro d'application US2022052046
Numéro de publication 2023/234965
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-12-06
Date de publication 2023-12-07
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Mohimani, Hosein
  • Behsaz, Bahar
  • Guler, Mustafa
  • Lee, Yi-Yuan
  • Mongia, Mihir
  • Yan, Donghui
  • Cao, Liu

Abrégé

A method and system is for receiving data representing gene clusters, the gene clusters including one or more genes configured to encode one or more polypeptides or other small molecules; accessing a machine learning model, the machine learning model being trained with a training dataset that associates the gene clusters to structures of one or more small molecules represented in the data; applying the machine learning model to the data representing the gene clusters; identifying, based on applying the machine learning model, one or more monomers associated with at least one gene cluster represented in the data; and determining a structure for a natural product including the one or more monomers.

Classes IPC  ?

  • C12Q 1/6872 - Méthodes de séquençage faisant intervenir la spectrométrie de masse
  • C12N 15/10 - Procédés pour l'isolement, la préparation ou la purification d'ADN ou d'ARN
  • C40B 40/08 - Bibliothèques comprenant de l'ARN ou de l'ADN codant des protéines, p.ex. bibliothèques de gènes
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G16B 30/20 - Assemblage de séquences
  • G16B 40/10 - Traitement du signal, p.ex. de spectrométrie de masse ou de réaction en chaîne par polymérase
  • G16B 20/30 - Détection de sites de liaison ou de motifs
  • G16B 30/10 - Alignement de séquence; Recherche d’homologie
  • G16B 35/20 - Criblage de bibliothèques
  • G16B 40/30 - Analyse de données non supervisée

66.

AISIRT

      
Numéro de série 98299925
Statut En instance
Date de dépôt 2023-12-05
Propriétaire Carnegie Mellon University ()
Classes de Nice  ?
  • 09 - Appareils et instruments scientifiques et électriques
  • 16 - Papier, carton et produits en ces matières
  • 41 - Éducation, divertissements, activités sportives et culturelles
  • 42 - Services scientifiques, technologiques et industriels, recherche et conception

Produits et services

Downloadable educational materials, namely, mailing lists, advisories, bulletins, news summaries, technical tips, brochures, booklets, teaching materials, books, hand-outs, workbooks, training manuals and guidelines in the field of security of computer-stored information; Downloadable educational materials, namely, mailing lists, advisories, bulletins, news summaries, technical tips, brochures, booklets, teaching materials, books, hand-outs, workbooks, training manuals and guidelines in the field of development, implementation, safety, and security of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) Printed publications, namely, mailing lists, advisories, bulletins, news summaries, technical tips, brochures, booklets, teaching materials, books, hand-outs, workbooks, training manuals and guidelines, all in the field of security of computer-stored information; Printed publications, namely, mailing lists, advisories, bulletins, news summaries, technical tips, brochures, booklets, teaching materials, books, hand-outs, workbooks, training manuals and guidelines, all in the field of development, implementation, safety, and security of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) Educational services, namely, conducting seminars, classes, lectures, technical meetings, conferences, and workshops, all in the field of security of computer-stored information; Providing on-line non-downloadable publications in the nature of advisories, bulletins, news summaries, technical tips, brochures, booklets, teaching materials, books, hand-outs, workbooks, training manuals and guidelines in the field of security of computer-stored information; educational services, namely, conducting seminars, classes, lectures, technical meetings, conferences, and workshops, all in the field of development, implementation, safety, and security of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML); Providing on-line non-downloadable publications in the nature of advisories, bulletins, news summaries, technical tips, brochures, booklets, teaching materials, books, hand-outs, workbooks, training manuals and guidelines in the field of development, implementation, safety, and security of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) Consultation services, namely, providing assistance and technical advice and support in the field of security of computer-stored information; Computer services, namely, hosting an interactive web site that allows users to receive, share, and discuss information in the field of security of computer-stored information; consultation services, namely, providing assistance and technical advice and support in the field of development, implementation, safety, and security of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML); Computer services, namely, hosting an interactive web site that allows users to receive, share, and discuss information in the field of development, implementation, safety, and security of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML)

67.

MICRO-IONIZER FOR MASS SPECTROMETRY

      
Numéro d'application US2023023685
Numéro de publication 2023/230323
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-05-26
Date de publication 2023-11-30
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Bier, Mark E.
  • Auvil, Nicole C.

Abrégé

A needle for mass spectrometry having a solid shaft and a first end with a tip having a radius of curvature of less than 1500 nm, wherein the tip is distal from a second end of the needle, wherein the second end is configured to accept an electrical potential, and wherein the tip provides an ionization region when the electrical potential is applied. Methods of manufacturing a needle having a radius of curvature of less than 1500 nm. Methods and systems including at least one needle of the present disclosure for qualitative and/or quantitative analysis.

Classes IPC  ?

  • H01J 49/16 - Sources d'ions; Canons à ions utilisant une ionisation de surface, p.ex. émission thermo-ionique ou photo-électrique
  • G01N 30/72 - Spectromètres de masse
  • H01J 49/10 - Sources d'ions; Canons à ions
  • H01J 49/26 - Spectromètres de masse ou tubes séparateurs de masse

68.

DOUBLE-SIDED NANOWIRE ARRAY FILMS

      
Numéro d'application US2023021477
Numéro de publication 2023/220022
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-05-09
Date de publication 2023-11-16
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Shen, Sheng
  • Cheng, Rui

Abrégé

Disclosed herein is a nanostructured composite thermal interface and a method for fabricating the interface. The interface consists of a metal foil having arrays of metal nanowires disposed on either side thereof. An adhesive polymer is interspersed within the nanowires in each array and serves as a binder to adhere the interface to the surfaces of target objects, for example, a CPU and a heat sink.

Classes IPC  ?

  • H01L 21/02 - Fabrication ou traitement des dispositifs à semi-conducteurs ou de leurs parties constitutives
  • B82Y 40/00 - Fabrication ou traitement des nanostructures
  • B82Y 30/00 - Nanotechnologie pour matériaux ou science des surfaces, p.ex. nanocomposites
  • H01L 29/06 - Corps semi-conducteurs caractérisés par les formes, les dimensions relatives, ou les dispositions des régions semi-conductrices

69.

