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[发明专利]调度上行信息的方法和网络侧设备-CN201380001242.6有效
发明人：罗超;陈亮;房明;张凡 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2013-08-14 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： H04W72/04 文献下载
摘要：网络侧设备为第一终端配置第一训练序列，为第二终端配置第二训练序列，第一训练序列与第二训练序列不同，采用第一调度方式调度第一终端，采用第二调度方式调度第二终端，以使在相同的至少一个块周期内第一终端和第二终端分别采用第一训练序列和第二训练序列在相同的上行分组数据信道
调度上行信息方法网络设备

[发明专利]一种基于深度跨尺度外推融合的卫星云图预测方法-CN202011483471.4有效
发明人：程文聪;王志刚;王攀峰;邢平;张文军 -专利权人：中国人民解放军93213部队
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度跨尺度外推融合的卫星云图预测方法，包括：构建训练集观测云图序列；对训练集观测云图序列中的观测云图进行尺寸比例调整，得到训练集多尺度云图序列；将训练集多尺度云图序列输入至深度预测网络进行训练获取多尺度深度预测模型参数；将训练集观测云图序列作为输入，由多尺度深度预测模型输出训练集多尺度预测云图；将训练集多尺度预测云图放大至观测云图的尺寸得到训练集调整预测云图；获取多尺度预测云图融合模型参数；将实时观测云图序列作为运行数据输入多尺度深度预测模型和多尺度预测云图融合模型本发明可以实现对卫星云图序列高清晰度、高准确度的预测。
一种基于深度尺度融合卫星云图预测方法

[发明专利]一种训练序列生成方法、训练序列生成装置及光通信系统-CN201280001054.9有效
发明人：王轲 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2012-08-31 - 公布日： 2013-03-06 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种训练序列生成方法、训练序列生成装置及光通信系统，其中，一种训练序列生成方法包括：生成伪随机序列；获取光通信系统中使用的调制器的啁啾系数；利用取反后的啁啾系数对伪随机序列进行调制，生成啁啾的伪随机序列；在频域上构造包含L个子载波的训练符号段，其中，在该训练符号段上：序数为偶数的子载波上发送的信号为啁啾的伪随机序列中相同序数的伪随机数的频域信号，序数为奇数的子载波上发送的信号为零电平信号；将训练符号段从频域变换到时域，得到时域上的训练符号段；基于时域上的训练符号段生成训练序列后输出。
一种训练序列生成方法装置光通信系统

[发明专利]用于无线电通信系统的时隙结构-CN03825451.4无效
发明人： M·D·特罗特;M·C·多甘;P·佩特鲁斯;S·G·桑卡兰 -专利权人：阿雷伊通讯有限公司
申请日： 2003-09-24 - 公布日： 2005-11-30 - 主分类号： H04B7/26 文献下载
摘要：在一个实施例中，本发明包括在重复的时分帧中的时隙，该时隙具有第一训练序列、在第一训练序列之后的信息序列、以及在该信息序列之后的第二训练序列。在某些实施例中，第一或第二训练序列指示信息序列的类型，诸如随机接入信道消息和业务信道消息、配置消息、信道指配消息、或数据业务消息。
用于无线电通信系统结构

[发明专利]一种利用偏旁部首信息的神经网络机器翻译系统及方法-CN201810839361.3在审
发明人：张龙图;赵俊洋 -专利权人：纤瑟(天津)新材料科技有限公司
申请日： 2018-07-27 - 公布日： 2019-01-08 - 主分类号： G06F17/28 文献下载
摘要：本发明提供一种利用偏旁部首信息的神经网络机器翻译系统及方法，其特征在于：利用偏旁部首信息的神经网络机器翻译系统包括：第一训练模型，所述第一训练模型被训练成能够读取第一自然语言源句中的第一文字序列，并将该第一文字序列逐字进行拆分，将其拆分成与所述第一文字序列对应的偏旁部首序列；第二训练模型，所述第二训练模型被训练成读取所述第一训练模型输出的偏旁部首序列，并将该偏旁部首序列映射至与该偏旁部首序列相对应的输入序列；以及神经网络翻译模型，所述神经机器翻译系统被配置成接收所述输入序列，并且生成表示所述第一文字序列到第二自然语言的翻译的第二文字序列的输出语言符号的输出序列。
偏旁部首文字序列训练模型机器翻译系统神经网络自然语言读取输入序列输出序列序列映射语言符号翻译输出源句神经配置

