专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]用户设备协调集调度-CN202080071966.8在审
  • 王继兵;埃里克·理查德·施陶费尔 - 谷歌有限责任公司
  • 2020-08-11 - 2022-05-27 - H04W72/12
  • 本文档描述了用户设备协调集(UECS)(404)调度的方法、设备、系统和装置,其中协调用户设备(111)从基站(121)接收指定要包括在用户设备协调集(602)中的多个用户设备(112、113)的指示。协调用户设备(111)向多个用户设备(112、113)中的每个用户设备分配资源以用于使用本地无线网络进行通信(604),并且向多个用户设备(112、113)中的每个用户设备发送UECS资源授权(520、525)以用于使用本地无线网络进行通信(606)。协调用户设备(111)使用针对本地无线网络的UECS资源授权(520、525)中所授权的资源与多个用户设备(112、113)通信,以协调用户设备协调集(404)与基站(121)之间的联合通信(608)。协调用户设备(111)与多个用户设备(112、113)参与联合通信,以针对用户设备协调集(404)中的目标用户设备与基站(121)通信数据(610)。
  • 用户设备协调调度
  • [发明专利]用于无线网络的端到端机器学习-CN201980100522.X在审
  • 王继兵;埃里克·理查德·施陶费尔 - 谷歌有限责任公司
  • 2019-10-28 - 2022-04-29 - H04W8/22
  • 描述了用于生成用于无线网络的端到端机器学习配置的技术和装置。端到端机器学习控制器(318)确定用于处理通过无线网络中的端到端通信(1902,1904)所交换的信息的端到端机器学习配置(2115,2230)。该端到端机器学习控制器获得在端到端通信中利用的一个或多个设备的能力(在2215处,在2220处)。该端到端机器学习控制器(318)确定用于处理通过端到端通信(1902,1904)所交换的信息的端到端机器学习配置(2115,2230),并且通过基于端到端机器学习配置形成一个或多个深度神经网络(1908、1910、1912、1914、1916、1918)来引导一个或多个设备(110,120,302)处理通过端到端通信(1902,1904)所交换的信息。
  • 用于无线网络端到端机器学习
  • [发明专利]天线模块的热管理-CN202080062303.X在审
  • 埃里克·理查德·施陶费尔;王继兵;阿米尔·阿克拉姆;维贾伊·L·阿斯拉尼 - 谷歌有限责任公司
  • 2020-08-31 - 2022-04-19 - H04B7/06
  • 用户设备(UE)参考温度阈值来管理天线模块的热水平。UE(102)包括具有第一天线模块(111)和第二天线模块(112)的多个天线模块(111‑115),以及耦合到所述多个天线模块的至少一个无线收发器(206、208)。UE还包括实现天线模块热管理器(216)的处理器(210)和存储器(212)系统。管理器被配置成获得与所述多个天线模块中的第一天线模块相对应的第一温度指示(121)。管理器还被配置成执行第一温度指示与至少一个温度阈值的比较(610)。管理器进一步被配置成基于所述比较,从使用第一天线模块切换到使用第二天线模块以与所述至少一个无线收发器进行无线通信。
  • 天线模块管理
  • [发明专利]用于活动协调集的增强波束搜索-CN201980100077.7在审
  • 王继兵;埃里克·理查德·施陶费尔 - 谷歌有限责任公司
  • 2019-09-19 - 2022-04-15 - H04B7/024
  • 本文档描述了用于活动协调集的增强波束搜索的方法、设备、系统和装置。用户设备(110)接收包括多个时隙(610)的活动协调集波束扫描(602),所述多个时隙中的每个时隙包括一个或多个候选波束。用户设备(110)确定每个时隙中接收到的一个或多个候选波束中的每个候选波束的相应链路质量度量。基于链路质量度量,用户设备(110)选择时隙(610)中的一个或多个候选波束用于无线通信。用户设备(110)在接收到所选择的一个或多个候选波束的时隙(610)之后的第一时间偏移(604)处传送波束获取指示(620),所述传送引导基站(120)使用所选择的一个或多个候选波束用于无线通信。
