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公开(公告)号：CN111710007B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202010128383.6
申请日：2020-02-28
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 崔裕镇 , 李正元 , 穆斯塔法·艾尔可哈米
IPC: G06T9/00
Abstract: 在此提供了一种用于压缩的方法和系统。根据一个实施例，一种方法包括：使用拉格朗日乘数来训练条件自动编码器；和用混合量化箱大小来训练包括条件自动编码器的神经网络。
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公开(公告)号：CN111916097A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010380972.3
申请日：2020-05-08
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 金在英 , 穆斯塔法·艾尔可哈米 , 李正元
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0264 , G06F17/16
Abstract: 在此提供了一种用于语音增强的高斯加权自注意力的方法和系统。根据一个实施例，所述方法包括：接收输入噪声信号；基于接收到的输入噪声信号来生成分数矩阵；和将高斯加权函数应用于生成的分数矩阵。
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公开(公告)号：CN106027068B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201610178109.3
申请日：2016-03-25
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 穆斯塔法·艾尔可哈米 , 李正元 , 姜寅烨 , 林宪平
Abstract: 提供了一种用于无线信道的HARQ速率兼容的极性码。提供一种构建用于无线信道的混合自动重传请求(HARQ)速率兼容的极性码的方法、设备和芯片集。所述方法包括：在终端中构建长度为2n的基础极性码；通过将预定准则最多测试(22n+2n)/2‑1次来在基础极性码中确定用于打孔的m
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公开(公告)号：CN107967517A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201710996667.5
申请日：2017-10-19
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 崔裕镇 , 李正元 , 穆斯塔法·艾尔可哈米
CPC classification number: G06N3/08 , G06F7/582 , G06N3/0472 , G06N3/063 , G06K9/6223 , G06N3/084
Abstract: 提供一种用于神经网络量化的方法和设备。描述了设备和制造该设备的方法以及用于执行深度神经网络中的参数量化的系统和方法。在一个方面，从训练的神经网络模型构建表示网络参数的多维矢量。量化多维矢量以获得被细调的作为簇中心的共享的量化矢量。然后对细调且共享的量化矢量/簇中心进行编码。解码反转过程。
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公开(公告)号：CN105988883A
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201510087943.7
申请日：2015-02-25
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 穆斯塔法·艾尔可哈米 , 李正元 , 姜寅烨
Abstract: 提供了一种具有差错处理机制的计算系统及其操作方法。一种计算系统，包括：装置间接口，被配置为访问包括信息部分和差错处理部分的目的地信号，其中，信息部分用于表示内容，差错处理部分用于描述与内容相关的信息部分；通信单元，被耦接到装置间接口，所述通信单元被配置为：从目的地信号产生基于稀疏结构的奇偶校验参数，基于使用差错处理部分和奇偶校验参数对信息部分进行的解码来估计内容。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105893271A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610086124.5
申请日：2016-02-15
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 穆斯塔法·艾尔可哈米 , 阿尔温德·叶德拉 , 河相赫 , 赵贤相 , 姜寅烨
CPC classification number: H04L1/1835 , H04L1/1822 , H04L5/0053 , G06F12/0623 , H04L1/16 , H04L1/1812
Abstract: 提供了一种用户设备、调制解调器芯片和分配缓冲器的方法。所述UE包括调制解调器芯片，调制解调器芯片包括：DL HARQ缓冲器控制器，在分配给UE的激活的CC的数量改变、HARQ进程的数量和/或大小改变、传输模式改变中的至少一个发生且HARQ处理被初始化时，通过以下步骤执行预分区：将分区的数量设置为等于激活的CC的数量；将分区的相对大小设置为与其相应的CC的容量成比例；使用标准来针对每个分区选择优化的压缩等级和HARQ进程的数量；通过利用具有设置的相对大小的设置数量的HARQ缓冲器分区来分配整个HARQ缓冲器存储器，其中，每个分区具有数量等于针对该分区而选择的优化的HARQ进程的数量的子分区。
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公开(公告)号：CN114187373A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202110968407.3
申请日：2021-08-23
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 崔裕镇 , 李正元 , 穆斯塔法·艾尔可哈米
Abstract: 公开了训练用于合成图像数据的生成器的方法和系统。所述方法包括：从预训练的模型的批归一化层提取训练统计特征，训练统计特征包括训练均值μ和训练方差σ2；对配置有生成器参数的生成器进行初始化；使用生成器生成一批合成图像数据；将所述一批合成图像数据提供给预训练的模型；测量批归一化层处的激活的统计特征和预训练的模型响应于所述一批合成图像数据的输出，统计特征包括测量均值和测量方差基于μ、σ2、和根据损失函数Lψ计算训练损失；以及根据训练损失迭代地更新生成器参数，直到满足训练完成条件为止，其中，预训练的模型基于训练图像集被预先训练，并且预训练的模型被训练为执行图像识别。
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公开(公告)号：CN114118196A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202110925655.X
申请日：2021-08-12
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 穆斯塔法·艾尔可哈米 , 崔裕镇 , 李正元 , 王思佳
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 提供了用于训练用于图像分类的模型的方法和设备。用于图像分类的模型的训练方法包括：接收基础任务的基础类的第一图像样本集；基于第一图像样本集训练模型，以从训练后的模型获得针对基础任务的基础类的基础分类权重；顺序地接收多个新任务；以及在接收到所述多个新任务中的任意一个新任务时：接收所述任意一个新任务的新类的第二图像样本集，基于基础分类权重、针对所述多个新任务中的先前接收到的一个或多个其他新任务的新类的一个或多个其他新分类权重、第一图像样本集和第二图像样本集中的一个或多个来训练权重生成器，以获得针对所述任意一个新任务的新类的新分类权重，以及利用针对所述任意一个新任务的新类的新分类权重来更新所述模型。
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公开(公告)号：CN114078113A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110733492.5
申请日：2021-06-30
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 任昊宇 , 李正元 , 穆斯塔法·艾尔可哈米
Abstract: 提供了用于基于代价‑体注意力的视差估计的系统和方法。一种方法包括：从由第一相机拍摄的左图像提取第一特征图；从由第二相机拍摄的右图像提取第二特征图；基于第一特征图和第二特征图的比较来计算匹配代价以生成代价体；从生成的代价体生成注意力‑感知代价体；以及聚合注意力‑感知代价体以生成输出视差。
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公开(公告)号：CN107846261B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201710817252.7
申请日：2017-09-12
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 穆斯塔法·艾尔可哈米 , 林宪平 , 李正元
Abstract: 提供了用于并行连续取消解码和连续取消列表解码的设备和方法。所述设备包括：接收器，用于接收长度为mj的极化码字；处理器，被配置为针对接收到的码字确定具有mj个叶节点的解码节点树结构，并接收指示m阶的并行度被应用于解码节点树结构的层级的i，其中，i指示解码节点树结构的层级，其中，mj个叶节点处于层级j；m个连续取消列表解码器被应用于解码节点树结构中的在层级i‑1处的每个节点的每个子节点，其中，m个连续取消列表解码器中的每一个并行地执行以针对长度为mj‑i的码字确定对数似然比，其中，m个连续取消列表解码器中的每个使用相关联的父节点的对数似然比而不使用其他m个连续取消列表解码器中的任何其他节点的硬判决或软可靠性估计。
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