摘要：本公开涉及用于保持修辞流的技术。所公开的系统、设备和方法通过使用对话话语树(DDT)来改进对话管理。为了确定候选响应(CR)在对话中是否恰当，可以将CR添加到先前已在双方之间的对话中提供的其他言语中，并且可以根据结果生成对话话语树(DDT)。DDT包括对应于基本话语单元(EDU)的节点，所述EDU表示言语和CR的文本片段。DDT可以包括指示EDU之间的修辞关系的节点。在一些实施例中，DDT包括表示两个言语之间的至少一个对话特定修辞关系的节点。CR的DDT可以被提供给机器学习模型，所述机器学习模型已被训练以识别是否保持了DDT的言语之间的修辞流。如果是的话，则可以提供所述CR来响应所述请求。

摘要：本发明涉及行间的机器阅读。公开了用于识别输入文本内的一个或多个缺失片段的技术。为接收的输入文本(IT)生成话语树(DT)，该IT具有任何合适数量的句子片段。可以基于确定该DT的一个或多个修辞关系与一组预定义修辞关系中的一个相匹配来识别该IT很可能缺失一个或多个句子片段的指示。该IT的一个或多个句子片段来生成查询，并对知识库执行该查询以获得一组搜索结果。可以利用最相关的搜索结果来识别一组候选句子片段。可以基于将这些候选句子片段与该IT中提供的句子片段进行比较来识别这些候选句子片段的子集，该子集中的每个候选句子片段是隐含的但不被包括在IT中。

摘要：本公开涉及检测相关联的事件。公开了用于识别相关事件的技术。在一些情况下，第一事件触发分析，其中分析时间窗口内的后续事件。时间窗口的持续时间可以基于触发事件的一个或多个属性。分析触发事件之后的事件以确定是否有任何后续事件与触发事件相关或以其它方式与触发事件相关联。系统基于与触发事件相关联的属性来确定时间窗口的持续时间。将时间窗口的持续时间基于与触发事件相关联的属性使系统能够在任何相关事件可能发生的时间段内搜索相关的后续事件。

摘要：本公开涉及使用自然语言处理的聚类。在一个方面，系统接收对日志记录集合进行聚类的请求。响应于接收到该请求，系统识别定义令牌集合和对应的令牌权重的至少一个字典，并至少部分地基于该令牌集合和对应的令牌权重来生成集群集合，使得该集群集合中的每个集群表示来自字典的两个或更多个令牌的独特组合，并对被映射到两个或更多个令牌的独特组合的日志记录的子集进行分组。该系统然后可以基于该集群集合中的至少一个集群来执行一个或多个自动化动作。

摘要：本文讨论的系统、设备和方法提供了改进的决策树(例如，支持的决策树)。可以通过从与主题相关联的各种文档生成话语树来生成支持的决策树。可以根据每个话语树生成一个或多个决策链，每个决策链是包括由修辞关系连接的前提和决策的元素的序列。可以根据各个决策链生成支持的决策树，其中，决策树的节点是根据多个决策链的元素标识的并且根据一组预先定义的优先级规则进行排序。可以接收后续输入数据，并且可以遍历支持的决策树以对输入数据进行分类。

摘要：本发明的系统、设备和方法涉及话语树。在一些方面，系统通过识别文本中的基本话语单元来创建话语树。话语树包括节点，每个非终止节点表示两个基本话语单元之间的修辞关系，并且每个终止节点与基本话语单元相关联。该系统在话语树的参考句子中识别阐述或连接类型的修辞关联。该系统选择一组句法泛化评分中具有最高句法泛化评分的候选句子。该系统识别与该候选句子相对应的语义关联。语义关联对应于候选句子中的单词，并定义了候选句子中的角色。该系统在话语树中将修辞关联替换为与语义关联相对应的更新的修辞关联，从而创建更新的话语树。

