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Alternantes De Analisis En Arboles De Contexto.


Alternantes de Análisis en Árboles de Contexto: Una Nueva Patente para la Optimización de la Búsqueda de Información

La búsqueda de información en línea es una tarea cada vez más importante en nuestra vida cotidiana. Ya sea que necesitemos encontrar información para nuestro trabajo o simplemente para satisfacer nuestra curiosidad, la capacidad de buscar y encontrar información relevante es esencial. Sin embargo, con la cantidad de información disponible en línea, puede ser difícil encontrar lo que estamos buscando. Es por eso que la optimización de la búsqueda es tan importante, y una nueva patente llamada "Alternantes de Análisis en Árboles de Contexto" puede ser la clave para mejorar la eficiencia de la búsqueda.

La patente de Alternantes de Análisis en Árboles de Contexto se basa en la idea de que la información se puede organizar en árboles de contexto, en los que cada nodo representa un concepto o tema. Estos árboles pueden ser bastante complejos y pueden contener miles de nodos. La patente propone utilizar un algoritmo de análisis de árboles para identificar los nodos que son los más relevantes para una búsqueda específica.
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El algoritmo utiliza una técnica llamada "alternancia" para identificar los nodos más relevantes. Primero, el algoritmo identifica los nodos que tienen la mayor cantidad de conexiones con otros nodos en el árbol. Estos nodos son los que tienen el mayor impacto en el árbol y son los que se consideran los más importantes. Luego, el algoritmo analiza los nodos alternos, que son los que tienen menos conexiones con otros nodos en el árbol. Estos nodos alternos pueden ser igualmente importantes, pero a menudo se pasan por alto en las búsquedas tradicionales.

La patente de Alternantes de Análisis en Árboles de Contexto tiene el potencial de mejorar significativamente la eficiencia de la búsqueda de información. Al utilizar un algoritmo de análisis de árboles para identificar los nodos más relevantes, se pueden reducir los resultados de búsqueda irrelevantes y proporcionar información más precisa y útil. Además, la técnica de alternancia permite que los nodos alternos también sean considerados, lo que puede llevar a la identificación de información importante que de otra manera se habría pasado por alto.

En resumen, la patente de Alternantes de Análisis en Árboles de Contexto es una nueva herramienta para la optimización de la búsqueda de información. Al utilizar un algoritmo de análisis de árboles y la técnica de alternancia, esta patente tiene el potencial de mejorar significativamente la eficiencia de la búsqueda en línea. Con la cantidad de información disponible en línea, esta patente puede ser una herramienta valiosa para cualquier persona que necesite buscar y encontrar información relevante.
Algunas patentes que relacionadas son:

* LOCALIZACION LOCAL USANDO CONGRUENCIA RAPIDA DE IMAGEN.
* ARQUITECTURA DE SISTEMA DE DISTRIBUCION DE ACTUALIZACION Y METODO PARA DISTRIBUIR SOFTWARE.
* REDUCCION DE SUCESOS DE ACTIVACION ACCIDENTAL DE UN DISPOSITIVO SENSIBLE AL TACTO.
* METODO PARA SELECCIONAR UN TIPO DE LETRA.
* METODOS PARA EVALUAR LAS CARACTERISTICAS DE SUSTRATOS FIBROSOS Y PARA TRATAR ESOS SUSTRATOS FIBROSOS.
* COMPOSICIONES Y ARTiCULOS ESTABLES EN AGUA QUE COMPRENDEN ALMIDoN Y MeTODOS PARA SU FABRICACIoN.
* DOBLEZ DOBLE PARA UN ARTICULO ABSORBENTE DESECHABLE UNITARIO ELABORADO PARTIR DE UN MATERIAL DE DOBLEZ CONTINUO.



Descripcion: Se describen un sistema, un metodo, una estructura de datos, y una interfase de programacion de aplicacion que almacenan resultados de reconocimiento alternante en una trama de arbol de tinta.

Figura Juridica: Patentes de Invencion, PATENTE:Alternantes De Analisis En Arboles De Contexto. en México

Solicitud: PA/a/2005/012152

Fecha de Presentacion: 2005-11-11

Solicitante(s):

Inventor(es): JAMIE N. WAKEAM, JEROME J. TURNER, RICHARD J. DUNCAN, SUBHA BHATTACHARYAY, TIMOTHY H. KANNAPEL, ZOLTAN C. SZILAGYI, One Microsoft Way, 98052, Redmond, Washington, E.U.A.

Clasificacion: G06K9/00 (2006-01) referente a Alternantes De Analisis En Arboles De Contexto.



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