CN105683949A - 高详细水平的新闻地图和图像叠加 - Google Patents
高详细水平的新闻地图和图像叠加 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105683949A CN105683949A CN201380080537.7A CN201380080537A CN105683949A CN 105683949 A CN105683949 A CN 105683949A CN 201380080537 A CN201380080537 A CN 201380080537A CN 105683949 A CN105683949 A CN 105683949A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- news
- data
- asked
- item
- queries
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 41
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 36
- 230000006855 networking Effects 0.000 claims description 15
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 claims description 14
- 230000008520 organization Effects 0.000 claims description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 10
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 8
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 35
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 11
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 8
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 2
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 2
- 238000006116 polymerization reaction Methods 0.000 description 2
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 235000010149 Brassica rapa subsp chinensis Nutrition 0.000 description 1
- 235000000536 Brassica rapa subsp pekinensis Nutrition 0.000 description 1
- 241000499436 Brassica rapa subsp. pekinensis Species 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 235000021152 breakfast Nutrition 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005352 clarification Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 239000004020 conductor Substances 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000005662 electromechanics Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 229910044991 metal oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000004706 metal oxides Chemical class 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 238000011022 operating instruction Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000001259 photo etching Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 230000004304 visual acuity Effects 0.000 description 1
- 238000007794 visualization technique Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9537—Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
- G06F16/24575—Query processing with adaptation to user needs using context
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/33—Querying
- G06F16/332—Query formulation
- G06F16/3329—Natural language query formulation or dialogue systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
- G01C21/3679—Retrieval, searching and output of POI information, e.g. hotels, restaurants, shops, filling stations, parking facilities
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
系统和方法可以提供用于从多个新闻项提取位置数据,其中位置数据的至少一部分具有大于或等于街区的第一详细水平,并且使用位置数据填充新闻数据存储区。此外,可以基于与新闻查询相关联的所请求的位置和新闻数据存储区中的位置数据而生成对新闻查询的响应,其中所请求的位置具有大于或等于第一详细水平的第二详细水平并且响应指示对应于所请求的位置的一个或多个新闻项。在一个示例中,在对应于所请求的位置的地图或所请求的位置的图像中的一个或多个上叠加响应的图形表示。
Description
技术领域
实施例一般涉及新闻服务。更特别地,实施例涉及使得能够实现高详细水平的新闻地图和图像叠加的新闻服务。
背景技术
诸如例如news.google.com之类的常规在线新闻服务可以配置成标识全球和国家水平的新闻故事,而较少(如果有的话)聚焦于本地新闻故事。虽然本地报纸也可以使用网站来向最终用户递送本地新闻,但是仍然存在相当大的改进空间。例如,本地新闻的在线提供商可能未能以使得用户能够标识和检索与诸如地址或十字路口之类的特定位置相关的本地新闻故事的方式适当地索引新闻故事。而且,来自常规在线提供商的新闻故事可能在时间方面受限(例如过去的几小时、几天等)。
附图说明