IMPROVED FINE-TUNING STRATEGY FOR FEW SHOT LEARNING

      
Numéro d'application 18009860
Statut En instance
Date de dépôt 2022-01-24
Date de la première publication 2023-11-16
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Shen, Zhiqiang
  • Liu, Zechun
  • Savvides, Marios

Abrégé

Disclosed herein is a method providing a flexible way to transfer knowledge from base to novel classes in a few shot learning scenario. The invention introduces a partial transfer paradigm for the few-shot classification task in which a model is first trained on the base classes. Then, instead of transferring the learned representation by freezing the whole backbone network, an efficient evolutionary search method is used to automatically determine which layer or layers need to be frozen and which will be fine-tuned on the support set of the novel class.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p.ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • G06V 10/776 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p.ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]; Séparation aveugle de source Évaluation des performances
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux

70.

SYSTEM AND METHOD FOR DETECTING AND CLASSIFYING ABNORMAL CELLS

      
Numéro d'application 18246430
Statut En instance
Date de dépôt 2021-11-19
Date de la première publication 2023-11-16
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Savvides, Marios
  • Alkanhal, Ibrahim Majeed
  • Hu, Kai
  • Chen, Fangyi
  • Zhang, Xiaoying

Abrégé

Disclosed herein is a method for training a network to detect and classify abnormal pathologies in images if cells. Specifically, the network uses a deep framework optimally trained to detect and classify abnormal cervical cells in pap smear images.

Classes IPC  ?

  • G06T 7/00 - Analyse d'image
  • G06T 7/11 - Découpage basé sur les zones
  • G06V 10/774 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p.ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]; Séparation aveugle de source méthodes de Bootstrap, p.ex. "bagging” ou “boosting”
  • G06V 20/69 - Objets microscopiques, p.ex. cellules biologiques ou pièces cellulaires
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux

71.

ARTIFICIAL VALVED CONDUITS FOR CARDIAC RECONSTRUCTIVE PROCEDURES AND METHODS FOR THEIR PRODUCTION

      
Numéro d'application 18305897
Statut En instance
Date de dépôt 2023-04-24
Date de la première publication 2023-11-16
Propriétaire
  • CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
  • UNIVERSITY OF PITTSBURGH - OF THE COMMONWEALTH SYSTEM OF HIGHER EDUCATION (USA)
Inventeur(s)
  • Yoshida, Masahiro
  • Bernstein, C. Douglas
  • Dur, Onur
  • Pekkan, Kerem

Abrégé

Artificial heart valve structures and methods of their fabrication are disclosed. The heart valve structures may be fabricated from a biocompatible polymer and include one or more heart valve leaflet structures incorporated within a conduit. The valve structures may incorporate one or more conduit sinuses, as well as a gap between the lower margin of the valve leaflets and the interior of the conduit. In addition, the valve structures may include one or more valve sinuses created in a space between the valve leaflets and the conduit inner surface. Computational fluid dynamics and mechanical modeling may be used to design the valve leaflets with optimal characteristics. A heart valve structure may also incorporate a biodegradable component to which cells may adhere. The incorporated cells may arise from patient cells migrating to the biodegradable component, or the component may be pre-seeded with cells prior to implantation in a patient.

Classes IPC  ?

  • A61F 2/24 - Valvules de cœur
  • A61F 2/06 - Vaisseaux sanguins
  • A61L 27/16 - Matériaux macromoléculaires obtenus par des réactions faisant intervenir uniquement des liaisons non saturées carbone-carbone
  • A61L 33/00 - Traitement antithrombogénique d'articles chirurgicaux, p.ex. de sutures, cathéters, prothèses ou d'articles pour la manipulation ou le conditionnement du sang; Matériaux pour un tel traitement
  • A61L 27/24 - Collagène
  • A61L 27/36 - Matériaux pour prothèses ou pour revêtement de prothèses contenant des constituants de constitution indéterminée ou leurs produits réactionnels
  • A61L 27/58 - Matériaux au moins partiellement résorbables par le corps

72.

SYSTEM AND METHOD TO MEASURE CAR-T CELL QUALITY

      
Numéro d'application 18316200
Statut En instance
Date de dépôt 2023-05-11
Date de la première publication 2023-11-16
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Dandin, Marc Peralte
  • Lin, Ching-Yi

Abrégé

A system and method utilize capacitance sensor data to identify cell events with single-cell resolution. The method identifies patterns in the sensor data related to events such as mitosis, migration-in to the sensor field, and migration-out. The system may include a processor co-located with the sensor to perform the pattern recognition. Further, microfluidic channels can be provided to direct cells to the sensors.

Classes IPC  ?

  • G01N 33/487 - Analyse physique de matériau biologique de matériau biologique liquide
  • G01N 33/50 - Analyse chimique de matériau biologique, p.ex. de sang ou d'urine; Test par des méthodes faisant intervenir la formation de liaisons biospécifiques par ligands; Test immunologique

73.

GROWTH OF VERTICALLY-ALIGNED NANOWIRES ON CONDUCTIVE SURFACES

      
Numéro d'application US2023021452
Numéro de publication 2023/220001
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-05-09
Date de publication 2023-11-16
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Shen, Sheng
  • Cheng, Rui

Abrégé

Disclosed herein is a method for fabricating a nanowire array on an uneven or curved surface. A pliable, porous scaffold is used to hold a liquid electrolyte, creating s semi-solid electrolyte that is used to transfer pressure to a template disposed on the target surface to cause the template to conform to and bond with the target surface to substantially eliminate the gap therebetween, such that a robust and controllable growth of the nanowire array can be realized.

Classes IPC  ?

  • H01L 21/02 - Fabrication ou traitement des dispositifs à semi-conducteurs ou de leurs parties constitutives
  • B82Y 40/00 - Fabrication ou traitement des nanostructures
  • B82Y 30/00 - Nanotechnologie pour matériaux ou science des surfaces, p.ex. nanocomposites
  • H01L 29/06 - Corps semi-conducteurs caractérisés par les formes, les dimensions relatives, ou les dispositions des régions semi-conductrices

74.

