COMPUTER IMPLEMENTED METHOD FOR SORTING A LIST OF DATA OBJECTS, DATA PROCESSING SYSTEM, SERVER UNIT, AND COMPUTER PROGRAM PRODUCT

Es wird ein computerimplementiertes Verfahren zum Sortieren einer Liste von Datenobjekten vorgestellt, welche jeweils einen Einrichtungsgegenstand repräsentieren, nach einer Eignung, mit einem oder mehreren Einrichtungsgegenständen in einer vorgegebenen Szene kombiniert zu werden, wobei die Liste n...

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Hauptverfasser: Hieger, Florian, Debiasi, Luca, Schoosleitner, Michael, Huber, Martin
Format: Patent
Sprache:eng ; fre ; ger
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creator Hieger, Florian
Debiasi, Luca
Schoosleitner, Michael
Huber, Martin
description Es wird ein computerimplementiertes Verfahren zum Sortieren einer Liste von Datenobjekten vorgestellt, welche jeweils einen Einrichtungsgegenstand repräsentieren, nach einer Eignung, mit einem oder mehreren Einrichtungsgegenständen in einer vorgegebenen Szene kombiniert zu werden, wobei die Liste n Datenobjekte umfasst, mit den Schritten: a) Bereitstellen eines neuronalen Netzwerks, welches zur Abbildung einer Datenrepräsentation eines Einrichtungsgegenstandes in Form eines 2D- oder 3D-Bildes als Eingangsdaten auf eine Liste von stilbeschreibenden charakteristischen Eigenschaften als Ausgangsdaten trainiert ist, wobei das neuronale Netz eine Ausgabeschicht mit einer Mehrzahl von Ausgangsknoten aufweist, welche jeweils eine der charakteristischen Eigenschaften repräsentieren, und wobei das neuronale Netz eine verborgene Schicht mit m Zwischenknoten aufweist, welche jeweils mit jedem der Ausgangsknoten verknüpft sind; b) Bereitstellen von Aktivierungswerten ai,k, mit i=1..n, k=1..m, wobei ai,k einem Aktivierungswert des k-ten Zwischenknoten entspricht, wenn eine Datenrepräsentation des durch das i-te Datenobjekt repräsentierten Einrichtungsgegenstandes durch das neuronale Netzwerk abgebildet wird; c) Erzeugen oder Empfangen eine Datenrepräsentation der vorgegebenen Szene; d) Abbilden der Datenrepräsentation durch das neuronale Netzwerk, wobei jedem der m Zwischenknoten der verborgenen Schicht ein Aktivierungswert bk mit k=1..m zugeordnet wird; und e) Sortieren der n Datenobjekte nach einem Grad der Übereinstimmung zwischen den Aktivierungswerten ai,k und bk. The invention presents a computer-implemented method for sorting a list of data objects, each representing an item of furniture, according to a degree of suitability of being combined with one or more items of furniture in a specified scene, wherein the list comprises n data objects, the method comprising the steps of: a) providing a neural network that is trained to map a data representation of an item of furniture in the form of a 3D grid as input data onto a list of style-describing, characteristic properties as output data, wherein the neural network has an output layer with a plurality of output nodes, each representing one of the characteristic properties, and wherein the neural network has a hidden layer with m intermediate nodes each linked to each one of the output nodes; b) providing activation values ai,k, where i=1..n, k=1..m, wherein ai,k corresponds to an activation value of the k-th interm
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The invention presents a computer-implemented method for sorting a list of data objects, each representing an item of furniture, according to a degree of suitability of being combined with one or more items of furniture in a specified scene, wherein the list comprises n data objects, the method comprising the steps of: a) providing a neural network that is trained to map a data representation of an item of furniture in the form of a 3D grid as input data onto a list of style-describing, characteristic properties as output data, wherein the neural network has an output layer with a plurality of output nodes, each representing one of the characteristic properties, and wherein the neural network has a hidden layer with m intermediate nodes each linked to each one of the output nodes; b) providing activation values ai,k, where i=1..n, k=1..m, wherein ai,k corresponds to an activation value of the k-th intermediate node when a data representation of the item of furniture represented by the i-th data object is mapped by the neural network; c) generating or receiving a data representation of the specified scene; d) mapping the data representation using the neural network, wherein an activation value bk where k=1..m is assigned to each of the m intermediate nodes of the hidden layer; and e) sorting the n data objects according to a degree of correspondence between the activation values ai,k and bk.