通过阅读以下说明书和随附权利要求,并且通过参照以下附图,实施例的各种优点将变得对本领域技术人员明显,在附图中:
图1是根据实施例的新闻服务的示例的框图;
图2是根据实施例的各种水平的详细水平的示例的图示;
图3是根据实施例的新闻半径的示例的图示;
图4A和4B分别是根据实施例的新闻地图和新闻图像的示例的图示;
图5是根据实施例的处理新闻查询的方法的示例的框图;
图6是根据实施例的逻辑架构的示例的框图;
图7是根据实施例的处理器的示例的框图;以及
图8是根据实施例的系统的示例的框图。
具体实施方式
现在转向图1,示出管理多个新闻项10(10a-10c)的新闻服务。在所图示的示例中,聚合(例如推送和/或拉取)来自诸如新闻组织(例如报纸公司、因特网、电视和/或无线电广播、合作社等)、博客、社交联网站点(例如TWITTER、FACEBOOK、LINKEDIN、INSTAGRAM等)、社区、政府源等之类的多个不同新闻源12(12a-12c)的新闻项10。因此,第一新闻项10a可能是由隶属于第一新闻源12a(例如特定新闻组织)的记者撰写的报纸文章,第二新闻项10b可以是来自隶属于第二新闻源12b(例如特定博客)的个体的博客帖文(posting),第三新闻项10c可能是经由第三新闻源12c(例如特定社交联网站点)来自个体的社交联网帖文等等。所图示的新闻项10因而在内容的类型以及来源点方面变化。
如将更加详细讨论的,索引信息18(18a-18c)可以自动从新闻项10提取,其中索引信息18可以包括位置数据18a(例如语义数字、商业名称、地址、街道、十字路口、街区(neighborhood))、时间数据18b(例如发生日期、报道日期)、话题数据18c(例如主题、意见(sentiment)、关键词)等。位置数据18a可以因而具有相对高的详细水平(例如粒度、分辨率),其使得能够实现新闻查询的增强服务。在这方面,图2示出地理金字塔20,其中新闻索引信息18和一个或多个新闻查询22二者具有大于或等于街区(例如街区详细水平)的详细水平/粒度。这样的方案可以因而使得最终用户能够获得适于其特定位置(例如地址、全球定位系统/GPS坐标等)的高度定制化的新闻结果。事实上,图3论证了可以由所请求的位置24周围的用户建立相对紧密的新闻半径26(例如两个街区),其中所请求的位置24可以非常具体并且位置数据18a(图1)可以促进落在新闻半径26内的新闻项的标识。用户还可以使用诸如城市或街区之类的语义位置来查询,其中边界不是圆形。
继续参照图1,位置数据18a还可以指示语义位置,覆盖相对宽的区域或是模糊/宽泛的,而仍旧提供在新闻索引和检索过程中可以有用的信息。例如,一个新闻项可能陈述“据官方人士所说,在周一早间在运材汽车撞车之后从美国高速公路30到西北天际线大道(SkylineBoulevard)的西北CorneliusPass路关闭”,而另一新闻项可能陈述“在汉普郡奥尔德肖特在蒙斯军营观看圣帕特里克节的游行之前,凯特在她的一只鞋的鞋跟卡在排水沟中时遭遇了尴尬的倒霉事。”在第一实例中,标识道路的特定区段,并且在第二实例中,标识感兴趣的语义点。在任一情况中,可以将所标识的位置提取和索引为位置数据18a。
此外,可以向位置数据18a分配置信度得分,其对于模糊位置可以特别有用。在这样的情况中,特定区域的中心可以指定为位置,但是具有相对低的置信度得分。置信度得分可以用于形象化以下事实:事件的位置并未完全已知,其中用于确定位置的文本可以提供给用户使得他们可以使用其自身的关于位置数据18a的可靠性和/或准确性的判断。还可以查询公共数据库以便增加位置数据18a的置信度或可靠性。用户还可以发送对某些地理位置或事故时间的校正或澄清,并且系统将基于报告它的用户的数目及用户在系统中的信誉来调节其置信度。
时间数据18b可以标识特定事件何时发生和/或何时报道该事件的发生和/或细节。例如,关于发生在特定日期(例如2013年10月11日)的政治动员会的多个社交联网帖文(例如“tweet(推文)”)可以发生在该日期和/或在时间上稍晚(例如晚几天、几周、几个月和/或几年)。在这样的情况中,时间数据18b可以指示动员会何时发生以及可选地何时做出关于动员会的每一篇帖文。类似地,本地报纸可能在故意毁坏发生(例如2001年9月15日)之后的几天报道关于私人住所的故意毁坏,其中可能仅做出事故的单个报道。因此,时间数据18b可以跨越相对宽的时间段,诸如当事件本质上较长时(例如纠察)。此外,可以基于用于提取时间数据18b的信息的准确性和/或可靠性而向时间数据18b分配置信度得分。类似地,事件和/或新闻项的年龄可以用于调节相关联的位置数据18a中的置信度。例如,如果位置数据18a反映诸如可能已经改变身份的旅馆或地标的名称之类的语义名称,位置数据18a中的置信度得分可以降低。而且,公共数据库可以用于将位置名称翻译成GPS坐标并且反之亦然,如所需要的那样。
话题数据18c可以标识新闻项10的主题、类别、意见、情绪、关键词等。例如,在关于动员会的社交联网帖文的情况中,话题数据18c可能指示“政治”作为主题、关键词和/或类别以及指示帖文的总体情绪(例如正面、负面)。在私人住所的故意毁坏的情况中,话题数据18c可以指示“犯罪”作为主题、关键词和/或类别。在又一示例中,话题数据18c可以标识新闻项涉及商业(例如金融、工业特定)还是私人(例如娱乐)问题。
地理数据库和/或自然语言处理(NLP)技术/规则可以用于提取位置数据18a、时间数据18b和/或话题数据18c并且生成索引信息18。NLP可以涉及从新闻项10的内容得出一个或多个语义和/或模糊推理。还可以索引其它类型的信息,诸如例如源、标签、元数据、HTML(超文本标记语言)代码、作者、题目等。索引过程还可以涉及标识特征集以确定包含新闻而不是其它类型的话题(例如个人标注)的项的概率。
所图示的索引信息18用于填充新闻数据存储区28,其可以被结构化为关系数据库、链表等,或者其任何组合,并且在长时间段内被存档在适当的计算机可读存储介质中。因此,如果从用户应用16(例如运行在诸如台式计算机、笔记本计算机、平板计算机、可折叠平板、智能电话和/或移动互联网设备/MID之类的客户端设备上的地图(mapping)、导航和/或成像应用)接收到新闻查询22,可以在新闻查询22中标识所请求的位置24并且对照新闻数据存储区28的内容进行匹配。例如,用户应用16可能是基于web的地图应用,其基于起始和结束位置生成离线行进方向。在这样的情况中,新闻查询22可以包括旅程的结束地址和/或GPS坐标,其可以连同诸如新闻半径26(图3)之类的新闻半径一起用于搜索新闻数据存储区28并且生成对新闻查询22的响应30。响应30可以指示对应于所请求的位置的一个或多个新闻项。
图4A论证了可以在对应于表示所请求的位置24的结束位置的地图上叠加响应30(图1)的图形表示32。在所图示的示例中,图形表示32是插针,所述插针可以通过在插针32之上悬停光标、触摸插针32处的屏幕位置(例如在触摸屏设备中)等而被扩展成用于附加信息的较大框33。而且,选择(例如通过点击、触摸等)框33中的单独的项可以将用户链接到所讨论的新闻项的完整文本。还可以使用诸如形状、颜色、图标等之类的其它视觉线索和/或图形技术。此外,取决于屏幕空间和其它考虑,两个或更多新闻项可以群集到图形表示32中。在所图示的示例中,动员会和故意毁坏在地理上靠近彼此地发生并且因此群集到插针的相同图形表示32中。群集还可以沿诸如时间、话题等之类的其它基础和/或矢量发生。
返回到图1,在另一示例中,用户应用16可以是生成实时行进方向的导航应用,其中新闻查询22可以包括可以对照新闻数据存储区28的内容匹配的目前和/或将来的GPS坐标。在这样的情况中,响应30的图形表示可以叠加在对应于表示所请求的位置24的当前位置的实况地图上,其中用户应用16可以在用户沿所讨论的路线行进时获得连续新闻更新。