Method, System, and Computer Program Product for Estimating Intracranial Pressure Using Near-Infrared Spectroscopy

      
Numéro d'application 18131393
Statut En instance
Date de dépôt 2023-04-06
Date de la première publication 2023-11-09
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Kainerstofer, Jana Maria
  • Relander, Filip Anders Johan
  • Ruesch, Alexander
  • Smith, Matthew A.

Abrégé

The disclosed method includes generating first waveform data using near-infrared spectroscopy (NIRS) to measure at least one light-based signal in a plurality of patients, wherein each waveform of the plurality of waveforms of the first waveform data is associated with at least one blood attribute. The method also includes training a machine learning model based on the first waveform data to produce a trained machine learning model. The method further includes generating second waveform data using NIRS to measure at least one light-based signal in a patient. The method further includes determining an estimated ICP in the patient based on the trained machine learning model. Determining the estimated ICP includes inputting the second waveform data to the trained machine learning model and generating an output from the trained machine learning model including the estimated ICP based on a shape feature of a waveform of the second waveform data.

Classes IPC  ?

  • G16H 20/40 - TIC spécialement adaptées aux thérapies ou aux plans d’amélioration de la santé, p.ex. pour manier les prescriptions, orienter la thérapie ou surveiller l’observance par les patients concernant des thérapies mécaniques, la radiothérapie ou des thérapies invasives, p.ex. la chirurgie, la thérapie laser, la dialyse ou l’acuponcture
  • G06N 20/20 - Techniques d’ensemble en apprentissage automatique

75.

TRANSPARENT SUPPORT BATH FOR EMBEDDED 3D PRINTING AND SYSTEM FOR IN PROCESS MONITORING

      
Numéro d'application 18246225
Statut En instance
Date de dépôt 2021-09-24
Date de la première publication 2023-11-09
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Feinberg, Adam W.
  • Shiwarski, Daniel J.
  • Tashman, Joshua
  • Lanni, Frederick

Abrégé

An additive manufacturing method, an additive manufacturing system (1200), a support material for additive manufacturing, an assembly of the support material and a structure material, and a product thereof are provided. The method comprises depositing, by a nozzle (1210a), a structure material into a support material based on a computer model of an object, thereby forming a portion of the object. Image data of at least the portion of the object can be obtained in-process by a detector (1240). The image data is compared to the computer model. Based on the comparison, the method can comprise modifying the computer model, modifying a print parameter, modifying machine path instructions for an additive manufacturing machine that comprises the nozzle, aborting the additive formation, indicating a discrepancy, indicating validation of the shape, or a combination thereof. The depositing of the structure material is repeated by the nozzle (1210a) as necessary to additively form the object.

Classes IPC  ?

  • B29C 64/393 - Acquisition ou traitement de données pour la fabrication additive pour la commande ou la régulation de procédés de fabrication additive
  • B29C 64/40 - Structures de support des objets en 3D pendant la fabrication, lesdites structures devant être sacrifiées après réalisation de la fabrication

76.

LIPID NANOPARTICLE FORMULATIONS FOR CENTRAL NERVOUS SYSTEM DELIVERY

      
Numéro d'application US2023020980
Numéro de publication 2023/215467
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-05-04
Date de publication 2023-11-09
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Whitehead, Kathryn
  • Yerneni, Saigopalakrishna, Saileelaprasad

Abrégé

e.ge.g., intrathecally or intracerebrally, of nucleic acid containing lipid nanoparticles using sphingolipids as helper lipids.

Classes IPC  ?

  • A61K 47/54 - Préparations médicinales caractérisées par les ingrédients non actifs utilisés, p.ex. les supports ou les additifs inertes; Agents de ciblage ou de modification chimiquement liés à l’ingrédient actif l’ingrédient non actif étant chimiquement lié à l’ingrédient actif, p.ex. conjugués polymère-médicament l’ingrédient non actif étant un agent de modification l’agent de modification étant un composé organique
  • A61K 47/60 - Préparations médicinales caractérisées par les ingrédients non actifs utilisés, p.ex. les supports ou les additifs inertes; Agents de ciblage ou de modification chimiquement liés à l’ingrédient actif l’ingrédient non actif étant chimiquement lié à l’ingrédient actif, p.ex. conjugués polymère-médicament l’ingrédient non actif étant un agent de modification l’agent de modification étant un composé organique macromoléculaire, p.ex. une molécule oligomérique, polymérique ou dendrimérique obtenu par des réactions autres que celles faisant intervenir uniquement des liaisons non saturées carbone-carbone, p.ex. polyurées ou polyuréthanes le composé organique macromoléculaire étant un oligomère, un polymère ou un dendrimère de polyoxyalkylène, p.ex. PEG, PPG, PEO ou polyglycérol
  • A61K 47/28 - Stéroïdes, p.ex. cholestérol, acides biliaires ou acide glycyrrhétinique
  • A61K 47/68 - Préparations médicinales caractérisées par les ingrédients non actifs utilisés, p.ex. les supports ou les additifs inertes; Agents de ciblage ou de modification chimiquement liés à l’ingrédient actif l’ingrédient non actif étant chimiquement lié à l’ingrédient actif, p.ex. conjugués polymère-médicament l’ingrédient non actif étant un agent de modification l’agent de modification étant un anticorps, une immunoglobuline ou son fragment, p.ex. un fragment Fc
  • A61K 9/51 - Nanocapsules
  • A61P 9/10 - Médicaments pour le traitement des troubles du système cardiovasculaire des maladies ischémiques ou athéroscléreuses, p.ex. médicaments antiangineux, vasodilatateurs coronariens, médicaments pour le traitement de l'infarctus du myocarde, de la rétinopathie, de l'insuffisance cérébro-vasculaire, de l'artériosclérose rénal
  • A61P 25/28 - Médicaments pour le traitement des troubles du système nerveux des troubles dégénératifs du système nerveux central, p.ex. agents nootropes, activateurs de la cognition, médicaments pour traiter la maladie d'Alzheimer ou d'autres formes de démence
  • A61P 35/00 - Agents anticancéreux

77.