  • 用于活动协调增强波束搜索
  • [实用新型]一种可增大使用面积的土木工程建筑施工支架-CN202121789334.3有效
  • 刘传勇;姚鑫;王继兵 - 青岛金沙滩建设集团有限公司
  • 2021-08-03 - 2022-03-15 - E04G25/02
  • 本实用新型公开了一种可增大使用面积的土木工程建筑施工支架,包括固定壳体和位于所述固定壳体顶端的支撑板,所述支撑板的两侧分别均设有对称设置的副板一和副板二,所述副板一和所述副板二通过固定块与所述支撑板相连接,所述固定块内设有与所述副板一和所述副板二相对应连接的转轴,所述副板一和所述副板二相互靠近的一侧均设有倾斜设置的支撑杆,所述支撑杆通过限位支撑机构与所述固定壳体相连接。有益效果:即可缩小支架的使用面积,改变支架使用面积的结构简单,操作方便,易于实施,从而达到扩展的效果,此方式不仅费时费力,而且效率低,同时降低人们工作效率的问题。
  • 一种增大使用面积土木工程建筑施工支架
  • [发明专利]关于深度神经网络的基站-用户设备消息传递-CN201980098981.9在审
  • 王继兵;埃里克·理查德·施陶费尔 - 谷歌有限责任公司
  • 2019-08-14 - 2022-03-11 - G06N3/04
  • 描述了用于实现关于深度神经网络的基站‑用户设备消息传递的技术和装置。网络实体(基站121、核心网络服务器320)确定用于深度神经网络(深度神经网络604、608、612、616)的神经网络形成配置(架构和/或参数配置1208),以用于处理在无线通信系统上传输的通信。网络实体(基站121、核心网络服务器302)将神经网络形成配置传送到用户设备(UE 110)。用户设备(UE 110)基于神经网络形成配置来配置第一神经网络(深度神经网络608、612)。在实施方式中,用户设备(UE 110)使用第一神经网络(深度神经网络608、612)来恢复在无线网络上传送的信息。这允许无线通信系统适应改变的操作条件并改善信息恢复。
  • 关于深度神经网络基站用户设备消息传递
  • [实用新型]一种土木工程地下钢结构管廊-CN202121749438.1有效
  • 岳鹏威;杨玲;李福恩;赵瑞;王继兵 - 郑州航空工业管理学院
  • 2021-07-29 - 2022-02-18 - E02D29/045
  • 本实用新型涉及一种土木工程地下钢结构管廊,包括底板,其两端设置有凸台,凸台的内侧竖直设置有侧板,侧板与凸台通过螺纹连接,顶板设置为弧形的波纹板,顶板两端分别与对应的侧板通过连接结构连接,连接结构包括连接块I、连接块II,连接块I一侧开设有与顶板的波峰相配合的容纳槽,连接块I的下方设置有连接块II,连接块II94顶端的一侧和连接块I铰接,另外一侧和连接块I之间连接有弹簧,本实用新型通过连接结构将顶板和侧板连接,其中连接块I与顶板连接,连接块II与侧板连接,铰接端能够保证顶板与侧板之间连接,并且在顶板变形时连接块I能够随着转动一定的角度,弹簧能够抵抗顶板的变形,使顶板与侧板之间连接得更加稳定。
  • 一种土木工程地下钢结构
  • [发明专利]使用机器学习优化蜂窝网络-CN202080047008.7在审
  • 王继兵;埃里克·理查德·施陶费尔 - 谷歌有限责任公司
  • 2020-06-22 - 2022-02-15 - H04W24/02
  • 本文档描述了用于使用机器学习来优化蜂窝网络的技术和装置。具体地,网络优化控制器(170)使用机器学习来确定影响蜂窝网络的性能度量(410)的优化网络配置参数(460)。为了做出该确定,网络优化控制器(170)请求并且分析由一个或多个用户设备(UE)、一个或多个基站或其组合确定的梯度(440)。通过使用机器学习,网络优化控制器(170)标识与优化函数的不同局部最优值或全局最优值相关联的不同优化网络配置参数(460),并且选择适合于给定环境的特定优化网络配置参数(460)。以这种方式,网络优化控制器(170)动态地优化蜂窝网络以考虑短期和长期环境改变。
  • 使用机器学习优化蜂窝网络

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