用户应用16还可以是使得用户能够捕获他或她周围的图像并且使用所捕获的图像来获得针对紧邻区域的新闻项的成像应用。在这样的情况中,图像可以被嵌入有用于生成新闻查询22并且标识所请求的位置24的坐标信息。捕获图像的设备的位置和取向还可以用于生成新闻查询22和标识所请求的位置24。
图4B论证了可以在所请求的位置24的图像上叠加响应30(图1)的图形表示34。所图示的图形表示34是包含针对所请求的位置24的相关新闻项的某些细节的云,尽管可以使用其它可视化技术。此外,针对附近位置(例如隔壁)的新闻项的存在还可以叠加在图像上。在所图示的示例中,提示用户将图像捕获设备瞄准右边的家庭以便观看关于隔壁房屋的信息。
再次返回到图1,新闻项10的聚合还可以考虑从用户应用16获得的众包(crowdsource)(未示出)、源索引(未示出)和/或用户反馈14。在这方面,用户可以经由反馈14、适当用户接口(UI)和/或一个或多个用户偏好明确地选择源12中的一个或多个。此外,用户反馈14可以包括可以用于验证从特定源访问基于订阅的新闻存储区的授权的认证信息。认证信息还可以经由新闻查询22提供。还可以通过考虑来自之前交互的用户行为、人口统计学特征和兴趣的一个或多个推荐系统针对用户反馈14而提示用户。用户反馈14还可以使得用户能够校正从数据库拉取的信息。以此方式,系统可以涉及众包以便改进NLP技术的准确性。
而且,如果自动选择源12中的一个或多个,源索引可以用于针对其内容的准确性和相关性而对它们进行评级。例如,可以向特定报纸(例如NYTIMES,OREGONIAN)分配相对高的相关性,而可以向报道本地事件但是还包括个人标注、广告等的人员或社区的博客分配相对低的相关性。用户反馈14还可以用于影响新闻源12中的一个或多个的评级。此外,响应30可以与除发起新闻查询22的用户之外的个体共享。评级还可以是用户特定的或者甚至用户组的,例如具有特定政治联盟的组可能比其他人更重视某个源或源的子集,而他们的反对方将使相同的源欠佳地评级。诸如协同过滤之类的技术可以用于标识用户偏好并且将他们放入匹配其立场、信仰、价值观和兴趣的组中。
因此,从工作开车回家并且看到意外的残迹的用户可以使用导航应用来发布新闻查询22以便立即获得讨论和/或详述意外的新闻项的指示(例如所涉及的人、受伤、绕路),其中与那些新闻项相关联的索引信息可以叠加在由用户操作的车辆的导航屏幕上。在另一示例中,在特定街区中进行房屋搜索的用户可以使用手持设备来发布新闻查询22以便获得讨论和/或详述在过去的两年已经在该街区中发生的事件的新闻项的指示,以及诸如警方报告之类的有关的其它内容。在这方面,用户不限于犯罪报道并且可以检索正面和负面的新闻故事二者。在又一示例中,停留在特定城镇中的提供住宿和次日早餐的旅馆(B&B)的情侣可以使用台式计算机来发布新闻查询22以便确定还有谁在过去的一个世纪中在该特定B&B处停留和/或庆祝过。
此外,个体可以使用手持设备来发布新闻查询22以便确定在五十英尺的半径内在过去的十二小时中发生的所有“负面”事件并且接收高度准确的结果。在又一示例中,用户可以生成新闻查询22以看到过去二十年内一英里半径内的所有新闻项,或者在查询上强加其它约束。
现在转向图5,示出处理新闻查询的方法36。方法36可以实现为存储在机器或计算机可读存储介质中(诸如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、固件、闪速存储器等)、在可配置逻辑中(诸如例如可编程逻辑阵列(PLA)、现场可编程门阵列(FPGA)、复杂可编程逻辑设备(CPLD))、在使用电路技术(诸如例如专用集成电路(ASIC)、互补金属氧化物半导体(CMOS)或晶体管-晶体管逻辑(TTL)技术)的固定功能硬件逻辑中或其任何组合中的逻辑指令集。例如,实施方法36中所示的操作的计算机程序代码可以以一个或多个编程语言的任何组合编写,所述一个或多个编程语言包括诸如Java、Smalltalk、C++等之类的面向对象的编程语言和诸如“C”编程语言或类似编程语言之类的常规过程编程语言。
所图示的处理块38提供用于基于众包、用户反馈或源索引中的一个或多个而聚合来自多个新闻源的多个新闻项。如已经指出的,新闻源可以包括例如新闻组织、博客、社交联网站点等。在块40处,可以从多个新闻项提取位置数据、时间数据和话题数据,其中提取位置、时间和/或话题数据可以涉及向多个新闻项应用一个或多个自然语言处理规则和地理数据库。在一个示例中,位置数据的至少一部分具有大于或等于街区水平(例如街区、街道、地址和/或坐标水平的详细水平)的详细水平(例如第一详细水平)。所图示的块42使用位置数据、时间数据和话题数据来填充新闻数据存储区。块38、40和42可以因而如所需要的那样重复(例如周期性地、按需)以维护和/或更新新闻数据存储区。
可以在块44处接收新闻查询,其中可以在块46处在新闻查询中标识所请求的位置。如已经指出的,新闻查询可以与地图应用、导航应用、成像应用等相关联,其中所请求的位置可以具有大于或等于在块40处提取的位置数据的至少一部分的详细水平的详细水平(例如第二详细水平)。例如,所请求的位置可能是GPS坐标并且从一个或多个新闻项提取的位置数据可以是所请求的GPS坐标的指定距离(例如新闻半径)内的GPS坐标、地址、十字路口、街道和/或街区。所图示的块48基于所请求的位置和新闻数据存储区中的数据而生成对新闻查询的响应。响应可以指示对应于所请求的位置的一个或多个新闻项。响应的图形表示可以在块50处叠加在对应于所请求的位置的地图上和/或所请求的位置的图像上。在一个示例中,与两个或更多新闻项相关联的数据可以群集到图形表示中。
图6示出处理新闻查询的逻辑架构52(52a-52e)。逻辑架构52一般可以实现已经讨论的方法36(图5)的一个或多个方面。在所图示的示例中,上下文模块52a从多个新闻项提取位置数据,其中位置数据的至少一部分具有大于或等于街区的第一详细水平。上下文模块52a还可以从多个新闻项提取时间数据和话题数据。在一个示例中,提取数据涉及向多个新闻项应用一个或多个NLP规则和地理数据库。此外,索引模块52b可以使用位置数据、时间数据和/或话题数据来填充新闻数据存储区。所图示的架构52还包括查询管理器52c,其基于与新闻查询相关联的所请求的位置和新闻数据存储区中的位置数据、时间数据和/或话题数据而生成对新闻查询的响应。所请求的位置可以具有大于或等于位置数据的至少一部分的第一详细水平的第二详细水平,并且响应可以指示对应于所请求的位置的一个或多个新闻项。
在一个示例中,应用模块52d在对应于所请求的位置的地图和/或所请求的位置的图像上叠加响应的图形表示。应用模块52d还可以将与两个或更多新闻项相关联的数据群集到图形表示中。而且,所图示的架构52还包括源管理器52e以聚合来自多个新闻源的多个新闻项,其中多个新闻源可以包括新闻组织、博客、社交联网站点等。源管理器52e可以使用反馈模块54和/或源索引56以聚合多个新闻项。
图7图示了根据一个实施例的处理器核200。处理器核200可以是用于诸如微处理器、嵌入式处理器、数字信号处理器(DSP)、网络处理器或运行代码的其它设备之类的任何类型的处理器的核。尽管在图7中图示了仅一个处理器核200,但是处理元件可以可替换地包括图7中图示的处理器核200的多于一个。处理器核200可以是单线程核,或者对于至少一个实施例,处理器核200可以是多线程的,因为其可以包括每一个核多于一个硬件线程上下文(或“逻辑处理器”)。
图7还图示了耦合到处理器200的存储器270。存储器270可以是如本领域技术人员已知或者以其它方式可得到的各种存储器中的任何一种(包括存储器层级的各种层)。存储器270可以包括要由处理器200核运行的一个或多个代码213指令,其中代码213可以实现已经讨论的方法36(图5)。处理器核200遵循代码213所指示的指令的程序序列。每一个指令进入前端部分210并且由一个或多个解码器220处理。解码器220可以作为其输出而生成微操作,诸如以预定义格式的固定宽度微操作,或者可以生成反映原始代码指令的其它指令、微指令或控制信号。所图示的前端210还包括寄存器重命名逻辑225和调度逻辑230,其通常分配资源并且使对应于转换指令的操作排队以供运行。