摘要：根据实施例，本文描述了用于在微服务环境中启用反应式消息传递客户端的使用的系统和方法。微服务(例如，Helidon)环境提供了使软件开发人员能够创建和使用微服务的开发框架。根据实施例，系统能够包括反应式消息传递API，用于与微服务相关联的长时间运行的活动或其它类型的事务，这使得系统能够附加地支持各种反应式消息传递特征，诸如例如微服务环境中的事务处理、异步消息传递、反应式流或消息传递通道的使用。

摘要：本公开涉及用于识别域外话语的技术。一种特定技术包括接收话语和聊天机器人的目标域；为所述话语生成句子嵌入；获得与所述目标域相关联的域内话语的每个聚类的嵌入表示；使用度量学习模型基于所述句子嵌入与每个聚类的每个嵌入表示之间的相似度或差异来预测所述话语属于所述目标域的第一概率；使用异常值检测模型基于所确定的所述句子嵌入与相邻聚类的嵌入表示之间的距离或密度偏差来预测所述话语属于所述目标域的第二概率；评估所述第一概率和所述第二概率以确定最终概率；以及基于所述最终概率将所述话语分类为所述聊天机器人的域内或域外。

摘要：公开了用于对模型的超参数进行调优的技术。获得用于训练模型的数据集并选择用于评估模型的性能的度量。每个度量被指派指定对模型的性能的重要性的权重。创建基于加权度量测量性能的函数。对超参数进行调优以优化模型性能。对超参数进行调优包括(i)训练基于超参数的当前值配置的模型；(ii)使用函数评估模型的性能；(iii)确定模型是否针对度量被优化；(iv)响应于模型未被优化，搜索超参数的新值，用新值重新配置模型，并使用重新配置的模型重复步骤(i)‑(iii)；以及(v)响应于模型针对度量被优化，提供经训练的模型。

摘要：公开了用于对机器学习模型的超参数进行调优的技术。选择要为其对机器学习模型的超参数进行调优的多个度量。每个度量与包括目标分数、惩罚因子和奖励因子的多个规范参数相关联。根据第一准则为每个度量配置所述多个规范参数。使用一个或多个验证数据集评估机器学习模型以获得度量分数。基于度量分数与每个度量的目标分数之间的差、惩罚因子或奖励因子来制定加权损失函数。对与机器学习模型相关联的超参数进行调优以便优化加权损失函数。响应于加权损失函数被优化，提供机器学习模型作为经验证的机器学习模型。

摘要：在实施例中，计算机获得数据库的关系模式到图数据模型的映射。关系模式识别与图数据模型中的(一种或多种)顶点类型对应的(一个或多个)顶点表和与图数据模型中的(一种或多种)边类型对应的(一个或多个)边表。每种边类型都与源顶点类型和目标顶点类型相关联。基于该映射，正向压缩稀疏行(CSR)表示被填充，用于相同边类型的边的正向遍历。每条边起源于源顶点并终止于目标顶点。基于正向CSR表示，填充边类型的反向CSR表示，用于边类型的边的反向遍历。加速以两种方式发生。为正向CSR计算的值被重用于反向CSR。弹性和非弹性缩放可以发生。

摘要：一种用于管理多个软件定义的广域网(SD‑WAN)软件版本的方法，包括提供控制器，该控制器定义SD‑WAN的总体配置，并且创建用于各个SD‑WAN设备实现总体配置中它们各自的部分的配置注册表。控制器以中间配置语言注册表格式为分别执行SD‑WAN软件的第一和第二版本的第一和第二SD‑WAN设备生成第一和第二配置注册表。控制器分别将第一和第二配置寄存器发送到第一和第二SD‑WAN设备，第一和第二SD‑WAN设备使用第一和第二配置寄存器来配置自身。第一和第二SD‑WAN设备彼此协商可用于实现第一和第二配置注册表中指定的配置的共同SD‑WAN特征。

摘要：本公开一般而言涉及使用机器学习技术评估由任务组成的通信工作流。更具体而言，本公开涉及用于生成通信工作流的任务结果的预测、生成一个或多个任务的推荐以添加到部分通信工作流以完成通信工作流，以及生成通信工作流的向量表示的系统和方法。