OXYGEN GENERATION SYSTEM AND APPLICATIONS THEREOF

      
Numéro d'application US2023019215
Numéro de publication 2023/205302
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-04-20
Date de publication 2023-10-26
Propriétaire
  • NORTHWESTERN UNIVERSITY (USA)
  • CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Rivnay, Jonathan
  • Cohen-Karni, Itzhaq
  • Lee, Inkyu
  • Surendran, Abhijith
  • Jo, Seonghan
  • Ji, Xudong

Abrégé

An oxygenation system producing oxygen for therapeutic cells housed in an implanted or external device, the oxygenation system comprising a first electrode comprising a first material layer stack and a catalyst film of a high surface area or catalyst particles on which at least one catalyst for electrocatalytic oxygen evolution reaction is disposed; and a second electrode comprising a second material stack.

Classes IPC  ?

  • C25B 1/04 - Hydrogène ou oxygène par électrolyse de l'eau
  • C25B 11/073 - PROCÉDÉS ÉLECTROLYTIQUES OU ÉLECTROPHORÉTIQUES POUR LA PRODUCTION DE COMPOSÉS ORGANIQUES OU MINÉRAUX, OU DE NON-MÉTAUX; APPAREILLAGES À CET EFFET Électrodes; Leur fabrication non prévue ailleurs caractérisées par le matériau Électrodes comportant des électro-catalyseurs sur un substrat ou un support caractérisées par le matériau électro-catalytique
  • C25B 9/73 - Assemblages comprenant plusieurs cellules du type filtre-presse
  • C25B 15/08 - Alimentation ou vidange des réactifs ou des électrolytes; Régénération des électrolytes
  • C12M 1/00 - Appareillage pour l'enzymologie ou la microbiologie

78.

SYSTEMS AND METHODS FOR PROCESSING ASH

      
Numéro d'application 18017114
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-21
Date de la première publication 2023-10-19
Propriétaire
  • Massachusetts Institute of Technology (USA)
  • Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Chiang, Yet-Ming
  • Ellis, Leah
  • Coppieters 'T Wallant, Sophie C.
  • Zhang, Sonia
  • Viswanathan, Venkatasubramanian
  • Olivetti, Elsa A.
  • Wang, Michael Joseph

Abrégé

Disclosed herein are systems and methods for processing ash. For example, in certain embodiments, the method comprises dissolving at least a portion of ash in acid. In some embodiments, the acid is produced in a reactor. In some embodiments, dissolving at least a portion of ash in acid produces refined silica (SiO2) (e.g., amorphous silica, substantially pure silica, and/or a substantial amount of silica). According to certain embodiments, the ash can be further processed (e.g., using electro winning, pH-based precipitation, and/or electrorefining) to obtain other components instead of or in addition to refined silica.

Classes IPC  ?

  • B09B 3/70 - Traitement chimique, p.ex. ajustement du pH ou oxydation
  • C25D 17/12 - Forme ou configuration
  • C25D 3/46 - Dépôt électrochimique; Bains utilisés à partir de solutions d'argent
  • C25D 3/48 - Dépôt électrochimique; Bains utilisés à partir de solutions d'or
  • C25D 3/50 - Dépôt électrochimique; Bains utilisés à partir de solutions de métaux du groupe du platine
  • C25D 5/48 - Post-traitement des surfaces revêtues de métaux par voie électrolytique

79.

FIELD-FREE SPIN-ORBIT TORQUE SWITCHING OF PERPENDICULARLY POLARIZED MAGNETS

      
Numéro d'application 18022430
Statut En instance
Date de dépôt 2021-11-22
Date de la première publication 2023-10-19
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Singh, Simranjeet
  • Katoch, Jyoti
  • Kao, I-Hsuan
  • Muzzio, Ryan

Abrégé

Disclosed herein are devices and method for realizing field-free deterministic switching of a perpendicularly polarized magnet using SOTs in a quantum material with low-symmetry crystal structure. In preferred embodiments, SOT devices are fabricated using a perpendicularly polarized van der Waals (vdW) based layered quantum material platform and thin films of WTe2 are used as a spin-source material for generating the SOTs for magnetic memory and spin logic devices.

Classes IPC  ?

  • H01F 10/32 - Multicouches couplées par échange de spin, p.ex. superréseaux à structure nanométrique
  • G11C 11/16 - Mémoires numériques caractérisées par l'utilisation d'éléments d'emmagasinage électriques ou magnétiques particuliers; Eléments d'emmagasinage correspondants utilisant des éléments magnétiques utilisant des éléments dans lesquels l'effet d'emmagasinage est basé sur l'effet de spin
  • H10N 52/80 - Dispositifs à effet Hall - Détails de structure
  • H10B 61/00 - Dispositifs de mémoire magnétique, p.ex. dispositifs RAM magnéto-résistifs [MRAM]
  • H10N 50/85 - Matériaux actifs magnétiques

80.

METHOD FOR FOCUSED TRANSCRANIAL ELECTRICAL CURRENT STIMULATION

      
Numéro d'application US2022044337
Numéro de publication 2023/200471
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-09-22
Date de publication 2023-10-19
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Grover, Pulkit
  • Goswami, Chaitanya

Abrégé

Disclosed herein is a method for optimizing electrode placement that directly exploits the thresholding phenomenon of neurons. The method employs a loss function which only becomes non-zero when the electric field is above a user- specified threshold in the cancel region, thereby allowing for fields which can have significant non-zero current in the cancel region, but still provide more focused neural activation.

Classes IPC  ?

  • A61N 1/04 - Electrodes
  • A61N 1/36 - Application de courants électriques par électrodes de contact courants alternatifs ou intermittents pour stimuler, p.ex. stimulateurs cardiaques
  • A61B 5/05 - Détection, mesure ou enregistrement pour établir un diagnostic au moyen de courants électriques ou de champs magnétiques; Mesure utilisant des micro-ondes ou des ondes radio
  • A61B 5/25 - Détection, mesure ou enregistrement de signaux bioélectriques ou biomagnétiques du corps ou de parties de celui-ci Électrodes bioélectriques à cet effet
  • A61B 5/369 - Modalités, c. à d. méthodes diagnostiques spécifiques Électroencéphalographie [EEG]

81.