</description><language>eng ; fre ; ger</language><subject>CALCULATING ; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS ; COMPUTING ; COUNTING ; PHYSICS</subject><creationdate>2022</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20221019&amp;DB=EPODOC&amp;CC=EP&amp;NR=4075344A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,777,882,25545,76296</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20221019&amp;DB=EPODOC&amp;CC=EP&amp;NR=4075344A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>Hieger, Florian</creatorcontrib><creatorcontrib>Debiasi, Luca</creatorcontrib><creatorcontrib>Schoosleitner, Michael</creatorcontrib><creatorcontrib>Huber, Martin</creatorcontrib><title>COMPUTER IMPLEMENTED METHOD FOR SORTING A LIST OF DATA OBJECTS, DATA PROCESSING SYSTEM, SERVER UNIT, AND COMPUTER PROGRAM PRODUCT</title><description>Es wird ein computerimplementiertes Verfahren zum Sortieren einer Liste von Datenobjekten vorgestellt, welche jeweils einen Einrichtungsgegenstand repräsentieren, nach einer Eignung, mit einem oder mehreren Einrichtungsgegenständen in einer vorgegebenen Szene kombiniert zu werden, wobei die Liste n Datenobjekte umfasst, mit den Schritten: a) Bereitstellen eines neuronalen Netzwerks, welches zur Abbildung einer Datenrepräsentation eines Einrichtungsgegenstandes in Form eines 2D- oder 3D-Bildes als Eingangsdaten auf eine Liste von stilbeschreibenden charakteristischen Eigenschaften als Ausgangsdaten trainiert ist, wobei das neuronale Netz eine Ausgabeschicht mit einer Mehrzahl von Ausgangsknoten aufweist, welche jeweils eine der charakteristischen Eigenschaften repräsentieren, und wobei das neuronale Netz eine verborgene Schicht mit m Zwischenknoten aufweist, welche jeweils mit jedem der Ausgangsknoten verknüpft sind; b) Bereitstellen von Aktivierungswerten ai,k, mit i=1..n, k=1..m, wobei ai,k einem Aktivierungswert des k-ten Zwischenknoten entspricht, wenn eine Datenrepräsentation des durch das i-te Datenobjekt repräsentierten Einrichtungsgegenstandes durch das neuronale Netzwerk abgebildet wird; c) Erzeugen oder Empfangen eine Datenrepräsentation der vorgegebenen Szene; d) Abbilden der Datenrepräsentation durch das neuronale Netzwerk, wobei jedem der m Zwischenknoten der verborgenen Schicht ein Aktivierungswert bk mit k=1..m zugeordnet wird; und e) Sortieren der n Datenobjekte nach einem Grad der Übereinstimmung zwischen den Aktivierungswerten ai,k und bk. The invention presents a computer-implemented method for sorting a list of data objects, each representing an item of furniture, according to a degree of suitability of being combined with one or more items of furniture in a specified scene, wherein the list comprises n data objects, the method comprising the steps of: a) providing a neural network that is trained to map a data representation of an item of furniture in the form of a 3D grid as input data onto a list of style-describing, characteristic properties as output data, wherein the neural network has an output layer with a plurality of output nodes, each representing one of the characteristic properties, and wherein the neural network has a hidden layer with m intermediate nodes each linked to each one of the output nodes; b) providing activation values ai,k, where i=1..n, k=1..m, wherein ai,k corresponds to an activation value of the k-th intermediate node when a data representation of the item of furniture represented by the i-th data object is mapped by the neural network; 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b) Bereitstellen von Aktivierungswerten ai,k, mit i=1..n, k=1..m, wobei ai,k einem Aktivierungswert des k-ten Zwischenknoten entspricht, wenn eine Datenrepräsentation des durch das i-te Datenobjekt repräsentierten Einrichtungsgegenstandes durch das neuronale Netzwerk abgebildet wird; c) Erzeugen oder Empfangen eine Datenrepräsentation der vorgegebenen Szene; d) Abbilden der Datenrepräsentation durch das neuronale Netzwerk, wobei jedem der m Zwischenknoten der verborgenen Schicht ein Aktivierungswert bk mit k=1..m zugeordnet wird; und e) Sortieren der n Datenobjekte nach einem Grad der Übereinstimmung zwischen den Aktivierungswerten ai,k und bk. The invention presents a computer-implemented method for sorting a list of data objects, each representing an item of furniture, according to a degree of suitability of being combined with one or more items of furniture in a specified scene, wherein the list comprises n data objects, the method comprising the steps of: a) providing a neural network that is trained to map a data representation of an item of furniture in the form of a 3D grid as input data onto a list of style-describing, characteristic properties as output data, wherein the neural network has an output layer with a plurality of output nodes, each representing one of the characteristic properties, and wherein the neural network has a hidden layer with m intermediate nodes each linked to each one of the output nodes; b) providing activation values ai,k, where i=1..n, k=1..m, wherein ai,k corresponds to an activation value of the k-th intermediate node when a data representation of the item of furniture represented by the i-th data object is mapped by the neural network; c) generating or receiving a data representation of the specified scene; d) mapping the data representation using the neural network, wherein an activation value bk where k=1..m is assigned to each of the m intermediate nodes of the hidden layer; and e) sorting the n data objects according to a degree of correspondence between the activation values ai,k and bk.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record>
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