处理器200被示出包括具有运行单元255-1至255-N的集合的运行逻辑250。一些实施例可以包括专用于特定功能或功能集合的数个运行单元。其它实施例可以包括仅一个运行单元或能够执行特定功能的一个运行单元。所图示的运行逻辑250执行由代码指令指定的操作。
在由代码指令指定的操作的运行完成之后,后端逻辑260使代码213的指令退役(retire)。在一个实施例中,处理器200允许乱序运行但是要求指令的按序退役。退役逻辑265可以采取如本领域技术人员已知的各种形式(例如重排序缓冲器等等)。以此方式,处理器核200在代码213的运行期间至少在由解码器生成的输出、由寄存器重命名逻辑225利用的硬件寄存器和表以及由运行逻辑250修改的任何寄存器(未示出)方面进行变换。
尽管在图7中未图示,但是处理元件可以包括具有处理器核200的芯片上的其它元件。例如,处理元件可以包括存储器控制逻辑连同处理器核200。处理元件可以包括I/O控制逻辑和/或可以包括与存储器控制逻辑集成的I/O控制逻辑。处理元件还可以包括一个或多个高速缓存。
现在参照图8,示出依照实施例的系统1000实施例的框图。图8中示出包括第一处理元件1070和第二处理元件1080的多处理器系统1000。虽然示出两个处理元件1070和1080,但是要理解的是,系统1000的实施例还可以包括仅一个这样的处理元件。
系统1000被图示为点对点互连系统,其中第一处理元件1070和第二处理元件1080经由点对点互连1050耦合。应当理解的是,图8中图示的互连中的任一个或全部可以实现为多点总线而不是点对点互连。
如图8中所示,处理元件1070和1080中的每一个都可以是多核处理器,包括第一和第二处理器核(即,处理器核1074a和1074b以及处理器核1084a和1084b)。这样的核1074a、1074b、1084a、1084b可以配置成以与以上结合图7讨论的类似的方式运行指令代码。
每一个处理元件1070、1080可以包括至少一个共享高速缓存1896a、1896b。共享高速缓存1896a、1896b可以存储分别被处理器的一个或多个组件(诸如核1074a、1074b和1084a、1084b)利用的数据(例如指令)。例如,共享高速缓存1896a、1896b可以本地高速缓存被存储在存储器1032、1034中的数据以供处理器的组件更快访问。在一个或多个实施例中,共享高速缓存1896a、1896b可以包括一个或多个中级高速缓存(诸如2级(L2)、3级(L3)、4级(L4)或其它级的高速缓存)、最后一级高速缓存(LLC)和/或其组合。
虽然被示出有仅两个处理元件1070、1080,但是要理解的是,实施例的范围不因此受限。在其它实施例中,一个或多个附加处理元件可以存在于给定处理器中。可替换地,处理元件1070、1080中的一个或多个可以是除处理器外的元件,诸如加速器或现场可编程门阵列。例如,(一个或多个)附加处理元件可以包括与第一处理器1070相同的(一个或多个)附加处理器、与第一处理器1070的处理器异构或不对称的(一个或多个)附加处理器、加速器(诸如例如图形加速器或数字信号处理(DSP)单元)、现场可编程门阵列或任何其它处理元件。在包括架构、微架构、热力、功率消耗特性等的指标的一系列度量方面,在处理元件1070、1080之间可以存在各种差异。这些差异可以将自身有效地表明为处理元件1070、1080之间的不对称性和异构性。对于至少一个实施例,各种处理元件1070、1080可以驻留在相同的管芯封装中。
第一处理元件1070还可以包括存储器控制器逻辑(MC)1072以及点对点(P-P)接口1076和1078。类似地,第二处理元件1080可以包括MC1082以及P-P接口1086和1088。如图8中所示,MC的1072和1082将处理器耦合到相应存储器,即存储器1032和存储器1034,其可以是本地附接到相应处理器的主存储器的部分。虽然将MC1072和1082图示为集成到处理元件1070、1080中,但是对于可替换的实施例,MC逻辑可以是处理元件1070、1080外部的而不是集成在其中的分立逻辑。
第一处理元件1070和第二处理元件1080可以分别经由P-P互连1076、1086耦合到I/O子系统1090。如图8中所示,I/O子系统1090包括P-P接口1094和1098。另外,I/O子系统1090包括将I/O子系统1090与高性能图形引擎1038耦合的接口1092。在一个实施例中,总线1049可以用于将图形引擎1038耦合到I/O子系统1090。可替换地,点对点互连可以耦合这些组件。
进而,I/O子系统1090可以经由接口1096耦合到第一总线1016。在一个实施例中,第一总线1016可以是外围组件互连(PCI)总线,或者诸如快速PCI(PCIExpress)总线之类的总线或另一第三代I/O互连总线,尽管实施例的范围不因此受限。
如图8中所示,各种I/O设备1014(例如相机)可以耦合到第一总线1016,连同可将第一总线1016耦合到第二总线1020的总线桥接器1018。在一个实施例中,第二总线1020可以是低引脚计数(LPC)总线。在一个实施例中,各种设备可以耦合到第二总线1020,包括例如键盘/鼠标1012、(一个或多个)网络控制器/通信设备1026(其可以进而与计算机网络通信)和可包括代码1030的诸如盘驱动器或其它大容量存储设备之类的数据存储单元1019。代码1030可以包括用于执行以上描述的方法中的一个或多个的实施例的指令。因此,所图示的代码1030可以实现已经讨论的方法36(图5),并且可以类似于已经讨论的代码213(图7)。另外,音频I/O1024可以耦合到第二总线1020。
要指出的是,设想到其它实施例。例如,取代于图8的点对点架构,系统可以实现多点总线或另一这样的通信拓扑。而且,图8的元件可以可替换地使用比图8中所示的集成芯片更多或更少的集成芯片而划分。
附加注释和示例:
示例1可以包括一种处理新闻查询的装置,包括源管理器,其基于众包、用户反馈或源索引中的一个或多个而聚合来自多个新闻源的多个新闻项,多个新闻源包括新闻组织、博客、社区、政府源或社交联网站点中的一个或多个。装置还可以包括上下文模块,其从多个新闻项提取位置数据、时间数据和话题数据,其中位置数据的至少一部分具有大于或等于街区的第一详细水平并且话题数据包括主题、意见或关键词中的一个或多个;索引模块,其使用位置数据、时间数据、话题数据和意见数据填充新闻数据存储区;以及查询管理器,其基于与新闻查询相关联的所请求的位置并且基于新闻存储区中的位置数据、时间数据和话题数据而生成对新闻查询的响应,其中所请求的位置具有大于或等于第一详细水平的第二详细水平并且响应指示对应于所请求的位置的一个或多个新闻项。
示例2可以包括示例1的装置,还包括应用模块,其在对应于所请求的位置的地图或所请求的位置的图像中的一个或多个上叠加响应的图形表示。
示例3可以包括示例2的装置,其中应用模块将与两个或更多新闻项相关联的数据群集到图形表示中。
示例4可以包括示例1至3中任一个的装置,其中上下文模块向多个新闻项应用一个或多个自然语言处理规则和地理数据库以提取位置数据。
示例5可以包括一种处理新闻查询的方法,包括从多个新闻项提取位置数据,其中位置数据的至少一部分具有大于或等于街区的第一详细水平,使用位置数据填充新闻数据存储区并且基于与新闻查询相关联的所请求的位置和新闻存储区中的位置数据而生成对新闻查询的响应,其中所请求的位置具有大于或等于第一详细水平的第二详细水平并且响应指示对应于所请求的位置的一个或多个新闻项。
示例6可以包括示例5的方法,还包括在对应于所请求的位置的地图或所请求的位置的图像中的一个或多个上叠加响应的图形表示。
示例7可以包括示例6的方法,还包括将与两个或更多新闻项相关联的数据群集到图形表示中。