POLYNORBORNENE-BASED POLYCATIONS

      
Numéro d'application 18205107
Statut En instance
Date de dépôt 2023-06-02
Date de la première publication 2023-10-12
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Noonan, Kevin
  • Selhorst, Ryan
  • Gaitor, Jamie

Abrégé

A multiblock, cationic-functionalized norbornene copolymer is formed by a process including performing a vinyl addition polymerization in the presence of a metal catalyst of a first norbornene monomer substituted with a first alkyl group and a second norbornene monomer substituted with a second alkyl group by adding a predetermined amount of the first norbornene monomer and a predetermined amount of the second norbornene monomer sequentially to the reaction to form blocks of an intermediate norbornene multiblock copolymer. The second alkyl group includes a substituent which undergoes a reaction with a precursor for a cationic group having a volume less than 0.25 cm3/mol. The process further includes reacting the precursor for the cationic group with the intermediate norbornene multiblock copolymer to form the multiblock, cationic-functionalized norborene copolymer.

Classes IPC  ?

  • C08F 299/00 - Composés macromoléculaires obtenus par des interréactions de polymères impliquant uniquement des réactions entre des liaisons non saturées carbone-carbone, en l'absence de monomères non macromoléculaires
  • C08F 232/08 - Copolymères de composés cycliques ne contenant pas de radicaux aliphatiques non saturés dans une chaîne latérale et contenant une ou plusieurs liaisons doubles carbone-carbone dans un système carbocyclique contenant des cycles condensés
  • C08F 287/00 - Composés macromoléculaires obtenus par polymérisation de monomères sur des polymères séquencés

82.

HOLOGRAPHIC LIGHT CURTAINS

      
Numéro d'application US2023023679
Numéro de publication 2023/196686
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-05-26
Date de publication 2023-10-12
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Chan, Dorian
  • O'Toole, Matthew
  • Narasimhan, Srinivasa

Abrégé

Provided is a system and method for holographic light curtains. A system includes a holographic projector configured to project a holographic image, a rolling-shutter camera arranged to receive light from the holographic image, and at least one processor in communication with the rolling-shutter camera, the at least one processor programmed or configured to: determine an intensity of the light received from the holographic image; and detect a disturbance in a space of the holographic image based on a change in the intensity.

Classes IPC  ?

  • G03H 1/04 - Procédés ou appareils pour produire des hologrammes
  • G01S 17/04 - Systèmes de détermination de la présence d'une cible
  • G03H 1/00 - Procédés ou appareils holographiques utilisant la lumière, les infrarouges ou les ultraviolets pour obtenir des hologrammes ou pour en obtenir une image; Leurs détails spécifiques
  • G03H 1/02 - Procédés ou appareils holographiques utilisant la lumière, les infrarouges ou les ultraviolets pour obtenir des hologrammes ou pour en obtenir une image; Leurs détails spécifiques - Détails
  • H04N 23/68 - Commande des caméras ou des modules de caméras pour une prise de vue stable de la scène, p. ex. en compensant les vibrations du boîtier de l'appareil photo
  • H04N 23/80 - Chaînes de traitement de la caméra; Leurs composants
  • G02B 27/09 - Mise en forme du faisceau, p.ex. changement de la section transversale, non prévue ailleurs
  • G03H 1/22 - Procédés ou appareils pour obtenir une image optique à partir d'un hologramme

83.

TIP-LOADED MICRONEEDLE ARRAYS FOR TRANSDERMAL INSERTION

      
Numéro d'application 18119197
Statut En instance
Date de dépôt 2023-03-08
Date de la première publication 2023-10-05
Propriétaire
  • University of Pittsburgh - Of the Commonwealth System of Higher Education (USA)
  • Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Falo, Jr., Louis D.
  • Erdos, Geza
  • Ozdoganlar, O. Burak

Abrégé

A method of forming a microneedle array can include forming a microneedle array that has one or more bioactive component. The microneedle array can include a base portion and plurality of microneedles extending from the base portion, and the one or more bioactive components are present in a higher concentration in the plurality of microneedles than in the base portion.

Classes IPC  ?

  • B29C 67/00 - Techniques de façonnage non couvertes par les groupes , ou
  • A61K 9/00 - Préparations médicinales caractérisées par un aspect particulier
  • A61M 37/00 - Autres appareils pour introduire des agents dans le corps; Percutanisation, c. à d. introduction de médicaments dans le corps par diffusion à travers la peau
  • B23C 3/20 - Usinage de surfaces à double courbure pour le façonnage de matrices
  • A61L 31/04 - Matériaux macromoléculaires
  • A61L 31/16 - Matériaux biologiquement actifs, p.ex. substances thérapeutiques

84.

MICROSCALE FLEXIBLE STRAIN SENSOR

      
Numéro d'application US2023016516
Numéro de publication 2023/192238
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-03-28
Date de publication 2023-10-05
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s) Reddy, Jay

Abrégé

Disclosed herein are devices comprising stretchable interdigitated electrode arrays and methods for fabricating the devices. The devices are capable of acting as elongation sensors by sensing a change in the capacitance of the device as the distance between the interdigitated fingers changes when the device is elongated or compressed. The device may be coupled to other devices such as to be able to sense elongation or compression of the coupled device. The interdigitated fingers of the device are supported by a substrate and may be fabricated using traditional microfabrication techniques.

Classes IPC  ?

  • G01B 7/16 - Dispositions pour la mesure caractérisées par l'utilisation de techniques électriques ou magnétiques pour mesurer les déformations dans un solide, p.ex. au moyen d'une jauge de contrainte à résistance
  • G01B 1/00 - Instruments de mesure caractérisés par l'usage d'un matériau spécifique
  • H01G 5/011 - Electrodes

85.

INSTRUMENTED COCHLEAR IMPLANT

      
Numéro d'application US2023016517
Numéro de publication 2023/192239
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-03-28
Date de publication 2023-10-05
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Chamanzar, Maysamreza
  • Reddy, Jay

Abrégé

Disclosed herein is a novel design of an instrumented cochlear implant, wherein the electrode array portion of the implant is provided with a microfabricated thin-film sensing array comprising one or more sensors to detect various features of the electrode array during insertion and to provide feedback to the surgeon during implantation. The sensing array collects intraoperative information on the state of the electrode array during insertion.

Classes IPC  ?

