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公开(公告)号：CN110555453A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201811001723.8
申请日：2018-08-29
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种提供了一种训练分类器的方法，包括：根据各个类别中分类正确的训练样本的类别概率信息与该类别的参考概率信息，得到第一距离，其中，所述所述参考概率信息是根据各个类别的分类正确的训练样本的类别概率信息得到的；或者，根据各个类别中分类正确的训练样本的类别概率信息与该类别的标签信息，得到第三距离；根据第一距离或第三距离拟合概率分布。
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公开(公告)号：CN104811946B
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201410043914.6
申请日：2014-01-29
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提出了一种处理干扰信号的方法，包括：终端接收基站发送的配置信息，以获得邻小区在特定时频资源上的周期性调度配置信息；终端根据调度配置信息，检测邻小区的干扰信号以及获取干扰信号的信息；终端利用干扰信号的信息，对检测到的干扰信号进行干扰消除和/或干扰抑制。本发明提出的上述方案，终端利用获得的邻小区的调度配置信息，对邻小区的干扰信号的信息进行检测与识别，从而有效对干扰信号进行消除和/或抑制。本发明提出的上述方案，可以提高用户设备对相邻基站干扰信号的信息的检测正确率，以达到干扰信号消除和/或抑制，提高信道信息的测量精度以及有用信号的解调正确率，从而提升边缘用户设备的数据传输吞吐量。
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公开(公告)号：CN110555209A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201810687680.7
申请日：2018-06-28
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请涉及深度学习领域，公开了一种训练词向量模型的方法及装置，其中，训练词向量模型的方法包括：获取第一信息，所述第一信息用于反映目标文本与上下文文本之间的关联程度；获取第二信息，所述第二信息用于反映目标文本之间的关联程度；根据所述第一信息和所述第二信息，对词向量模型进行训练，得到目标文本的词向量。本申请实施例的方法，弥补了大量未观察到的文本信息对的缺失统计信息，缓解共现矩阵极其稀疏的问题，有效提高词向量模型确定的词向量的准确度。
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公开(公告)号：CN104811946A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201410043914.6
申请日：2014-01-29
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本发明提出了一种处理干扰信号的方法，包括：终端接收基站发送的配置信息，以获得邻小区在特定时频资源上的周期性调度配置信息；终端根据调度配置信息，检测邻小区的干扰信号以及获取干扰信号的信息；终端利用干扰信号的信息，对检测到的干扰信号进行干扰消除和/或干扰抑制。本发明提出的上述方案，终端利用获得的邻小区的调度配置信息，对邻小区的干扰信号的信息进行检测与识别，从而有效对干扰信号进行消除和/或抑制。本发明提出的上述方案，可以提高用户设备对相邻基站干扰信号的信息的检测正确率，以达到干扰信号消除和/或抑制，提高信道信息的测量精度以及有用信号的解调正确率，从而提升边缘用户设备的数据传输吞吐量。
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