-
公开(公告)号：CN107111864A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201580070878.5
申请日：2015-12-23
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06T3/00
Abstract: 一种用于计算性地调整来自多相机系统的图像的实施例方法包括：接收校准图像序列，其中，每个校准图像序列对应于相机阵列中的一个相机并且具有一个或多个图像帧；根据相应相机的目标相机位姿或目标相机内部矩阵来计算相机阵列中的每个相机的目标相机模型，其中，所述计算生成了所述一个或多个第一相机中的每一个的变换矩阵；将所述一个或多个第一相机中的每一个的变换矩阵应用于对应于相应相机的校准图像序列，其中，所述变换矩阵转换校准图像序列的每个图像帧，并生成目标图像序列。
-
公开(公告)号：CN102611664B
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201110024052.9
申请日：2011-01-21
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: H04L27/26
CPC classification number: H04L27/2627 , H04L5/003 , H04L27/0006
Abstract: 本发明实施例公开了一种发送信号的方法及装置，能够以简单的方法实现有效的抑制带外干扰。本发明的方法包括：将子载波划分为频谱边缘子载波和频谱非边缘子载波；将所述待发送数据进行预编码获得所述数据在所述子载波上的调制符号，其中所述预编码为使得所述频谱边缘子载波中每两个相邻频谱边缘子载波携带一对极性相反的调制符号，并且所述频谱非边缘子载波中的每个子载波携带一个没有极性的调制符号；发送所述数据在所述子载波上的调制符号。本发明实施例主要用于信号发送的过程中。
-
公开(公告)号：CN103327500A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201210081713.6
申请日：2012-03-23
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本发明适用于认知无线技术领域，提供了一种干扰抑制方法和装置，包括：接收数据库发送的TV发射塔的配置信息，所述配置信息包括TV发射塔的发射功率、工作频点、TV发射塔的位置和TV发射塔的塔高；根据所述配置信息以及所述基站的位置和所述基站的塔高判断所述基站是否受到TV信号的干扰；当所述基站受到TV信号的干扰，则根据所述配置信息获取所述TV发射塔到所述基站的波达角，以根据所述波达角对所述TV信号进行波束赋形。本发明达到抑制TV信号对基站的干扰的目的，最大化TVWS的频谱利用率。
-
公开(公告)号：CN102468880A
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010536445.3
申请日：2010-11-09
Applicant: 华为技术有限公司
CPC classification number: H04B7/12 , H04L1/0606 , H04L5/0023
Abstract: 本发明实施例提供了一种信息发射装置，其包括一个编码模块及至少两个调制传输模块；所述编码模块用于对符号流进行空频分组码与频率切换发射分集组合编码，并将经过编码形成的码流送入两个分别具有至少两根天线且相邻的基站中，其中每个所述基站获得的码流不相同且包括了符号流中的全部调制符号；所述调制传输模块将每路所述码流中的符号分别映射到对应天线上正交频分复用的子载波，进行OFDM调制，并由对应的天线发射。本发明通过将编码后的码流分别送入相邻的两个小区的基站中进行分布式发射，从而可以有效地解决相邻小区间干扰的问题。
-
公开(公告)号：CN101958866A
公开(公告)日：2011-01-26
申请号：CN200910161315.3
申请日：2009-07-20
Applicant: 华为技术有限公司
CPC classification number: H04L5/0048 , H04L25/0226
Abstract: 本发明公开了一种导频插入方法和导频插入模块，该导频插入方法包括：在正交频分复用信号的子载波中至少两个位置插入导频符号，每个位置至少包含两个导频子载波，各个位置不连续。本发明提供的导频插入方法可以使用在高速移动下的通信系统中，可以提高信道估计的精度，加快收敛。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1705309A
公开(公告)日：2005-12-07
申请号：CN200410046158.9
申请日：2004-06-02
Applicant: 华为技术有限公司
Inventor： 蒋伟
Abstract: 本发明公开一种网络设备管理装置，包括用于表示设备的外在的、呈现出来的形态的若干状态单元；用于表示设备内在的、物理的形态的若干状况单元及用于根据状况单元而确定状态单元的若干关联单元。进一步地，本发明网络设备管理装置还包括用于根据触发条件确定所述若干状况单元的若干触发单元。本发明网络设备管理装置将设备的所有状况、状态及它们之间的关系都表示出来了，故能够全面而完善地指示出设备的状态及引发该状态的状况，而且还明确地指示出了若干状况单元所表示的状况的触发条件。
-
公开(公告)号：CN117954480A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202211329904.X
申请日：2022-10-27
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: H01L29/423 , H01L29/78 , H01L21/28 , H01L21/8238 , H01L27/092 , H01L29/40 , H01L29/49
Abstract: 本申请实施例提供晶体管、集成电路及制备方法、电子设备。晶体管包括：沟道和设置在沟道上的栅极；栅极包括：设置在沟道一侧的覆盖层和设置在覆盖层远离沟道一侧的第一功函数层；覆盖层采用的材料包括钛原子、氮原子和铝原子；覆盖层的功函数与材料中氮原子和/或铝原子的比例相关。本申请实现方式提供的晶体管中覆盖层采用的材料包括氮原子和铝原子，其中，覆盖层的功函数与材料中氮原子的比例相关，可以通过调整材料中氮原子的比例得到具有不同功函数的覆盖层，进而得到具有不同阈值电压的晶体管。
-
公开(公告)号：CN113330490B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN201980090046.8
申请日：2019-06-18
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06T17/00
Abstract: 用于对象检测的视觉系统，该系统从多个视图接收包括对象的二维(2D)图像集合的训练数据集。基于重建期间选择的对象的显著点，从2D图像集合重建3D模型集合，以生成对象的显著3D模型，该显著3D模型是3D模型集合中的对象的显著点的聚合。在训练数据集的第一训练数据集中的2D图像集合和使用第一训练数据集生成的对象的显著3D模型之间生成训练的2D‑3D对应数据的集合。使用通过第一训练数据集生成的训练的2D‑3D对应数据的集合来训练深度神经网络，以用于对象检测和分割。
-
公开(公告)号：CN112437930A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201980046514.1
申请日：2019-07-12
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N3/063
Abstract: 本公开涉及一种用于生成压缩神经网络权重张量的技术。从神经网络接收权重张量以进行压缩，将进行压缩的神经网络的权重张量重排序，以具有内部二维(2D)形态及2D稀疏位图。生成表示重排序权重张量的分层结构，并将重排序权重张量分为一个或多个系数组GOC。选择编码模式，使用码本或直接量化中的一种来生成量化的重排序权重张量，并生成列交换的量化的重排序权重张量。通过编码形成神经网络的压缩表示，并将神经网络的压缩表示传输到目标系统以进行解压缩。
-
公开(公告)号：CN111587408A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201980008280.1
申请日：2019-01-11
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种跟踪对象和导航对象跟踪机器人的系统和方法，包括：多次接收代表所述对象和环境的跟踪传感器输入；响应于所述跟踪传感器输入，多次计算所述机器人和所述对象的位置；使用被训练为跟踪质量奖励和机器人导航路径质量奖励的函数的由计算机实现的深度强化学习(deep reinforcement learning，简称DRL)网络，所述DRL网络多次响应于计算出的所述机器人和所述对象的位置以根据所述机器人的当前位置和目标，确定规定所述对象跟踪机器人的运动的可能动作；确定所述可能动作的质量值(quality value，简称Q-value)；选择一个动作作为所述质量值的函数。训练所述DRL网络的方法也包括在内。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
61
records
(took 0.029 seconds)