示例8可以包括示例5的方法,还包括从多个新闻项提取时间数据,以及使用时间数据填充新闻数据存储区,其中时间数据用于生成对新闻查询的响应。
示例9可以包括示例5的方法,还包括从多个新闻项提取话题数据,其中话题数据包括主题、意见或关键词中的一个或多个,以及使用话题数据填充新闻数据存储区,其中话题数据用于生成对新闻查询的响应。
示例10可以包括示例5至9中任一个的方法,其中提取位置数据包括向多个新闻项应用一个或多个自然语言处理规则和地理数据库。
示例11可以包括示例5至9中任一个的方法,还包括基于众包、用户反馈或源索引中的一个或多个而聚合来自多个新闻源的多个新闻项,多个新闻源包括新闻组织、博客、博客、社区、政府源或社交联网站点中的一个或多个。
示例12可以包括包含指令集的至少一个计算机可读存储介质,所述指令集如果由计算设备执行,使计算设备:从多个新闻项提取位置数据,其中位置数据的至少一部分具有大于或等于街区的第一详细水平;使用位置数据填充新闻数据存储区;并且基于与新闻查询相关联的所请求的位置和新闻数据存储区中的位置数据而生成对新闻查询的响应,其中所请求的位置具有大于或等于第一详细水平的第二详细水平并且响应指示对应于所请求的位置的一个或多个新闻项。
示例13可以包括权利要求12的至少一个计算机可读存储介质,其中指令如果被执行,使计算设备在对应于所请求的位置的地图或所请求的位置的图像中的一个或多个上叠加响应的图形表示。
示例14可以包括权利要求13的至少一个计算机可读存储介质,其中指令如果被执行,使计算设备将与两个或更多新闻项相关联的数据群集到图形表示中。
示例15可以包括权利要求12的至少一个计算机可读存储介质,其中指令如果被执行,使计算设备从多个新闻项提取时间数据,以及使用时间数据填充新闻数据存储区,其中时间数据用于生成对新闻查询的响应。
示例16可以包括权利要求12的至少一个计算机可读存储介质,其中指令如果被执行,使计算设备从多个新闻项提取话题数据,其中话题数据包括主题、意见或关键词中的一个或多个,以及使用话题数据填充新闻数据存储区,其中话题数据用于生成对新闻查询的响应。
示例17可以包括权利要求12至16中任一个的至少一个计算机可读存储介质,其中指令如果被执行,使计算设备向多个新闻项应用一个或多个自然语言处理规则和地理数据库以提取位置数据。
示例18可以包括权利要求12至16中任一个的至少一个计算机可读存储介质,其中指令如果被执行,使计算设备基于众包、用户反馈或源索引中的一个或多个而聚合来自多个新闻源的多个新闻项,多个新闻源包括新闻组织、博客、博客、社区、政府源或社交联网站点中的一个或多个。
示例19可以包括一种处理新闻查询的装置,包括上下文模块,其从多个新闻项提取位置数据,其中位置数据的至少一部分具有大于或等于街区的第一详细水平;索引模块,其使用位置数据填充新闻数据存储区;以及查询管理器,其基于与新闻查询相关联的所请求的位置和新闻数据存储区中的位置数据而生成对新闻查询的响应,其中所请求的位置具有大于或等于第一详细水平的第二详细水平并且响应指示对应于所请求的位置的一个或多个新闻项。
示例20可以包括示例19的装置,还包括应用模块,其在对应于所请求的位置的地图或所请求的位置的图像中的一个或多个上叠加响应的图形表示。
示例21可以包括示例20的装置,其中应用模块将与两个或更多新闻项相关联的数据群集到图形表示中。
示例22可以包括示例19的装置,其中上下文模块从多个新闻项提取时间数据,并且索引模块使用时间数据填充新闻数据存储区,其中话题数据包括主题、意见或关键词中的一个或多个,并且其中时间数据用于生成对新闻查询的响应。
示例23可以包括示例19的装置,其中上下文模块从多个新闻项提取话题数据,并且索引模块使用话题数据填充新闻数据存储区,其中话题数据用于生成对新闻查询的响应。
示例24可以包括示例19至23中任一个的装置,其中上下文模块向多个新闻项应用一个或多个自然语言处理规则和地理数据库以提取位置数据。
示例25可以包括示例19至23中任一个的装置,还包括基于众包、用户反馈或源索引中的一个或多个而聚合来自多个新闻源的多个新闻项的源管理器,多个新闻源包括新闻组织、博客或社交联网站点中的一个或多个。
示例26可以包括一种处理新闻查询的装置,包括用于执行示例5至11中任一个的方法的构件。
因此,本文所描述的技术可以因而从新闻项提取诸如例如位置(例如语义或特定)、时间、话题等之类的上下文数据并且在地图和/或图像上以图形叠加、插针或其它视觉线索的形式向用户呈现所提取的数据。而且,相对小的新闻半径可以用于检索高度针对用户的位置和/或其它兴趣的新闻项。
实施例适用于供所有类型的半导体集成电路(“IC”)芯片使用。这些IC芯片的示例包括但不限于处理器、控制器、芯片集组件、可编程逻辑阵列(PLA)、存储器芯片、网络芯片、片上系统(SoC)、SSD/NAND控制器ASIC等。此外,在一些附图中,信号导体线用线表示。一些可以是不同的,以指示更多构成信号路径;具有编号标记,以指示数个构成信号路径;和/或在一个或多个端部处具有箭头,以指示主要信息流方向。然而,这不应当以限制性方式解释。而是,这样的添加的细节可以与一个或多个示例性实施例结合使用以促进电路的更容易的理解。任何所表示的信号线路,无论是否具有附加信息,实际上都可以包括可在多个方向上行进且可以以任何合适类型的信号方案实现的一个或多个信号,例如以差分对、光纤线路和/或单端线路实现的数字或模拟线路。
可能已经给出示例尺寸/模型/值/范围,尽管实施例不限于此。随着制造技术(例如光刻)随时间而成熟,预期可以制造更小尺寸的设备。此外,为了图示和讨论的简单,并且以免使实施例的某些方面模糊,在图内可以或可以不示出到IC芯片和其它组件的众所周知的功率/接地连接。另外,可以以框图形式示出布置以避免使实施例模糊,并且还鉴于以下事实:关于这样的框图布置的实现的特点高度取决于实施例要在其内实现的平台,即,这样的特点应当很好地处于本领域技术人员的眼界内。在阐述具体细节(例如电路)以便描述示例实施例的情况下,对本领域技术人员而言应当显而易见的是,可以在没有这些具体细节的情况下或者在具有其变型的情况下实践实施例。因而该描述将被视为是说明性而非限制性的。
术语“耦合的”可以在本文中用于指代所讨论的组件之间的任何类型的关系(直接或间接),并可以适用于电气、机械、流体、光学、电磁、机电或其它连接。此外,术语“第一”、“第二”等可以在本文中仅用于促进讨论,而不承载特定时间或时序意义,除非另行指示。
如本申请中和权利要求书中所使用的,通过术语“……中的一个或多个”连结的项目的列表可以意指所列术语的任何组合。例如,短语“A、B或C中的一个或多个”可以意指A;B;C;A和B;A和C;B和C;或A、B和C。
本领域技术人员将从前面的描述中领会到,可以以各种形式实现实施例的宽泛技术。因此,虽然已经结合其特定示例描述了实施例,但是实施例的真实范围不应当如此受限,因为在研究了附图、说明书和以下权利要求时,其它修改对技术从业者而言将变得显而易见。
Claims (25)
1.一种处理新闻查询的装置,包括:
源管理器,其基于众包、用户反馈或源索引中的一个或多个而聚合来自多个新闻源的多个新闻项,多个新闻源包括新闻组织、博客、社区、政府源或社交联网站点中的一个或多个;
上下文模块,其从多个新闻项提取位置数据、时间数据和话题数据,其中位置数据的至少一部分具有大于或等于街区的第一详细水平并且话题数据包括主题、意见或关键词中的一个或多个;
索引模块,其使用位置数据、时间数据和话题数据填充新闻数据存储区;以及
查询管理器,其基于与新闻查询相关联的所请求的位置并且基于新闻数据存储区中的位置数据、时间数据和话题数据而生成对新闻查询的响应,其中所请求的位置具有大于或等于第一详细水平的第二详细水平并且响应指示对应于所请求的位置的一个或多个新闻项。
2.根据权利要求1所述的装置,还包括应用模块,其在对应于所请求的位置的地图或所请求的位置的图像中的一个或多个上叠加响应的图形表示。
