公开(公告)号：CN119234227A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202380041772.7

申请日：2023-05-19

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： M·A·H·侯赛因 ,  徐乙田 ,  吴迪 ,  刘学 ,  G·L·杜德克

IPC: G06N3/0495 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09 ,  H04W4/70 ,  H04W4/38

Abstract: 用于管理传感器数据的方法、系统和电子设备，包括：在第一设备处从与第一设备分离的第二设备接收编码的数据，其中编码的数据是基于由包括在第二设备中的至少一个传感器收集的传感器数据、使用包括在第二设备中的人工智能(AI)编码器模型生成的；将编码的数据提供给AI推理模型以获得推理信息；以及基于推理信息执行任务，其中AI编码器模型和AI推理模型是基于AI教师模型的输出联合训练的。

公开(公告)号：CN117813861A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202280053728.3

申请日：2022-10-07

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 李航 ,  王举 ,  胡成明 ,  陈熙 ,  刘学 ,  张瑞祐 ,  格雷戈里·路易斯·杜德克

IPC: H04W28/08 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N20/20

Abstract: 提供了一种用于预测基站的未来业务负载的服务器。服务器可基于在第一时间段内从基站收集的业务数据来获得第一预测模型，基于在第二时间段内从同一基站收集的业务数据并且还基于从第一预测模型迁移的知识来获得第二预测模型。第一预测模型和第二预测模型中的每个可包括编码器模块、重建模块和预测模块，它们被连接以形成两个路径，编码器重建路径和编码器预测路径，以保留历史业务数据的更多信息。

公开(公告)号：CN114514759A

公开(公告)日：2022-05-17

申请号：CN202080070253.X

申请日：2020-09-02

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 陈熙 ,  李航 ,  周辰驿 ,  刘学 ,  吴迪 ,  格雷戈里·路易斯·杜德克

IPC: H04W4/02 ,  H04W4/33 ,  H04W4/021 ,  H04W64/00 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  H04R1/32

Abstract: 提供了一种位置感知电子装置。电子装置训练特征提取层、重构层和分类层。该训练可以基于重构损失和/或聚类损失。电子设备对指纹进行处理，来根据指纹的统计信息采用随机化方法获得扩充的指纹。特征提取层向重构层和分类层提供特征数据。分类层对编码进行操作以获得估计的位置标记。应用处理器对所估计的位置标记进行操作，以向人提供位置感知的应用结果。

公开(公告)号：CN117581585A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202280046201.8

申请日：2022-09-07

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 胡成明 ,  陈熙 ,  阿迈勒·费里阿尼 ,  王举 ,  康计堃 ,  刘学 ,  格雷戈里·路易斯·杜德克 ,  张瑞祐

IPC: H04W28/08

Abstract: 服务器可从源基站获得教师人工智能(AI)模型；从目标基站获得目标业务数据；通过基于教师重要性权重整合教师AI模型的教师预测结果来基于目标业务数据获得整合的教师预测；获得被训练以使得关于目标业务数据的学生损失收敛的学生AI模型；更新教师重要性权重以使得学生AI模型关于目标业务数据的学生预测与教师AI模型关于目标业务数据的整合的教师预测之间的教师损失收敛；基于更新的教师重要性权重被应用于教师AI模型的教师预测结果来更新学生AI模型；以及使用更新的学生AI模型来预测所述目标基站的通信业务负载。

公开(公告)号：CN116097704A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202180055885.3

申请日：2021-08-13

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 陈熙 ,  王举 ,  李航 ,  徐乙田 ,  吴迪 ,  刘学 ,  G·L·杜德克 ,  李泰燮 ,  朴仁泽

IPC: H04W24/02

Abstract: 基于预测的迁移学习确定源基站与目标基站之间的相似度。确定参数的重要性，并且调整训练以考虑参数的重要性。通过选择具有大量历史数据的基站作为源基站来弥补历史数据的缺乏。

公开(公告)号：CN117941413A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202280057977.X

申请日：2022-10-06

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 吴迪 ,  李天宇 ,  大卫·梅格尔 ,  迈克尔·詹金 ,  刘学 ,  格雷戈里·路易斯·杜德克

IPC: H04W28/08 ,  G06N3/096 ,  G06N3/092 ,  G06N3/09 ,  G06N3/048

Abstract: 一种服务器可以从第一基站和第二基站接收第一业务数据和第二业务数据；基于所述第一业务数据和所述第二业务数据的子集数据，获得所述第一基站的第一增强业务数据；基于所述第二业务数据和所述第一业务数据的子集数据，获得所述第二基站的第二增强业务数据；基于所述第一增强业务数据经由模仿学习获得第一人工智能(AI)模型；基于所述第二增强业务数据经由模仿学习获得第二AI模型；经由来自所述第一AI模型和所述第二AI模型的知识蒸馏来获得泛化AI模型；以及基于所述泛化AI模型来预测所述第一基站和所述第二基站中的每一个的未来业务负载。

公开(公告)号：CN117917057A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202280061011.3

申请日：2022-09-08

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 吴迪 ,  阿迈勒·费里阿尼 ,  徐益田 ,  张瑞祐 ,  迈克尔·詹金 ,  刘学 ,  格雷戈里·路易斯·杜德克 ,  李知

IPC: H04L41/16 ,  H04W28/08 ,  H04L47/125

Abstract: 确定用于在蜂窝通信系统中进行负载平衡的参数。通过关键性能指标(KPI)来测量蜂窝通信系统性能。获得策略(人工智能模型)以关于KPI优化蜂窝通信系统性能。使用元多目标强化学习(元MORL)来获得用于确定用于对蜂窝通信系统进行负载平衡的参数的策略。可以获得蒸馏的策略以初始化元MORL确定。可以使用各种损失函数来获得蒸馏的策略。

公开(公告)号：CN117897986A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202280056473.6

申请日：2022-10-06

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 康计堃 ,  陈熙 ,  胡成明 ,  王举 ,  格雷戈里·路易斯·杜德克 ,  刘学

IPC: H04W28/08 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20

Abstract: 可以提供一种服务器以获得用于通信系统中的多个基站的负载平衡人工智能(AI)模型。服务器可以分别基于从基站收集的业务数据集来获得教师模型；执行策略预演过程，包括基于来自所述教师模型的知识提炼来获得学生模型，通过集成所述学生模型来获得集成学生模型，以及通过与所述集成学生模型进行交互来获得策略模型；向所述基站中的每个基站提供所述策略模型，以用于所述策略模型的策略评估；以及基于作为所述策略评估的结果从所述基站中的至少一个基站接收到训练继续信号，通过对所述学生模型执行所述策略预演过程来更新所述集成学生模型和所述策略模型。