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公开(公告)号：CN110086590A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910300868.6
申请日：2012-10-29
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供一种在无线通信系统中由基站(BS)发送数据的方法，该方法包括：从发送参考信号(RS)的相邻BS接收代表所分配的用于所述RS的发送的第一资源的控制信息；向用户设备(UE)发送与所述RS相关联的控制信息；由所述BS基于所接收的控制信息分配用于数据的发送的第二资源；以及由所述BS使用第二资源将数据发送给UE。
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公开(公告)号：CN109788189A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811340655.8
申请日：2018-11-12
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N5/232
Abstract: 本文中公开了一种将相机与陀螺仪融合在一起的五维(5D)视频稳定化装置及方法。根据一个实施例，一种装置包括特征匹配器，所述特征匹配器被配置成接收图像序列并确定所述图像序列中的特征对；残留二维(2D)平移估计器，连接到所述特征匹配器且被配置成确定原始二维平移路径；残留二维平移平滑器，连接到所述残留二维平移估计器且被配置成确定经平滑的二维平移路径；畸变计算器，连接到所述残留二维平移估计器及所述残留二维平移平滑器且被配置成确定畸变网格；以及畸变补偿器，连接到所述畸变计算器且被配置成补偿所述图像序列中的畸变。
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公开(公告)号：CN109783432A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811340654.3
申请日：2018-11-12
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06F15/173 , G06F17/16 , G06Q10/04
Abstract: 在本文中公开一种用于利用约束变化进行路径平滑的低复杂度优化求解器的装置及方法。根据一个实施例，一种装置包括：L1控制器，被配置成接收要被进行平滑的原始数据级数z，接收权重w0、w1、w2及w3以控制输出路径的平滑度，以及将L1趋势滤波问题公式化，其中L1表示基于L1范数成本的公式；L1中央处理器(CPU)，连接到所述L1控制器且被配置成将所述L1趋势滤波问题变换成原始-对偶线性规划(LP)优化问题对；以及L1算术逻辑单元(ALU)，连接到所述L1中央处理器且被配置成利用扩展全表单纯形法来求解原始-对偶问题对的原始问题。
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公开(公告)号：CN109754063A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811001199.4
申请日：2018-08-28
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 崔裕镇 , 李正元 , 莫斯塔法·伊尔-哈米
Abstract: 本发明提供一种用于学习低精度神经网络的方法及装置。所述方法包括：选择神经网络模型，其中所述神经网络模型包括多个层，且所述多个层中的每一者包括权重及激活；通过将多个量化层插入到所述神经网络模型内来修改所述神经网络模型；将成本函数与经修改的所述神经网络模型进行关联，其中所述成本函数包括与第一正则化项对应的第一系数，且所述第一系数的初始值是预定义的；以及训练经修改的所述神经网络模型，以通过增大所述第一系数来产生层的量化权重，直到所有权重均被量化且所述第一系数满足预定义的阈值为止，还包括优化所述量化权重的权重缩放因数及优化量化激活的激活缩放因数，其中所述量化权重是使用经优化的所述权重缩放因数进行量化。
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公开(公告)号：CN104488201B
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201280074833.1
申请日：2012-10-29
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04B7/26
Abstract: 提供一种无线通信系统中用于发送和接收信号的方法、基站(BS)和用户设备(UE)。在无线通信系统中由第一BS发送信号的方法包括：从一个或者多个第二BS接收包含与由所述一个或者多个第二BS进行的参考信号(RS)的发送相关的信息的控制信息，其中所述一个或者多个第二BS为所述第一BS的相邻BS；以及基于在所接收的控制信息中识别出的关于第二资源的信息发送信号到UE，其中所述第二资源对应于与所述一个或者多个第二BS发送RS所使用的资源相同的资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108734269A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201711090079.1
申请日：2017-11-08
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 穆斯塔法·艾尔可哈米 , 李正元 , 崔柳真