3.根据权利要求2所述的装置,其中应用模块将与两个或更多新闻项相关联的数据群集到图形表示中。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的装置,其中上下文模块向多个新闻项应用一个或多个自然语言处理规则和地理数据库以提取位置数据。
5.一种处理新闻查询的方法,包括:
从多个新闻项提取位置数据,其中位置数据的至少一部分具有大于或等于街区的第一详细水平;
使用位置数据填充新闻数据存储区;以及
基于与新闻查询相关联的所请求的位置和新闻数据存储区中的位置数据而生成对新闻查询的响应,其中所请求的位置具有大于或等于第一详细水平的第二详细水平并且响应指示对应于所请求的位置的一个或多个新闻项。
6.根据权利要求5所述的方法,还包括在对应于所请求的位置的地图或所请求的位置的图像中的一个或多个上叠加响应的图形表示。
7.根据权利要求6所述的方法,还包括将与两个或更多新闻项相关联的数据群集到图形表示中。
8.根据权利要求5所述的方法,还包括:
从多个新闻项提取时间数据;以及
使用时间数据填充新闻数据存储区,其中时间数据用于生成对新闻查询的响应。
9.根据权利要求5所述的方法,还包括:
从多个新闻项提取话题数据,其中话题数据包括主题、意见或关键词中的一个或多个;以及
使用话题数据填充新闻数据存储区,其中话题数据用于生成对新闻查询的响应。
10.根据权利要求5至9中任一项所述的方法,其中提取位置数据包括向多个新闻项应用一个或多个自然语言处理规则和地理数据库。
11.根据权利要求5至9中任一项所述的方法,还包括基于众包、用户反馈或源索引中的一个或多个而聚合来自多个新闻源的多个新闻项,多个新闻源包括新闻组织、博客、博客、社区、政府源或社交联网站点中的一个或多个。
12.包括指令集的至少一个计算机可读存储介质,所述指令集如果由计算设备运行,使计算设备:
从多个新闻项提取位置数据,其中位置数据的至少一部分具有大于或等于街区的第一详细水平;
使用位置数据填充新闻数据存储区;并且
基于与新闻查询相关联的所请求的位置和新闻数据存储区中的位置数据而生成对新闻查询的响应,其中所请求的位置具有大于或等于第一详细水平的第二详细水平并且响应指示对应于所请求的位置的一个或多个新闻项。
13.根据权利要求12所述的至少一个计算机可读存储介质,其中指令如果被运行,使计算设备在对应于所请求的位置的地图或所请求的位置的图像中的一个或多个上叠加响应的图形表示。
14.根据权利要求13所述的至少一个计算机可读存储介质,其中指令如果被运行,使计算设备将与两个或更多新闻项相关联的数据群集到图形表示中。
15.根据权利要求12所述的至少一个计算机可读存储介质,其中指令如果被运行,使计算设备:
从多个新闻项提取时间数据;以及
使用时间数据填充新闻数据存储区,其中时间数据用于生成对新闻查询的响应。
16.根据权利要求12所述的至少一个计算机可读存储介质,其中指令如果被运行,使计算设备:
从多个新闻项提取话题数据,其中话题数据包括主题、意见或关键词中的一个或多个;以及
使用话题数据填充新闻数据存储区,其中话题数据用于生成对新闻查询的响应。
17.根据权利要求12至16中任一项所述的至少一个计算机可读存储介质,其中指令如果被运行,使计算设备向多个新闻项应用一个或多个自然语言处理规则和地理数据库以提取位置数据。
18.根据权利要求12至16中任一项所述的至少一个计算机可读存储介质,其中指令如果被运行,使计算设备基于众包、用户反馈或源索引中的一个或多个而聚合来自多个新闻源的多个新闻项,多个新闻源包括新闻组织、博客、博客、社区、政府源或社交联网站点中的一个或多个。
19.一种处理新闻查询的装置,包括:
上下文模块,其从多个新闻项提取位置数据,其中位置数据的至少一部分具有大于或等于街区的第一详细水平;
索引模块,其使用位置数据填充新闻数据存储区;以及
查询管理器,其基于与新闻查询相关联的所请求的位置和新闻数据存储区中的位置数据而生成对新闻查询的响应,其中所请求的位置具有大于或等于第一详细水平的第二详细水平并且响应指示对应于所请求的位置的一个或多个新闻项。
20.根据权利要求19所述的装置,还包括应用模块,其在对应于所请求的位置的地图或所请求的位置的图像中的一个或多个上叠加响应的图形表示。
21.根据权利要求20所述的装置,其中应用模块将与两个或更多新闻项相关联的数据群集到图形表示中。
22.根据权利要求19所述的装置,其中上下文模块从多个新闻项提取时间数据,并且索引模块使用时间数据填充新闻数据存储区,其中时间数据用于生成对新闻查询的响应。
23.根据权利要求19所述的装置,其中上下文模块从多个新闻项提取话题数据,并且索引模块使用话题数据填充新闻数据存储区,其中话题数据包括主题、意见或关键词中的一个或多个,并且其中话题数据用于生成对新闻查询的响应。
24.根据权利要求19至23中任一项所述的装置,其中上下文模块向多个新闻项应用一个或多个自然语言处理规则和地理数据库以提取位置数据。
25.根据权利要求19至23中任一项所述的装置,还包括源管理器,其基于众包、用户反馈或源索引中的一个或多个而聚合来自多个新闻源的多个新闻项,多个新闻源包括新闻组织、博客、博客、社区、政府源或社交联网站点中的一个或多个。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/US2013/072160 WO2015080718A1 (en) | 2013-11-27 | 2013-11-27 | High level of detail news maps and image overlays |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105683949A true CN105683949A (zh) | 2016-06-15 |
Family
ID=53199498
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201380080537.7A Pending CN105683949A (zh) | 2013-11-27 | 2013-11-27 | 高详细水平的新闻地图和图像叠加 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20160171101A1 (zh) |
EP (1) | EP3074883A4 (zh) |
JP (1) | JP2016541058A (zh) |
KR (1) | KR101819924B1 (zh) |
CN (1) | CN105683949A (zh) |
WO (1) | WO2015080718A1 (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110347633A (zh) * | 2019-07-15 | 2019-10-18 | 北京茵沃汽车科技有限公司 | 基于多核的叠加车辆信号状态图标的方法、装置、介质 |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10061761B2 (en) | 2016-07-22 | 2018-08-28 | International Business Machines Corporation | Real-time dynamic visual aid implementation based on context obtained from heterogeneous sources |
US10812769B2 (en) | 2017-08-21 | 2020-10-20 | International Business Machines Corporation | Visualizing focus objects from video data on electronic maps |