  • A61N 1/05 - Electrodes à implanter ou à introduire dans le corps, p.ex. électrode cardiaque
  • A61N 1/36 - Application de courants électriques par électrodes de contact courants alternatifs ou intermittents pour stimuler, p.ex. stimulateurs cardiaques

86.

SYSTEM AND METHOD FOR WEAPON DETECTION WITH POSE ESTIMATION

      
Numéro d'application US2023017299
Numéro de publication 2023/192667
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-04-03
Date de publication 2023-10-05
Propriétaire
  • CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
  • ANYVISION INTERACTIVE TECHNOLOGIES, LTD. (Israël)
Inventeur(s)
  • Savvides, Marios
  • Zhang, Han
  • Joecker, Dieter
  • Chen, Fangyi

Abrégé

Disclosed herein is an artificial intelligence-based system and method for detecting possible danger in a scene contain one or more people. Individual people are detected and it is determined if one of the person's limbs is in a threatening position and if the hand of the person is holding a weapon. The system uses neural networks to detect people and weapons and classifiers to determine a probability of danger, based on the evaluation of the position and state of the limbs of the person.

Classes IPC  ?

  • G01S 17/04 - Systèmes de détermination de la présence d'une cible
  • G06V 10/25 - Détermination d’une région d’intérêt [ROI] ou d’un volume d’intérêt [VOI]
  • G06V 20/52 - Activités de surveillance ou de suivi, p.ex. pour la reconnaissance d’objets suspects

87.

Polymer Carriers for Delivery of Agrochemicals in Crop Plants

      
Numéro d'application 18012048
Statut En instance
Date de dépôt 2021-06-22
Date de la première publication 2023-10-05
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Lowry, Gregory
  • Zhang, Yilin
  • Tilton, Robert
  • Matyjaszewski, Krzysztof

Abrégé

Polymeric nanoparticles are provided for use in delivery of cargoes to plants. A method of delivering cargoes to plants, and to particular plant parts is provided. A method of treating heat stress in a plant also is provided.

Classes IPC  ?

  • A01N 25/10 - Composés macromoléculaires
  • A01N 25/28 - Microcapsules
  • C08L 5/16 - Cyclodextrine; Ses dérivés
  • C08L 53/00 - Compositions contenant des copolymères séquencés possédant au moins une séquence d'un polymère obtenu par des réactions ne faisant intervenir que des liaisons non saturées carbone-carbone; Compositions contenant des dérivés de tels polymères

88.

FLUORINATED ELECTRODES AND BATTERIES CONTAINING THE SAME

      
Numéro d'application 18022440
Statut En instance
Date de dépôt 2021-11-19
Date de la première publication 2023-10-05
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Viswanathan, Venkatasubramanian
  • Krishnamurthy, Venkatesh

Abrégé

In some aspects, the present disclosure is directed to fluorinated electrodes that comprises layers of AFx, where A is a single-element material selected from B, Al, Si, and P or a multi-element material comprising two different elements selected from B, C, N, Al, Si, and P, where F is fluorine, where x is the degree to which A is fluorinated on an atom basis, and where x is between 0.5 to 20. In other aspects, the present disclosure is directed to batteries that contain such fluorinated electrodes and to methods of making such fluorinated electrodes.

Classes IPC  ?

  • H01M 4/58 - Emploi de substances spécifiées comme matériaux actifs, masses actives, liquides actifs de structures polyanioniques, p.ex. phosphates, silicates ou borates
  • H01M 50/46 - Séparateurs, membranes ou diaphragmes caractérisés par leur combinaison avec des électrodes
  • H01M 4/04 - Procédés de fabrication en général

89.

SYSTEM AND METHOD FOR DETERMINING A POSE OF A COCHLEAR IMPLANT

      
Numéro d'application US2023016519
Numéro de publication 2023/192241
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-03-28
Date de publication 2023-10-05
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Chamanzar, Maysamreza
  • Reddy, Jay

Abrégé

Disclosed herein is a system for analyzing data extracted from an instrumented cochlear implant, wherein the electrode array portion of the implant is provided with a microfabricated thin-film sensing array comprising one or more sensors to detect various features of the electrode array during insertion and to provide feedback to the surgeon during implantation. Preferred embodiments of the system utilize one or more trained machine learning models to extract features from the raw data received from the sensing array and can perform a pose estimation of the electrode array and recommend next surgical actions to increase the probability of a positive clinical outcome.

Classes IPC  ?

  • A61N 1/05 - Electrodes à implanter ou à introduire dans le corps, p.ex. électrode cardiaque
  • A61N 1/36 - Application de courants électriques par électrodes de contact courants alternatifs ou intermittents pour stimuler, p.ex. stimulateurs cardiaques
  • A61N 1/372 - Aménagements en relation avec l'implantation des stimulateurs

90.

TRAINING SYSTEM FOR SIMULATING COCHLEAR IMPLANT PROCEDURES

      
Numéro d'application US2023016522
Numéro de publication 2023/192244
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-03-28
Date de publication 2023-10-05
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Chamanzar, Maysamreza
  • Reddy, Jay

Abrégé

Disclosed herein is a cochlear implant surgery simulator and training system. The system comprises a 3D model of a scala tympani upon which a surgeon performs practice insertions an the electrode array of a cochlear implant, wherein the electrode array is instrumented with one or more thin-film sensors disposed along a length of the electrode array, enabling real-time collection of force and position data. The system further comprises a feedback system for analyzing data collected from the instrumented electrode array and deriving scoring metrics regarding the surgeon's insertion technique.

Classes IPC  ?

  • A61N 1/05 - Electrodes à implanter ou à introduire dans le corps, p.ex. électrode cardiaque
  • A61N 1/36 - Application de courants électriques par électrodes de contact courants alternatifs ou intermittents pour stimuler, p.ex. stimulateurs cardiaques
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

91.

SYSTEM AND METHOD FOR MULTIVIEW PRODUCT DETECTION AND RECOGNITION

      
Numéro d'application US2023017293
Numéro de publication 2023/192666
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-04-03
Date de publication 2023-10-05
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Savvides, Marios
  • Kannan, Magesh
  • Ahmed, Uzair
  • Chen, Hao

Abrégé

Disclosed herein is a system and method for implementing object detection and identification, regardless of the orientation of the object. The product detection and recognition method and system disclosed herein comprises capturing views of each object from different angles from a plurality of cameras and fusing the result of a matching process to identify the object as one of a plurality of objects enrolled in an object database.