摘要：本公开一般而言涉及使用机器学习技术评估由任务组成的通信工作流。更具体而言，本公开涉及用于生成通信工作流的任务结果的预测、生成一个或多个任务的推荐以添加到部分通信工作流以完成通信工作流，以及生成通信工作流的向量表示的系统和方法。

摘要：描述了用于向量化的队列的技术，该技术实现了确定值是否在队列中的向量化的“contains”函数。三阶段向量化的最短路径图搜索将每个扩展和探测迭代拆分成利用向量化的指令的三个阶段(1)获取在下一个队列中的节点的邻居并将其写入当前队列。(2)确定目的地节点是否在当前队列中获取的邻居节点中。(3)获取的尚未被访问的邻居节点被放入下一个队列。根据实施例，向量化的复制操作使用向量化的加载和存储指令来执行基于向量的数据复制。具体而言，数据的向量被从源复制到目的地。复制到目的地的任何无效数据都将被附加有效数据的向量或者随机数数据的向量覆写。

摘要：根据实施例，本文描述的是用于使用如可以例如与企业资源规划(ERP)或其它企业计算或数据分析环境一起使用的数据自省和策划自动生成商业智能(BI)数据模型的系统和方法。所描述的方法使用手动策划的工件和通过源数据环境的数据自省自动生成模型的组合来得出目标BI数据模型。例如，流水线生成器框架可以评估事务类型的维度、退化属性和应用度量；并使用此处理的输出来创建输出目标模型和流水线或加载计划。本文描述的系统和方法在短得多的时间段内提供了在构建新主题领域或BI数据模型方面的技术改进。

摘要：一种确定用于数据中心的最优配置的基于模型的方法可以使用环境室来表征在温度和海拔的不同组合下各种数据中心配置的性能。当不同的配置在每个温度/海拔组合下执行压力工作负载时，可以从它们记录遥测数据，并且可以使用遥测数据来训练模型的对应库。当正在配置新数据中心时，新数据中心的温度/海拔可以被用于从相似的温度/海拔选择预训练的模型。能够将当前配置的性能与模型的性能进行比较，并且如果模型性能更好，那么可以使用基于模型的新配置作为用于数据中心的最优配置。

摘要：在一个实施例中，一种用于审计机器学习模型的结果的方法包括从被审计的数据库中检索针对原始时间序列数据值的状态估计的集合；针对每个状态估计逆转状态估计计算，以产生针对每个状态估计的重组的时间序列数据值；从被审计的数据库中检索原始时间序列数据值；将原始时间序列数据值与重组的时间序列数据值成对比较，以确定原始时间序列与重组的时间序列是否匹配；以及生成信号，所述信号表明被审计的数据库(i)在原始时间序列与重组的时间序列匹配的情况下没有被修改，并且(ii)在原始时间序列与重组的时间序列不匹配的情况下已经被修改。

摘要：与在客户端处于离线模式时实现自定义规则的客户端侧强制执行相关联的系统、方法和其它实施例包括创建用于在移动应用服务器上的移动应用客户端上强制执行的自定义规则；定义移动应用客户端将对其强制执行自定义规则的用户账户的特点；响应于在特定用户账户的移动应用客户端的实例与移动应用服务器之间建立连接，至少部分地基于特定用户账户的特点与定义的特点之间的匹配来确定移动应用客户端的实例应当强制执行自定义规则；以及将自定义规则传输到移动应用客户端的实例以使得当该实例在离线模式下操作时该实例能够强制执行自定义规则。

摘要：通过以下操作检测目标公用事业设备的赝品状态在经历电力测试序列时选择反映参考公用事业设备的负载动态或其他信息内容的频率的集合；在经历电力测试序列时获得由目标公用事业设备发射的目标电磁干扰(EMI)信号；根据在电力测试序列期间在观察处在频率的集合的每个频率处的目标EMI信号的振幅来创建目标kiviat图的序列，以形成目标kiviat管EMI指纹；将目标kiviat管EMI指纹与经历电力测试序列的参考公用事业设备的参考kiviat管EMI指纹进行比较，以确定目标公用事业设备与参考公用事业设备是否属于同一类型；以及至少部分地基于比较的结果生成信号以指示赝品状态。