JP7098579B2 (ja) * | 2019-06-28 | 2022-07-11 | 富士フイルム株式会社 | 情報処理装置及び方法並びにプログラム |
US11580187B2 (en) * | 2020-12-11 | 2023-02-14 | Statepoint Media, Inc. | Method and system for localized content distribution for internet media |
US20230160713A1 (en) * | 2021-11-19 | 2023-05-25 | Here Global B.V. | Method, apparatus and computer program product for identifying work zones within a map |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102364473A (zh) * | 2011-11-09 | 2012-02-29 | 中国科学院自动化研究所 | 融合地理信息与视觉信息的网络新闻检索系统及方法 |
CN102519478A (zh) * | 2011-11-16 | 2012-06-27 | 深圳市凯立德科技股份有限公司 | 一种街景目的地引导方法及装置 |
CN103188605A (zh) * | 2011-12-30 | 2013-07-03 | 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 | 实地新闻交互系统 |
CN103345357A (zh) * | 2013-07-31 | 2013-10-09 | 关鸿亮 | 一种基于移动设备传感器实现自动街景展示的方法 |
CN103390068A (zh) * | 2013-08-22 | 2013-11-13 | 济南中维世纪科技有限公司 | 一种新闻检索方法 |
Family Cites Families (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000250842A (ja) * | 1999-03-02 | 2000-09-14 | Mitsubishi Electric Corp | 情報検索システムおよび情報検索方法 |
US20030028390A1 (en) * | 2001-07-31 | 2003-02-06 | Stern Edith H. | System to provide context-based services |
JP2005150941A (ja) * | 2003-11-12 | 2005-06-09 | Fuji Photo Film Co Ltd | 情報提供システム及び方法 |
CN103398719B (zh) * | 2004-03-23 | 2017-04-12 | 咕果公司 | 数字地图描绘系统 |
US20060179056A1 (en) | 2005-10-12 | 2006-08-10 | Outland Research | Enhanced storage and retrieval of spatially associated information |
JP2007249322A (ja) * | 2006-03-14 | 2007-09-27 | Mitsubishi Electric Corp | 文書視覚化装置及び文書視覚化プログラム |
US20080032703A1 (en) * | 2006-08-07 | 2008-02-07 | Microsoft Corporation | Location based notification services |
US7890124B2 (en) * | 2006-09-28 | 2011-02-15 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Location based information delivery |
US8005822B2 (en) * | 2007-01-17 | 2011-08-23 | Google Inc. | Location in search queries |
US20080270375A1 (en) * | 2007-04-27 | 2008-10-30 | France Telecom | Local news search engine |
US10698886B2 (en) | 2007-08-14 | 2020-06-30 | John Nicholas And Kristin Gross Trust U/A/D | Temporal based online search and advertising |
US8458760B2 (en) * | 2008-04-02 | 2013-06-04 | Sony Corporation | System and method for presenting location data for broadcasted media |
JP5107796B2 (ja) * | 2008-05-30 | 2012-12-26 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | 車両機器制御装置、車両機器制御方法、およびプログラム |
JP5390840B2 (ja) * | 2008-11-27 | 2014-01-15 | 株式会社日立製作所 | 情報分析装置 |
US20100198503A1 (en) * | 2009-01-30 | 2010-08-05 | Navteq North America, Llc | Method and System for Assessing Quality of Location Content |
CN102456046B (zh) * | 2010-10-25 | 2015-05-20 | 国际商业机器公司 | 对文档中的地理位置数据进行处理的方法和系统 |
JP2012190167A (ja) * | 2011-03-09 | 2012-10-04 | Ntt Docomo Inc | 情報処理装置および情報処理方法 |
US8589399B1 (en) * | 2011-03-25 | 2013-11-19 | Google Inc. | Assigning terms of interest to an entity |
AU2011202182B1 (en) * | 2011-05-11 | 2011-10-13 | Frequency Ip Holdings, Llc | Creation and presentation of selective digital content feeds |
US20140278982A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | Google Inc. | Clustering of ads with organic map content |
-
2013
- 2013-11-27 CN CN201380080537.7A patent/CN105683949A/zh active Pending
- 2013-11-27 JP JP2016531657A patent/JP2016541058A/ja active Pending
- 2013-11-27 WO PCT/US2013/072160 patent/WO2015080718A1/en active Application Filing
