基站MIMO无线通信系统的信道估计优化方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118802425B

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411282091.2

    申请日:2024-09-13

    Abstract: 本申请涉及一种基站MIMO无线通信系统的信道估计优化方法、装置、设备及介质,其涉及数据处理领域,方法包括:获取各个通信连接请求中的信道前导码;基于通信连接请求中的信道前导码,确定预设的信道估计优化模型中的信道前导码相对应的多个神经元的脉冲发放率;在信道估计优化模型的神经元中,采用泊松分布根据脉冲发放率进行泊松采样,随机生成下一个脉冲发放的时间间隔,当累积的时间间隔达到或超过预设时间间隔阈值时,记录当前时间点相对应的信道前导码的信道脉冲编码;将信道前导码的信道脉冲编码输入至信道估计优化模型中的变分自编码器以重建信道前导码。本申请在提高信道估计的准确性和效率的同时,还显著降低了MIMO无线通信系统的能耗。

    LDPC译码模型构建方法及LDPC译码方法

    公开(公告)号:CN118611683B

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202411080319.X

    申请日:2024-08-08

    Inventor: 何兆铭 毕海 许高

    Abstract: 本发明适用于通信技术领域,公开了LDPC译码模型构建方法及LDPC译码方法,LDPC译码模型构建方法包括:根据校验节点连接的变量节点数的数量对校验节点进行分组,构建与每组校验节点相对应的校验节点子模型;根据变量节点连接的校验节点数的数量对变量节点进行分组,构建与每组变量节点相对应的变量节点子模型;构建变量节点译码子模型,整合校验节点子模型、变量节点子模型和变量节点译码子模型,并将位置编码机制融入校验节点子模型与变量节点子模型的更新策略,得到图神经网络模型;使用数据集训练图神经网络模型,得到LDPC译码模型,该LDPC译码模型能够提高译码准确度。

    巨量转移时二维驻波的控制方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118584817A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202411052324.X

    申请日:2024-08-02

    Abstract: 本发明涉及MicroLED巨量转移技术领域,公开了一种巨量转移时二维驻波的控制方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:通过搭建偏振光源、偏振相机及相关光路对氛围介质中MicroLED载物面板的二维驻波进行检测;通过在MicroLED载物面板引入多位点的振动输入源及基于神经网络模型的智能优化算法,对氛围介质中的MicroLED载物面板振动过程产生的二维驻波进行精确控制,通过设计进化算法对振动数据进行优化并使用神经网络模型学习调优策略,完成对载物面板二维驻波进行优化,最终实现精确稳定的巨量转移振动控制。本发明有效解决了现有技术中仅通过单一振动频率输入或者固定的振动频率组合进行输入不能适应MicroLED目标背板尺寸结构变化,不能针对载物面板出现的驻波进行调整的问题。

    基于语义的跨模态知识联想方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118153692B

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410580190.2

    申请日:2024-05-11

    Abstract: 本发明涉及多模态数据应用技术领域,公开了一种基于语义的跨模态知识联想方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取跨模态知识及其对应的语言描述作为语义跨模态数据集;构建跨模态知识联想模型,跨模态知识联想模型包括语义mask子模型和融合变换因子生成子模型,语义mask子模型用于对语义跨模态数据集进行遮罩处理生成与语言描述最相关的部分数据,融合变换因子生成子模型用于对语义跨模态数据集进行处理生成变换因子;将语义跨模态数据集输入经过训练的跨模态知识联想模型中,输出符合语言描述的跨模态知识联想。本发明方法能够实现将最符合模型当前任务的跨模态知识联想用于下游任务,大幅提升深度学习模型面对跨模态任务的泛化能力。

    表格数据问答方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117390169A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311691157.9

    申请日:2023-12-11

    Abstract: 本发明涉及数据对话问答技术领域,尤其涉及表格数据问答方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:获取历史表格数据并提取其中的历史名称信息,以微调预构建的大语言模型;获取待处理表格数据并提取其中的待处理名称信息,将待处理名称信息输入至微调后的大语言模型中,得到三元关系预测结果;基于三元关系预测结果构建无向图,以获取元概念;基于待处理表格数据、三元关系预测结果和元概念构建知识图谱;获取实时反馈的问题并进行预处理,得到预处理信息,基于预处理信息匹配搜索所构建的知识图谱,根据匹配结果获取预设的问答大语言模型反馈的、问题的回答;本发明公开的方法,可提升大语言模型对表格数据的提取能力,减少大语言模型的幻觉。

    微米发光二极管检测系统及检测方法

    公开(公告)号:CN114441149B

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202210371679.X

    申请日:2022-04-11

    Abstract: 本发明提出的一种微米发光二极管检测系统及检测方法,属于发光二极管检测领域,其中,系统包括第一光发生模块,用于发出第一光信号至多个待测微米发光二极管,以使多个待测微米发光二极管生成第二光信号;高光谱相机,所高光谱相机用于采集第二光信号,获得光谱成像帧,光谱成像帧中包括多个待测微米发光二极管的光谱数据;控制模块,与高光谱相机连接,用于基于光谱成像帧,从多个待测微米发光二极管中确定出缺陷微米发光二极管,其中,多个待测微米发光二极管,在接收到第一光信号中的光能后,激发自身以生成第二光信号。本发明实现同时准确对多个微米发光二极管进行检测,提高了在生产中对微米发光二极管的检测效率。

    拉曼光谱数据处理方法、装置、设备与可读存储介质

    公开(公告)号:CN113971747A

    公开(公告)日:2022-01-25

    申请号:CN202111593447.0

    申请日:2021-12-24

    Abstract: 本发明公开了一种拉曼光谱数据处理方法、装置、设备与可读存储介质,属于数字信号处理技术领域。本发明通过获取原始光谱数据,对所述原始光谱数据进行降维,得到降维后的光谱信息;并基于所述原始光谱数据,获取平移特征信息;将所述光谱信息和所述平移特征信息进行特征拼接,以得到新的特征表示方法,使用本发明中的新的特征表示方法进行预测,能够有效地避免测试时间不同引起的采样点平移的影响,并且显著提升预测模型的预测精度以及模型的泛化能力,提高了检测效率。

    食品风味特征预测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118966484A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411454162.2

    申请日:2024-10-17

    Abstract: 本申请属于预测食品风味的技术领域,公开了一种食品风味特征预测方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取待测食品的成分数据和光谱数据,根据成分数据,采用相关性分析方法,计算得到第一关键组分,将光谱数据输入至预设的风味评分模型,得到光谱数据对应的风味评分,通过核密度估计法,匹配第一关键组分对应的关键组分含量概率分布图和风味评分对应的光谱评分概率分布图,得到与风味评分匹配的第二关键组分,将由第二关键组分转化的扩展连通分子指纹输入至食物风味预测模型,预测得到待测食品的风味特征;通过核密度估计法、相关性分析方法、风味评分模型和食物风味预测模型,对食品风味进行预测,提高了食品风味的预测效率。

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