CPC classification number: G06N3/08 , G06F5/01 , G06F17/16 , G06F2207/4824 , G06N3/04 , G06N3/0454 , G06N3/084 , G06N3/06
Abstract: 产生输入图像的分类的卷积神经网络及计算机实现方法。在此公开了用于产生输入图像的分类的卷积神经网络(CNN)系统。根据实施例，CNN系统包括：一系列的神经网络层，被配置为：至少基于输入图像获得特征图；通过根据模式将特征图和内核中的至少一个选择的一行的一个或多个元素的值设置为零，并且将所述模式每行循环移位预定间隔以根据循环移位的模式将所述至少一个选择的剩余的行的一个或多个元素的值设置为零，来对所述至少一个选择进行穿孔；对特征图与内核进行卷积，以产生第一卷积输出；至少基于第一卷积输出，产生输入图像的分类。
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公开(公告)号：CN108694700A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810310847.8
申请日：2018-04-09
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 本发明提供一种用于超分辨率成像的方法，该方法包括：由处理器接收低分辨率图像；由所述处理器生成中等高分辨率图像，与所述低分辨率图像相比，所述中等高分辨率图像具有提高的分辨率；由所述处理器基于所述中等高分辨率图像和所述低分辨率图像生成最终高分辨率图像；以及由所述处理器将所述最终高分辨率图像发送到显示设备从而进行显示。
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公开(公告)号：CN108235361A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711104703.9
申请日：2017-11-10
Applicant: 三星电子株式会社
CPC classification number: H04L1/0054 , H04L5/006 , H04L25/0224 , H04L25/024 , H04L25/067 , H04W24/08
Abstract: 提供一种用于信道跟踪的方法及设备。所述方法包括：通过用户设备(UE)从收发器接收第一信号；检测第一信号内的数据符号；确定与检测的数据符号关联的概率和软均值与软方差中的一个；基于确定的与检测的数据符号关联的概率和软均值与软方差中的一个确定第一系数和第二系数；基于由UE从收发器接收的第二信号、先前的信道状态信息(CSI)、第一系数和第二系数确定关于收发器与UE之间的信道的CSI；基于确定的CSI跟踪通信信道。
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公开(公告)号：CN108171233A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711201443.7
申请日：2017-11-27
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 阿尔温德·叶德拉 , 李正元 , 马赛尔·纳萨尔 , 穆斯塔法·艾尔可哈米
CPC classification number: G06T7/11 , G06K9/00369 , G06K9/3241 , G06K9/4628 , G06K9/627 , G06N3/0454 , G06N3/0472 , G06N3/08 , G06T7/194 , G06K9/3233 , G06K9/6277
Abstract: 描述使用基于区域的深度学习模型的对象检测的方法和设备。一方面，提供一种方法，其中，区域建议网络(RPN)用于通过分配置信水平识别图像中的感兴趣区域(RoI)，分配的RoI的置信水平用于提高由下游分类器分配给RoI的背景分数，背景分数用于柔性最大值函数以计算每个对象类的最终类概率。
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公开(公告)号：CN107871117A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201710618367.3
申请日：2017-07-26
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 穆斯塔法·艾尔可哈米 , 杜先之 , 李正元
CPC classification number: G06K9/00369 , G06F17/5072 , G06F17/5081 , G06K9/6256 , G06K9/6277 , G06K9/78 , G06N3/0454 , G06N3/08 , G06N7/005 , G06T7/11 , G06T7/73 , G06T2207/10004 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30196 , G06T2210/12 , H01L27/146 , H01L27/14683 , G06K9/00362 , G06K9/6267
Abstract: 提供一种用于检测对象的方法和设备。所述方法包括：接收图像；检测图像中的对象；通过初级对象检测器，确定对象的初级置信度检测分数；通过分类网络，确定对象的置信度比例因子；基于将初级置信度检测分数与置信度比例因子相乘，调节初级置信度检测分数。
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