- 2013-11-27 US US14/369,228 patent/US20160171101A1/en not_active Abandoned
- 2013-11-27 KR KR1020167009970A patent/KR101819924B1/ko active IP Right Grant
- 2013-11-27 EP EP13898237.6A patent/EP3074883A4/en not_active Withdrawn
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102364473A (zh) * | 2011-11-09 | 2012-02-29 | 中国科学院自动化研究所 | 融合地理信息与视觉信息的网络新闻检索系统及方法 |
CN102519478A (zh) * | 2011-11-16 | 2012-06-27 | 深圳市凯立德科技股份有限公司 | 一种街景目的地引导方法及装置 |
CN103188605A (zh) * | 2011-12-30 | 2013-07-03 | 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 | 实地新闻交互系统 |
CN103345357A (zh) * | 2013-07-31 | 2013-10-09 | 关鸿亮 | 一种基于移动设备传感器实现自动街景展示的方法 |
CN103390068A (zh) * | 2013-08-22 | 2013-11-13 | 济南中维世纪科技有限公司 | 一种新闻检索方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110347633A (zh) * | 2019-07-15 | 2019-10-18 | 北京茵沃汽车科技有限公司 | 基于多核的叠加车辆信号状态图标的方法、装置、介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2016541058A (ja) | 2016-12-28 |
EP3074883A4 (en) | 2017-06-21 |
KR20160055912A (ko) | 2016-05-18 |
KR101819924B1 (ko) | 2018-01-18 |
US20160171101A1 (en) | 2016-06-16 |
EP3074883A1 (en) | 2016-10-05 |
WO2015080718A1 (en) | 2015-06-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Huyen | Designing machine learning systems | |
JP7187545B2 (ja) | 名前付きエンティティの構文解析および識別に基づくクロスドキュメントの修辞的つながりの判断 | |
US9270712B2 (en) | Managing moderation of user-contributed edits | |
CN105683949A (zh) | 高详细水平的新闻地图和图像叠加 | |
Singh et al. | A bibliometric review on the development in e-tourism research | |
US20130282688A1 (en) | Organizing search history into collections | |
Zhu et al. | Geoinformation harvesting from social media data: A community remote sensing approach | |
US9275421B2 (en) | Triggering social pages | |
Ahmed et al. | Framing South Asian politics: An analysis of Indian and Pakistani English print media discourses regarding Kartarpur corridor | |
GB2523299A (en) | Method of accessing information and related networks | |
Shadbolt et al. | EGovernment | |
Richter | Digital transformations in Indian cities: Between paper list and GIS map | |
Shekhar | Slum Development in India | |
Bui | Automatic construction of POI address lists at city streets from geo-tagged photos and web data: a case study of San Jose City | |
US20230117616A1 (en) | Searching for products through a social media platform | |
Özköse et al. | Scientific mapping of smart tourism: a content analysis study | |
Vines | Continuity and change in Angola: insights from modern history | |
US20180107951A1 (en) | Customized location-specific trip generation | |
Eiband et al. | A method and analysis to elicit user-reported problems in intelligent everyday applications | |
Jang et al. | Place identity: a generative AI’s perspective | |
Huang | Developing a data mining framework to identify a sense of gentrification through social media data: A case study using Instagram posts in Salt Lake City, Utah | |
US20240354352A1 (en) | Methods and systems for recommending region specific personalized news | |
Wray | A Web 2.0 GIS g-government website for the Gauteng City-Region | |
Shaw | Parsing Perceptions of Place: Locative and Textual Representations of Place Émilie-Gamelin on Twitter | |
Naveed et al. | Location based sentiment mapping of topics detected in social media |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20160615 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |