【手続補正書】
【提出日】令和2年12月24日(2020.12.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
新しいコンポーネントとして機能モデルをリリースする命令を受信した後、前記機能モデルのコンポーネントの接続関係に従って前記新しいコンポーネントの入力端及び出力端を決定することと、
前記機能モデルの前記コンポーネントの必須パラメータの一意識別子を決定することであって、前記一意識別子は、前記新しいコンポーネントが実行中に前記必須パラメータの値を識別するために使用される、決定することと、
前記新しいコンポーネントとして前記機能モデルをリリースすることと
を含むコンポーネントリリース方法。
【請求項２】
前記機能モデルの前記コンポーネントの必須パラメータの一意識別子を決定することは、
前記機能モデルのコンポーネントを選択する命令を受信した後、前記コンポーネントの視覚インタフェースを表示することと、
前記視覚インタフェースを通して前記コンポーネントの前記必須パラメータの前記一意識別子を受信することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記視覚インタフェースは、前記コンポーネントの必須パラメータコンフィギュレーションコントロールのコンフィギュレーションインタフェースを含み、前記必須パラメータコンフィギュレーションコントロールは、前記新しいコンポーネントの前記実行中に前記必須パラメータに対する構成命令を受信するために使用される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記視覚インタフェースは、任意選択的なパラメータコンフィギュレーションコントロールのコンフィギュレーションインタフェースを含み、前記任意選択的なパラメータコンフィギュレーションコントロールは、前記新しいコンポーネントの前記実行中に任意選択的なパラメータに対する構成命令を受信するために使用される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記新しいコンポーネントとして前記機能モデルをリリースすることは、
前記新しいコンポーネントにテストデータを入力し、且つ前記新しいコンポーネントを実行することと、
前記機能モデルに前記テストデータを入力し、且つ前記機能モデルを実行することと、
実行後に前記新しいコンポーネントによって出力されたデータが、実行後に前記機能モデルによって出力されたデータと同じである場合、前記新しいコンポーネントとして前記機能モデルをリリースすることと
を含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
新しいコンポーネント作成命令を受信した後、グラフィック機械学習プラットフォームが、確立された機能モデルに従って新しいコンポーネントを作成することを含む、グラフィック機械学習プラットフォームベースのコンポーネント作成方法であって、前記新しいコンポーネントの各コンポーネントの必須パラメータは、一意識別子を有し、及び前記一意識別子は、前記新しいコンポーネントが実行中に前記必須パラメータの値を識別するために使用される、グラフィック機械学習プラットフォームベースのコンポーネント作成方法。
【請求項７】
確立された機能モデルに従って新しいコンポーネントを作成することは、前記機能モデルのコンポーネントの必須パラメータの一意識別子を決定し、且つ前記機能モデルの前記コンポーネントの接続関係に従って前記新しいコンポーネントの入力端及び出力端を決定して、前記新しいコンポーネントを作成することを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
新しいコンポーネントとして機能モデルをリリースする命令を受信した後、前記機能モデルのコンポーネントの接続関係に従って前記新しいコンポーネントの入力端及び出力端を決定するための入力及び出力決定モジュールと、
前記機能モデルの前記コンポーネントの必須パラメータの一意識別子を決定するための識別子決定モジュールであって、前記一意識別子は、前記新しいコンポーネントが実行中に前記必須パラメータの値を識別するために使用される、識別子決定モジュールと、
前記新しいコンポーネントとして前記機能モデルをリリースするためのリリースモジュールと
を含むグラフィック機械学習アルゴリズムプラットフォーム。
【請求項９】
前記識別子決定モジュールが、前記機能モデルの前記コンポーネントの必須パラメータの一意識別子を決定するために使用されることは、前記識別子決定モジュールが、前記機能モデルのコンポーネントを選択する命令を受信した後、前記コンポーネントの視覚インタフェースを表示し、且つ前記視覚インタフェースを通して前記コンポーネントの前記必須パラメータの前記一意識別子を受信するために特に使用されることを含む、請求項８に記載のグラフィック機械学習アルゴリズムプラットフォーム。
【請求項１０】
前記識別子決定モジュールが、前記コンポーネントの視覚インタフェースを表示するために使用されることは、前記識別子決定モジュールが、前記コンポーネントの必須パラメータコンフィギュレーションコントロールのコンフィギュレーションインタフェースを表示するために特に使用されることを含み、前記必須パラメータコンフィギュレーションコントロールは、前記新しいコンポーネントの前記実行中に前記必須パラメータに対する構成命令を受信するために使用される、請求項９に記載のグラフィック機械学習アルゴリズムプラットフォーム。
【請求項１１】
前記視覚インタフェースは、任意選択的なパラメータコンフィギュレーションコントロールのコンフィギュレーションインタフェースをさらに含み、前記任意選択的なパラメータコンフィギュレーションコントロールは、前記新しいコンポーネントの前記実行中に前記任意選択的なパラメータに対する構成命令を受信するために使用される、請求項１０に記載のグラフィック機械学習アルゴリズムプラットフォーム。
【請求項１２】
前記リリースモジュールが、前記新しいコンポーネントとして前記機能モデルをリリースするために使用されることは、前記リリースモジュールが、前記新しいコンポーネントにテストデータを入力し、且つ前記新しいコンポーネントを実行することと、前記機能モデルに前記テストデータを入力し、且つ前記機能モデルを実行することと、実行後に前記新しいコンポーネントによって出力されたデータが、実行後に前記機能モデルによって出力されたデータと同じである場合、前記新しいコンポーネントとして前記機能モデルをリリースすることとを行うために特に使用されることを含む、請求項８〜１１のいずれか一項に記載のグラフィック機械学習アルゴリズムプラットフォーム。
【請求項１３】
新しいコンポーネント作成命令を受信した後、確立された機能モデルに従って新しいコンポーネントを作成するように構成されたコンポーネント作成モジュールを含み、前記新しいコンポーネントの各コンポーネントの必須パラメータは、一意識別子を有し、及び前記一意識別子は、前記新しいコンポーネントが実行中に前記必須パラメータの値を識別するために使用される、グラフィック機械学習アルゴリズムプラットフォーム。
【請求項１４】
前記コンポーネント作成モジュールは、前記機能モデルのコンポーネントの必須パラメータの一意識別子を決定し、且つ前記機能モデルの前記コンポーネントの接続関係に従って前記新しいコンポーネントの入力端及び出力端を決定して、前記新しいコンポーネントを作成するために特に使用される、請求項１３に記載のグラフィック機械学習アルゴリズムプラットフォーム。
【請求項１５】
一組の命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記一組の命令は、装置にコンポーネントリリース方法を実行させるように、前記装置の少なくとも１つのプロセッサによって実行可能であり、前記方法は、
新しいコンポーネントとして機能モデルをリリースする命令を受信した後、前記機能モデルのコンポーネントの接続関係に従って前記新しいコンポーネントの入力端及び出力端を決定することと、
前記機能モデルの前記コンポーネントの必須パラメータの一意識別子を決定することであって、前記一意識別子は、前記新しいコンポーネントが実行中に前記必須パラメータの値を識別するために使用される、決定することと、
前記新しいコンポーネントとして前記機能モデルをリリースすることと
を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記機能モデルの前記コンポーネントの必須パラメータの一意識別子を決定することは、
前記機能モデルのコンポーネントを選択する命令を受信した後、前記コンポーネントの視覚インタフェースを表示することと、
前記視覚インタフェースを通して前記コンポーネントの前記必須パラメータの前記一意識別子を受信することと
を含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記視覚インタフェースは、前記コンポーネントの必須パラメータコンフィギュレーションコントロールのコンフィギュレーションインタフェースを含み、前記必須パラメータコンフィギュレーションコントロールは、前記新しいコンポーネントの前記実行中に前記必須パラメータに対する構成命令を受信するために使用される、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記視覚インタフェースは、任意選択的なパラメータコンフィギュレーションコントロールのコンフィギュレーションインタフェースを含み、前記任意選択的なパラメータコンフィギュレーションコントロールは、前記新しいコンポーネントの前記実行中に任意選択的なパラメータに対する構成命令を受信するために使用される、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記新しいコンポーネントとして前記機能モデルをリリースすることは、
前記新しいコンポーネントにテストデータを入力し、且つ前記新しいコンポーネントを実行することと、
前記機能モデルに前記テストデータを入力し、且つ前記機能モデルを実行することと、
実行後に前記新しいコンポーネントによって出力されたデータが、実行後に前記機能モデルによって出力されたデータと同じである場合、前記新しいコンポーネントとして前記機能モデルをリリースすることと
を含む、請求項１５〜１７のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
一組の命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記一組の命令は、装置に、グラフィック機械学習プラットフォームベースのコンポーネント作成方法を実行させるように、前記装置の少なくとも１つのプロセッサによって実行可能であり、前記方法は、
新しいコンポーネント作成命令を受信した後、グラフィック機械学習プラットフォームが、確立された機能モデルに従って新しいコンポーネントを作成することを含み、前記新しいコンポーネントの各コンポーネントの必須パラメータは、一意識別子を有し、及び前記一意識別子は、前記新しいコンポーネントが実行中に前記必須パラメータの値を識別するために使用される、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
確立された機能モデルに従って新しいコンポーネントを作成することは、前記機能モデルのコンポーネントの必須パラメータの一意識別子を決定し、且つ前記機能モデルの前記コンポーネントの接続関係に従って前記新しいコンポーネントの入力端及び出力端を決定して、前記新しいコンポーネントを作成することを含む、請求項２０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。