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公开(公告)号：CN108122582B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201711223276.6
申请日：2017-11-29
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 公开非易失性存储器装置的操作方法和存储器控制器。一种用于对连接到选择的字线的存储器单元进行编程的非易失性存储器装置的操作方法，所述操作方法包括：执行编程操作；在执行编程操作的第一部分之后中断编程操作；恢复编程操作以执行编程操作的第二部分，其中，在编程操作中断之后在参考时间内恢复编程操作。
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公开(公告)号：CN114520017A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202111375557.X
申请日：2021-11-19
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G11C16/34
Abstract: 一种用于对非易失性存储设备中包括的多个存储单元中的至少一个存储单元进行编程的方法，至少一个存储单元包括字线和位线，该方法包括：分别基于第一条件和第二条件执行第一编程和验证操作以及第二编程和验证操作，其中，每个编程和验证操作包括：由非易失性存储设备中包括的电压生成器生成编程电压和位线电压；以及分别向字线和位线提供编程电压和位线电压，其中，编程电压和位线电压各自的电压电平和电压施加时间分别与第一条件或第二条件相对应，其中，第一条件不同于第二条件。
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公开(公告)号：CN114446359A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111070540.3
申请日：2021-09-13
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种非易失性存储器件包括存储单元阵列以及控制电路，所述存储单元阵列包括多个单元串，其中，所述多个单元串中的每个单元串包括串联连接在位线与公共源极线之间的串选择晶体管、多个存储单元以及接地选择晶体管；所述控制电路被配置为：对所述多个存储单元当中的选定存储单元执行编程操作，并且在验证阶段中包括的预充电阶段中对包括所述选定存储单元的选定单元串进行预充电，其中，当向连接到所述选定存储单元的选定位线施加第一预充电电压时，所述选定单元串被预充电。
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公开(公告)号：CN113548055A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110283501.5
申请日：2021-03-16
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种被配置为控制主载运工具的电子设备包括：图像传感器，被配置为拍摄主载运工具的周围环境；以及处理器，被配置为基于由图像传感器捕获的第一图像来执行图像处理操作，并基于处理结果来控制主载运工具，其中，处理器基于主载运工具的速度来确定是否使用图像处理操作的高速性能，并且电子设备被配置为使得：当不使用高速性能时，处理器通过使用第一图像处理模块执行图像处理操作，并且当使用高速性能时，处理器通过使用数据吞吐量比第一图像处理模块的数据吞吐量少的第二图像处理模块来执行图像处理操作。
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公开(公告)号：CN112508839A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202010650026.6
申请日：2020-07-08
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种对象检测系统，通过使用分层金字塔结构来检测对象，包括：金字塔图像生成器，被配置为接收分别与多个时间点相对应的多个输入图像，并生成对应于多个输入图像中的每一个的多个金字塔图像；对象提取器，被配置为通过从多个金字塔图像中提取至少一个对象来生成多条对象数据；以及缓冲器，以对象为基础来存储多条对象数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112075086A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201980029631.7
申请日：2019-04-16
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N21/472 , H04N21/422 , H04N21/436
Abstract: 本申请提供了一种电子装置和计算机程序产品。该电子装置包括：音频模块、通信模块、麦克风、存储编程指令的存储器以及处理器，该处理器执行程序产品，使得电子装置：经由麦克风从用户接收语音命令；在接收到语音命令时，基于装置信息和语音命令从第一外部电子装置请求状况信息，并且在接收到状况信息之后，经由通信模块向第二外部电子装置发送状况信息；以及从第二外部电子装置接收与状况信息相对应的内容，并且再现所接收的内容。
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公开(公告)号：CN111914989A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010252735.9
申请日：2020-04-01
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种神经网络系统包括处理器和存储器。所述处理器被配置为：在多个层上执行包括多次学习迭代的学习，以确定所述多个层中所述学习中断的至少一个层。所述学习中断的所述至少一个层的所述确定基于针对所述多个层中的每个层将通过第一次学习迭代得到的第一权重值的分布与通过第二次学习迭代得到的第二权重值的分布进行比较的结果。所述处理器还被配置为：在除已确定所述学习中断的所述至少一个层以外的层中执行第三次学习迭代。当所述第二次学习迭代完成时，所述存储器存储所述第一权重值的第一分布信息和所述第二权重值的第二分布信息并被配置为向所述处理器提供所述第一分布信息和所述第二分布信息。
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公开(公告)号：CN109785892A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811309881.X
申请日：2018-11-05
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种存储器器件，可以包括：存储器单元阵列，包括存储器单元和连接到存储器单元的字线；时钟产生器，被配置为根据系统时钟信号来产生第一泵浦时钟信号；电荷泵，被配置为使用电源电压和第一泵浦时钟信号来提供泵浦电压信号；补偿电路，被配置为根据电源电压的变化补偿第一参考时钟信号的变化，并且提供补偿后的第一参考时钟信号；以及合格/失败(P/F)确定电路，被配置为通过在所述泵浦电压信号被提供给字线的同时，比较所述第一泵浦时钟信号与所述补偿后的第一参考时钟信号，来确定所述字线是否有缺陷。
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公开(公告)号：CN109754066A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811306364.7
申请日：2018-11-02
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 通过量化浮点型神经网络生成定点型神经网络的方法，包括由设备通过将激活函数应用于从包括在浮点型神经网络中的层接收的多个激活值获得多个后激活值，并由设备导出对于多个后激活值中的至少一些的多个统计特征。方法还包括由设备基于多个统计特征确定对于浮点型神经网络的量化的步长，并由设备基于步长确定对于定点型神经网络的最终小数长度。
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公开(公告)号：CN109558945A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201810589961.9
申请日：2018-06-08
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06N3/06
Abstract: 本发明提供一种对人工神经网络进行量化的方法、对人工神经网络进行量化的装置及对浮点神经网络进行量化的方法。一种对人工神经网络进行量化的方法包括：将所述人工神经网络的输入分布划分成多个节段；通过对所述多个节段中的每一个进行近似来产生近似密度函数；基于所述近似密度函数来计算与用于对所述人工神经网络进行量化的至少一个步长对应的至少一个量化误差；以及基于所述至少一个量化误差来确定用于对所述人工神经网络进行量化的最终步长。所述方法同时提供人工神经网络的高的准确性及低的计算复杂度。
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