获取小区关系模型、推荐小区切换指导参数的方法及装置

    公开(公告)号:CN113498137A

    公开(公告)日:2021-10-12

    申请号:CN202010271151.6

    申请日:2020-04-08

    Abstract: 本申请提供一种获取小区关系模型、推荐小区切换指导参数的方法及装置,涉及人工智能AI领域和数据通信技术领域。包括:通过图卷积神经网络GCN分别对表示指定区域内N个小区历史的话统数据的拓扑图以及该拓扑图对应的对偶图进行特征提取,获取拓扑图的第一特征信息,以及对偶图的第二特征信息;之后基于第一特征信息与第二特征信息,确定N个小区的融合特征信息;再将N个小区的融合特征信息以及N个小区历史的切换指导参数进行拟合,得到用于指示指定区域内N个小区的网络状态参数、切换指导参数以及性能指标之间的函数关系的小区关系模型,最后基于该小区关系模型并通过梯度下降算法确定目标切换指导参数。该方式获取的网络性能效果更好。

    图像处理方法、图像处理装置以及摄像装置

    公开(公告)号:CN111131798B

    公开(公告)日:2021-06-01

    申请号:CN201911338696.8

    申请日:2019-12-23

    Abstract: 一种图像处理方法,包括:从目标图像传感器获取原始图像(即第一图像),所述原始图像的像素可以划分为I像素和II像素,其中,所有I像素由亮度像素组成,II像素由青色像素、红色像素以及洋红色像素组成;确定II像素的互补色通道值;然后基于II像素的互补色通道值计算出每个I像素的三个互补色通道值,基于I像素的亮度值计算出每个II像素的亮度通道值,从而得到目标图像。该方案可以在低照度场景下得到色彩清晰的目标图像,并且该目标图像来源是基于单个图像传感器的单幅原始图像确定的,因此易于实现。

    网络参数配置方法及装置
    13.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112804074A

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN201911115070.0

    申请日:2019-11-14

    Abstract: 本发明涉及人工智能,应用于智能网络领域,具体公开了一种网络参数配置方法,包括:获取n个AP设备的运行状态信息、候选配置参数集合及候选配置参数集合中每个候选配置参数的置信度;n为大于0的整数;根据n个AP设备的运行状态信息及候选配置参数集合中每个候选配置参数的置信度和增益值,从候选配置参数集合中确定出n个AP设备中每个AP设备的目标配置参数。本发明还公开了一种参数配置装置。采用本发明实施例提高了配置参数的准确性。

    一种应用的流畅度评估方法以及装置

    公开(公告)号:CN119892692A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202311386409.7

    申请日:2023-10-24

    Abstract: 本申请提供一种人工智能领域的应用的流畅度评估方法以及装置,用于通过分类器对报文流的报文特征进行分析,得到应用的流畅度评估结果,并获取其对应的置信度分布,根据该置信度分布与预设期望值更新分类器,以提高分类器的检测准确率。该方法包括:获取多组报文流以及对应的标签,所述报文流为输入应用的报文流,所述标签用于指示所述应用处理对应的报文流时的流畅度;通过分类器对所述报文流以及所述标签进行分析,得到流畅度评估结果;获取所述流畅度评估结果对应的置信度分布;根据所述置信度分布和预设期望值更新所述分类器的参数,得到更新后的分类器,所述更新后的分类器用于对后续输入所述应用的报文流进行流畅度评估。

    获取图像的方法、装置、设备及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN114450934B

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202080006227.0

    申请日:2020-08-31

    Abstract: 电子设备的处理器获取图像像素阵列中的至少两类像素点的像素值,不同类的像素点中的像素值是根据不同的亮度控制参数拍摄生成,且在帧内同时结束曝光,既保留高亮细节又保留暗部细节。因此,该处理器获取各个亮度控制参数对应的图像,并融合各个亮度控制参数对应的图像,能够实现较高的动态范围,最大限度地减小运动拖尾。

    模型训练方法、数据处理方法及装置

    公开(公告)号:CN115860086A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211485707.7

    申请日:2022-11-24

    Abstract: 本申请涉及一种模型训练方法、数据处理方法及装置,所述模型训练方法包括:获取第一训练集,第一训练集中包括多个第一稀疏矩阵,每个第一稀疏矩阵表示一个角度域和时延域的信道状态信息;将第一稀疏矩阵输入编码网络,输出第一均值矩阵和第一尺度矩阵;根据第一均值矩阵和第一尺度矩阵,构建第一量化矩阵;将第一量化矩阵输入解码网络,输出第一估计矩阵和第一指示矩阵;根据第一均值矩阵和第一尺度矩阵,确定第一损失;根据第一估计矩阵和第一指示矩阵,确定第二损失;基于第一损失和第二损失调整编码网络的参数以及解码网络的参数。本申请实施例能够有效降低信道状态信息矩阵的量化误差与重构误差。

    一种通信方法及装置
    17.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115441914A

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202110610811.3

    申请日:2021-06-01

    Abstract: 本申请涉及一种通信方法及装置。终端设备根据S个向量的S个索引确定信道状态信息,所述S个向量中的每个向量包括于第一向量量化字典中,所述第一向量量化字典包括N1个向量,其中,N1和S均为正整数。终端设备向网络设备发送所述信道状态信息。由于向量量化字典包括的向量的维度一般比较大,用第一向量量化字典来对信道信息进行量化,相当于对信道信息进行了扩维或者尽可能维持较高维度,从而可以通过较低的信令开销实现高精度的反馈。

    一种补光系统、图像采集系统、方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115150560A

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202110342698.5

    申请日:2021-03-30

    Abstract: 提供了一种补光系统,该补光系统包括相互连接的控制装置以及补光装置。其中,补光装置,用于在拍摄装置拍摄目标区域时,利用补光装置中的第一补光元件对目标区域进行补光,而控制装置用于在确定目标区域的环境亮度为第一亮度时,根据该第一亮度控制第一补光元件的补光强度为第一目标强度,并在确定目标区域的环境亮度为第二亮度时,根据该第二亮度控制第一补光元件的补光强度为第二目标强度。由于当目标区域的环境亮度发生变化后,第一补光元件的补光强度随之进行适应性调整,这使得对于处于目标区域中的人以及环境等,第一补光元件的补光强度通常不会过高,从而可以尽可能避免第一补光元件的补光会在目标区域内产生光污染的问题。

    网络参数配置方法及装置
    19.
    发明授权

    公开(公告)号:CN112804074B

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN201911115070.0

    申请日:2019-11-14

    Abstract: 本发明涉及人工智能,应用于智能网络领域,具体公开了一种网络参数配置方法,包括:获取n个AP设备的运行状态信息、候选配置参数集合及候选配置参数集合中每个候选配置参数的置信度;n为大于0的整数;根据n个AP设备的运行状态信息及候选配置参数集合中每个候选配置参数的置信度和增益值,从候选配置参数集合中确定出n个AP设备中每个AP设备的目标配置参数。本发明还公开了一种参数配置装置。采用本发明实施例提高了配置参数的准确性。

    获取图像的方法、装置、设备及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN114450934A

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202080006227.0

    申请日:2020-08-31

    Abstract: 电子设备的处理器获取图像像素阵列中的至少两类像素点的像素值,不同类的像素点中的像素值是根据不同的亮度控制参数拍摄生成,且在帧内同时结束曝光,既保留高亮细节又保留暗部细节。因此,该处理器获取各个亮度控制参数对应的图像,并融合各个亮度控制参数对应的图像,能够实现较高的动态范围,最大限度地减小运动拖尾。

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