Classes IPC  ?

  • G06T 7/73 - Détermination de la position ou de l'orientation des objets ou des caméras utilisant des procédés basés sur les caractéristiques
  • G06F 18/28 - Détermination de motifs de référence représentatifs, p.ex. en faisant la moyenne ou en déformant; Génération de dictionnaires
  • G06T 7/246 - Analyse du mouvement utilisant des procédés basés sur les caractéristiques, p.ex. le suivi des coins ou des segments

92.

LYSIN AND GP38 PEPTIDES FOR BACTERIA DETECTION

      
Numéro d'application US2023064713
Numéro de publication 2023/178352
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-03-20
Date de publication 2023-09-21
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Ramadoss, Ramya
  • Vincent, Annette Shoba

Abrégé

A method of detecting bacteria. An example aspect is configured to: provide at least one peptide comprising the amino acid sequence as set forth in any one of SEQ ID NOS: 1-46; attach a label to the at least one peptide to form a labeled peptide; add the labeled peptide to an aqueous sample; and detect a qualitative or quantitative signal in the aqueous sample, the signal indicating a presence of at least one gram-positive or at least one gram-negative bacteria. A peptide capable of binding to at least one cell wall carbohydrate ligand on a cell wall surface of at least one bacteria, the peptide having an amino acid sequence as set forth in any one of SEQ ID NOS: 1-46.

Classes IPC  ?

  • G01N 33/58 - Analyse chimique de matériau biologique, p.ex. de sang ou d'urine; Test par des méthodes faisant intervenir la formation de liaisons biospécifiques par ligands; Test immunologique faisant intervenir des substances marquées
  • C12Q 1/10 - Entérobactéries
  • G01N 33/569 - Tests immunologiques; Tests faisant intervenir la formation de liaisons biospécifiques; Matériaux à cet effet pour micro-organismes, p.ex. protozoaires, bactéries, virus

93.

SYSTEM AND METHOD FOR ON-DEMAND SEPARATED I/O CHANNELS

      
Numéro d'application US2023014701
Numéro de publication 2023/177557
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-03-07
Date de publication 2023-09-21
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Yu, Miao
  • Gligor, Virgil

Abrégé

Disclosed herein is a system and method to provide secured I/O channels for multiple types of I/O devices to isolated applications, on-demand. The invention enables composition of different I/O kernels and, as such, eliminates developer effort required to re-implement and re-verify new I/O kernels to protect multiple types of I/O devices.

Classes IPC  ?

  • G06F 21/44 - Authentification de programme ou de dispositif
  • 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 21/53 - 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 exécution dans un environnement restreint, p.ex. "boîte à sable" ou machine virtuelle sécurisée
  • 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

94.

SCALABLE FABRICATION OF MICRODEVICES FROM METALS, CERAMICS, AND POLYMERS

      
Numéro d'application US2023015519
Numéro de publication 2023/177878
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-03-17
Date de publication 2023-09-21
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Ozdoganlar, O. Burak
  • Cetinkaya, Toygun

Abrégé

A method for manufacturing a structure having at least one microscale feature includes mixing a powdered material with a binder to yield a slurry, shaping the slurry to yield a green device, and sintering the green device to yield the structure.

Classes IPC  ?

  • B22F 3/00 - Fabrication de pièces ou d'objets à partir de poudres métalliques, caractérisée par le mode de compactage ou de frittage; Appareils spécialement adaptés à cet effet
  • C04B 35/00 - Produits céramiques mis en forme, caractérisés par leur composition; Compositions céramiques; Traitement de poudres de composés inorganiques préalablement à la fabrication de produits céramiques
  • C04B 35/622 - Procédés de mise en forme; Traitement de poudres de composés inorganiques préalablement à la fabrication de produits céramiques
  • C04B 35/626 - Préparation ou traitement des poudres individuellement ou par fournées
  • B29C 33/38 - Moules ou noyaux; Leurs détails ou accessoires caractérisés par la matière ou le procédé de fabrication
  • B29C 33/42 - Moules ou noyaux; Leurs détails ou accessoires caractérisés par la forme de la surface de moulage, p.ex. par des nervures ou des rainures
  • B81C 1/00 - Fabrication ou traitement de dispositifs ou de systèmes dans ou sur un substrat

95.

SYSTEM FOR ROBOTIC CHARACTERIZATION OF IMPACTED SITES

      
Numéro d'application US2023015293
Numéro de publication 2023/177738
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-03-15
Date de publication 2023-09-21
Propriétaire
  • CHEVRON U.S.A. INC. (USA)
  • CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Hoelen, Thomas, Peter
  • Sihota, Natasha
  • Johnson, Aaron, M.
  • Lowry, Gregory, V.

Abrégé

A mobile testing and evaluation vehicle can include a body and a mobility feature disposed on the body, where the mobility feature is configured to move the body with respect to a zone of interest. The mobile testing and evaluation vehicle can also include a sensor device configured to obtain a measurement of a parameter associated with a sample in the zone of interest. The mobile testing and evaluation vehicle can further include a controller that is configured to receive the measurement, evaluate the sample based on the measurement, and evaluate the zone of interest based on evaluating the sample.

Classes IPC  ?

  • G05D 1/02 - Commande de la position ou du cap par référence à un système à deux dimensions
  • G01N 1/08 - Dispositifs pour prélever des échantillons à l'état solide, p.ex. par coupe à l'outil impliquant un outil d'extraction, p.ex. mèche cylindrique creuse ou trépan
  • G01N 33/24 - Matériaux de la terre

96.

Electrochemical Biosensors for Rapid and Sensitive Detection of Pathogens and Pathogenic Biomarkers

      
Numéro d'application 18013951
Statut En instance
Date de dépôt 2021-07-02
Date de la première publication 2023-09-14
Propriétaire
  • Carnegie Mellon University (USA)
  • University of Pittsburgh - Of the Commonwealth System of Higher Education (USA)
Inventeur(s)
  • Panat, Rahul
  • Gao, Shou-Jiang
  • Ali, Azahar
  • Hu, Chunshan
  • Yuan, Bin
  • Saleh, Mohammad Sadeq

Abrégé

A method of preparing a functionalized electrode array is provided. The method includes depositing a conductive material onto the surface of a substrate by droplet-based printing of particles comprising an electrically-conductive material. The surface of the conductive material is functionalized with a binding reagent that binds to an analyte. A three-dimensional electrode array and microfluidic test device are also provided.

