-
-
公开(公告)号:CN118972813A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411095909.X
申请日:2020-05-29
申请人: 苹果公司
摘要: 本公开涉及到多个无线音频输出设备的并发音频流式传输。向多个无线音频输出设备提供并发音频流式传输的设备可包括被配置为接收对至少两个配对的音频输出设备的用户选择的至少一个处理器。所述至少一个处理器可被进一步配置为连接至所述配对的音频输出设备中的所述至少两个配对的音频输出设备中的每个配对的音频输出设备。所述至少一个处理器可被进一步配置为跨所述配对的音频输出设备中的所述至少两个配对的音频输出设备中的每个配对的音频输出设备同步至少一个音频输出同步参数。所述至少一个处理器可被进一步配置为将相应音频流并发流式传输到所述配对的音频输出设备中的所述至少两个配对的音频输出设备中的每个配对的音频输出设备。
-
-
-
公开(公告)号:CN118945620A
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202410964149.5
申请日:2019-12-12
申请人: 皇家KPN公司 , 荷兰应用自然科学研究组织
摘要: 公开了一种用于蜂窝通信网络的数据处理系统。该网络被配置为使能实现与用户设备的通信。数据处理系统被配置为控制通信网络f用于服务用户设备的操作模式。在本文中,操作模式由相应的一个或多个网络性能参数的一个或多个值的集合来表征。数据处理系统包括存储系统和处理器。存储系统适合用于存储指示地理区域的地理信息。地理区域独立于蜂窝通信网络的蜂窝配置。处理器被配置为执行多个步骤。一个步骤包括获得指示用户设备位置的位置信息。另一步骤包括确定由位置信息指示的位置在由存储在存储系统中的地理信息指示的地理区域内。又一步骤包括,基于该确定,控制用于服务用户设备的网络的操作模式,使得该操作模式由所述相应的一个或多个网络性能参数的一个或多个值的第一集合来表征。
-
公开(公告)号:CN115668878B
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202080101337.5
申请日:2020-05-28
申请人: 西门子加拿大有限公司
发明人: 约翰内斯·里德尔 , 米里亚娜·扎菲罗维奇-武科蒂奇 , 阿纳斯·哈瓦里 , 阿克塞尔·格鲁纳
IPC分类号: H04L41/0853 , H04L41/16 , G06F21/44 , G05B23/02 , H04W4/70
摘要: 一种用于获得关于连接到网络的物联网(IoT)设备的信息的系统,包括数量流量收集点、数据处理模块和人工智能模块。数量流量收集点收集向或从连接到网络的多个IoT设备中的指定IoT设备传送的数据单元。数据处理模块处理在定义时间间隔上收集关于向或从指定IoT设备传送的数据单元的量化信息,以创建指定IoT设备的时间数据流量指纹。人工智能模块利用机器学习模型从指定IoT设备的时间数据流量指纹中推导出指定IoT设备的设备识别信息。
-
-
公开(公告)号:CN118891901A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202280090072.2
申请日:2022-04-07
申请人: OPPO广东移动通信有限公司
IPC分类号: H04W4/70
摘要: 本申请实施例提供一种参数确定方法及装置、终端设备,该方法包括:终端设备确定第一非连续接收DRX参数,所述第一DRX参数为混合自动重传请求HARQ进程相关的DRX参数,所述第一DRX参数还与数据相关;所述终端设备基于所述第一DRX参数,执行相应的DRX操作。
-
公开(公告)号:CN118870423A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202310487388.1
申请日:2023-04-28
申请人: 中国电信股份有限公司
摘要: 本公开提供了一种应用于多屏云业务的数据传输方法、装置、设备及介质,涉及数据通信技术领域。该方法包括:云平台接收多个终端发送的传输路径的接收者报告,传输路径包括端到端P2P传输路径和端云传输路径,接收者报告中包括传输参数;基于每个传输路径的传输参数,计算得到每条P2P传输路径的路径得分和每条端云传输路径的路径得分;基于P2P传输路径的路径得分和端云传输路径的路径得分,在端云传输策略、P2P传输策略和混合传输策略中确定每个终端的数据传输策略,并进行数据传输。根据本公开实施例,能够在端云传输的网络环境改变时,及时调整传输策略,提升传输效率,降低多屏显示内容的时间差,从而提升多屏云业务的流畅度,提升用户体验。
-
公开(公告)号:CN118869514A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202410858138.9
申请日:2024-06-28
申请人: 大连大学
摘要: 本发明公开了一种资源受限空天地一体化网络下的分层个性化联邦学习方法及系统,涉及卫星物联网技术领域;针对在空天地一体化网络下采用联邦学习方法训练模型时,模型准确度不足的问题,本发明通过在每颗卫星上部署超网络,识别客户端模型层的贡献并分配权重,有效的提升了空天地一体化网络下模型的准确度。同时,针对在空天地一体化网络下采用联邦学习方法训练模型时,星地通信开销过高的问题,本发明通过将私有层模型参数保留在本地,减少通过卫星传输的数据量,从而实现了降低星地通信开销的目标。本发明适用于处理空天地一体化网络下客户端分布稀疏的场景,并通过实验验证了其有效性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-