用于进行路径平滑的低复杂度优化求解器的装置及方法

    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

    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。

    操作用户设备的方法和用户设备

    公开(公告)号:CN115955734B

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202211046042.X

    申请日:2022-08-30

    Abstract: 提供操作用户设备的方法和用户设备。在一些实施例中,所述方法包括:通过第一神经网络接收第一状态和第一状态转换,第一状态包括:用于多个可用活动端口的一个或多个标识符,以及两个或更多个电路元件之间的一组可用连接,所述两个或更多个电路元件中的每个是以下项中的一个:(1)第一电路类型,(2)第二电路类型,第二电路类型将第一电路类型的电路元件可操作地连接到所述多个可用活动端口中的一个,以及(3)所述多个可用活动端口;以及通过第一神经网络针对第一状态转换生成第一估计质量值。

    针对新无线电(NR)的迭代信道估计
    23.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118368166A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410021791.X

    申请日:2024-01-05

    Abstract: 公开了针对新无线电(NR)的迭代信道估计。一种方法和系统包括用于生成与一个或多个数据符号相关联的对数似然比(LLR)的符号处理块。该方法和系统包括:信道估计(CE)模块,用于从符号处理块接收LLR,并且至少基于参考信号和LLR来处理针对新无线电(NR)的迭代CE(ItCE)。CE模块可以至少基于从LLR获得的导频资源元素(RE)和虚拟导频RE,以一个或多个资源块(RB)粒度来处理ItCE。CE模块可以至少基于参考信号的频域正交覆盖码(FD‑OCC)结构来处理ItCE。参考信号可以是在5GNR中配置的解调参考信号(DMRS)。CE模块可以通过经由添加表示从虚拟导频RE获得的贡献的量更新CE结果,来处理ItCE。

    基于依赖场景的镜头阴影校正的方法和装置

    公开(公告)号:CN115334261A

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202210511147.1

    申请日:2022-05-11

    Abstract: 提供了一种执行依赖场景的镜头阴影校正(SD‑LSC)的方法。该方法包括:从输入图像的拜尔缩略图收集场景信息;通过处理输入图像的拜尔缩略图以模拟白平衡(WB)和预伽玛块来生成标准红绿蓝(sRGB)缩略图;基于场景信息和sRGB缩略图确定输入图像的代表性颜色通道比;基于输入图像的代表性颜色通道比和网格增益来确定输入图像的理想网格增益;合并输入图像的理想网格增益和网格增益以生成新的网格增益;以及将新的网格增益应用于输入图像。

    经由渲染损失的3D纹理处理
    27.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114387377A

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202111213907.2

    申请日:2021-10-19

    Abstract: 提供了一种用于对三维(3D)模型进行纹理处理的电子设备和方法。该方法包括:渲染纹理图集以获得3D模型的第一组二维(2D)图像;渲染地面真实纹理图集以获得3D模型的第二组2D图像;比较第一组图像与第二组图像以确定渲染损失;将纹理采样属性应用于卷积神经网络(CNN),将渲染损失并入深度学习框架;以及将2D纹理图集输入CNN以生成3D模型的纹理。

    用于提供滑动变焦视图合成的系统和方法

    公开(公告)号:CN112738389A

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN202011167640.3

    申请日:2020-10-27

    Abstract: 提供一种用于通过电子装置提供滑动变焦效果的方法和设备。获得具有第一深度图的第一图像和具有第二深度图的第二图像。分别使用所述第一图像和所述第一深度图来生成第一合成图像和对应的第一合成深度图。分别使用所述第二图像和所述第二深度图来生成第二合成图像和对应的第二合成深度图。从所述第一合成图像和所述第二合成图像生成融合图像。从所述第一合成深度图和所述第二合成深度图生成融合深度图。基于处理所述融合图像和所述融合深度图,生成最终的合成图像。

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