Classes IPC  ?

  • C09D 11/04 - Encres d’imprimerie à base de protéines
  • G01N 27/327 - Electrodes biochimiques
  • H01B 5/14 - Conducteurs ou corps conducteurs non isolés caractérisés par la forme comprenant des couches ou pellicules conductrices sur supports isolants
  • G01N 33/543 - Tests immunologiques; Tests faisant intervenir la formation de liaisons biospécifiques; Matériaux à cet effet avec un support insoluble pour l'immobilisation de composés immunochimiques
  • G01N 33/569 - Tests immunologiques; Tests faisant intervenir la formation de liaisons biospécifiques; Matériaux à cet effet pour micro-organismes, p.ex. protozoaires, bactéries, virus
  • C09D 11/52 - Encres conductrices de l’électricité
  • C09D 11/30 - Encres pour l'impression à jet d'encre
  • B41M 5/00 - Procédés de reproduction ou méthodes de reproduction ou de marquage; Matériaux en feuilles utilisés à cet effet

97.

ALIGNING MEASURED SIGNAL DATA WITH SLAM LOCALIZATION DATA AND USES THEREOF

      
Numéro d'application 17964307
Statut En instance
Date de dépôt 2022-10-12
Date de la première publication 2023-09-14
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Zhang, Ji
  • Dowling, Kevin Joseph

Abrégé

A method includes retrieving a map of a 3D geometry of an environment the map including a plurality of non-spatial attribute values each corresponding to one of a plurality of non-spatial attributes and indicative of a plurality of non-spatial sensor readings acquired throughout the environment, receiving a plurality of sensor readings from a device within the environment wherein each of the sensor readings corresponds to at least one of the non-spatial attributes and matching the plurality of received sensor readings to at least one location in the map to produce a determined sensor location.

Classes IPC  ?

  • G01C 21/20 - Instruments pour effectuer des calculs de navigation
  • G01S 5/02 - Localisation par coordination de plusieurs déterminations de direction ou de ligne de position; Localisation par coordination de plusieurs déterminations de distance utilisant les ondes radioélectriques
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/029 - Services de gestion ou de suivi basés sur la localisation
  • G06T 17/05 - Modèles géographiques
  • G01C 21/16 - Navigation; Instruments de navigation non prévus dans les groupes en utilisant des mesures de la vitesse ou de l'accélération exécutées à bord de l'objet navigant; Navigation à l'estime en intégrant l'accélération ou la vitesse, c. à d. navigation par inertie

98.

METHODS AND SYSTEMS FOR DESIGNING RECONFIGURABLE KINEMATIC DEVICES

      
Numéro d'application US2023015125
Numéro de publication 2023/172775
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-03-13
Date de publication 2023-09-14
Propriétaire CARNEGIE MELLON UNIVERSITY (USA)
Inventeur(s)
  • Yang, Humphrey
  • Islam, Mohammad F.
  • Majidi, Carmel
  • Yao, Lining
  • Patel, Dinesh K.
  • Johnson, Tate
  • Zhong, Ke
  • Olson, Gina

Abrégé

A method, system, and computer program product for designing reconfigurable kinematic devices. An example aspect is configured to: model two rigid stages of the device, assign at least one degree of freedom to at least one kinematic mode of the device; design at least one flexural rod; place at least one tunable flexure; assign a thickness to the at least one flexural rod; add mechanical details; and modularize the device for printing. A kinematic device configured to provide haptic feedback or motion control having at least two rigid stages, at least one kinematic mode, at least one flexural rod, and at least one tunable flexure.

Classes IPC  ?

  • G06F 30/15 - Conception de véhicules, d’aéronefs ou d’embarcations
  • G06F 30/17 - Conception mécanique paramétrique ou variationnelle
  • G06F 30/12 - CAO géométrique caractérisée par des moyens d’entrée spécialement adaptés à la CAO, p.ex. interfaces utilisateur graphiques [UIG] spécialement adaptées à la CAO
  • G06F 30/20 - Optimisation, vérification ou simulation de l’objet conçu

99.

Discriminative Cosine Embedding in Machine Learning

      
Numéro d'application 18132509
Statut En instance
Date de dépôt 2023-04-10
Date de la première publication 2023-09-07
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Savvides, Marios
  • Pal, Dipan Kumar

Abrégé

During training of deep neural networks, a Copernican loss (LC) is designed to augment a primary loss function, for example, a standard Softmax loss, to explicitly minimize intra-class variation and simultaneously maximize inter-class variation. Copernican loss operates using the cosine distance and thereby affects angles leading to a cosine embedding, which removes the disconnect between training and testing.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p.ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06F 17/16 - Calcul de matrice ou de vecteur

100.

METHOD AND SYSTEM TO IDENTIFY NATURAL PRODUCTS FROM MASS SPECTROMETRY AND GENOMICS DATA

      
Numéro d'application 18076280
Statut En instance
Date de dépôt 2022-12-06
Date de la première publication 2023-09-07
Propriétaire Carnegie Mellon University (USA)
Inventeur(s)
  • Behsaz, Bahar
  • Cao, Liu
  • Guler, Mustafa
  • Lee, Yi-Yuan
  • Mohimani, Hosein
  • Mongia, Mihir
  • Yan, Donghui

Abrégé

A method and system is for receiving data representing gene clusters, the gene clusters including one or more genes configured to encode one or more polypeptides or other small molecules; accessing a machine learning model, the machine learning model being trained with a training dataset that associates the gene clusters to structures of one or more small molecules represented in the data; applying the machine learning model to the data representing the gene clusters; identifying, based on applying the machine learning model, one or more monomers associated with at least one gene cluster represented in the data; and determining a structure for a natural product including the one or more monomers.

Classes IPC  ?

  • G16B 40/10 - Traitement du signal, p.ex. de spectrométrie de masse ou de réaction en chaîne par polymérase
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