[发明专利]用于端到端语音识别模型的训练方法及系统-CN201811523980.8有效
发明人：俞凯;钱彦旻;陈哲怀;李豪;刘奇 -专利权人：思必驰科技股份有限公司
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种用于端到端语音识别模型的训练方法。该方法包括：将声学特征序列到单词序列模型(A2W)解耦，确定声学特征序列到音素序列模型(A2P)以及音素序列到单词序列模型(P2W)；获取词汇列表外的OOV词语和OOV文本语句，将OOV文本语句反向译为OOV音素序列；将因素同步解码训练后OOV音素序列输入至P2W，输出OOV单词序列，对OOV单词序列数据增强，确定OOV词语训练集；根据OOV词语训练集进行训练从而得到扩展词汇列表的端到端语音识别模型。本发明实施例还提供一种用于端到端语音识别模型的训练系统。本发明实施例通过模块化端到端语音识别模型，对音素序列到单词序列模型(P2W)进行词表拓展，同时使训练数据集与外部OOV词汇相匹配，提高了模型的效果。
用于端到端语音识别模型训练方法系统

[发明专利]一种信道估测方法、系统、装置及存储介质-CN202110628670.8有效
发明人：张赫烜;禤东桦 -专利权人：广州城建职业学院
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种信道估测方法、系统、装置及存储介质，其中所述方法包括：首先获取多用户环境下的信道类型以及信道表达式，然后根据所述信道类型，确定训练序列集；该训练序列集中的训练序列为零循环卷积序列；根据所述信道类型、所述信道表达式和所述训练序列集，确定输出序列。本申请实施例中，信道以分时多任务的方式发送信息，则不同用户在相同时间点收到的序列不重叠，又因为本申请实施例利用包含零循环卷积序列的训练序列集对信道进行估测，由于训练序列集中任意两个训练序列之间互相关函数为零，因此能有效抑制不同用户接收的序列之间的码际间干扰，从而有效提高信道估测的准确性。
一种信道估测方法系统装置存储介质

[发明专利]频差估计装置、信道间隔估计装置、方法和系统-CN201610158230.X有效
发明人：赵颖;窦亮;陶振宁 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2016-03-18 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种频差估计装置、信道间隔估计装置、方法和系统，该频差估计装置包括：同步提取单元，其对包含周期性训练序列的接收序列进行训练序列同步提取，得到训练序列；延时相关处理单元，其对所述训练序列并行地进行不同延时量的自相关操作，得到多个并行的相关序列；叠加处理单元，其对所述多个并行的相关序列进行叠加操作，得到单一序列；频差估计单元，其根据所述单一序列在所述训练序列的同步位置的相位确定频差。
估计装置信道间隔方法系统

[发明专利]公告语料的信息预测方法、系统、设备以及存储介质-CN202210645984.3在审
发明人：张胜博;万德洪;孙科;罗康洋;束金龙;雷鑫林;刘宇;耿然;铁清木;张炜祺;张林 -专利权人：上海金仕达软件科技有限公司
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明提供一种公告语料的信息预测方法、系统、设备以及存储介质，其中，信息预测方法包括以下步骤：获取训练语料；对训练语料进行语料分割，得到分割语料；根据标记符集合对分割语料进行标注，得到标注序列；将分割语料输入至第一预训练模型，得到字嵌入序列；将分割语料输入至第二预训练模型，得到BERT嵌入序列；对标注序列、字嵌入序列以及BERT嵌入序列进行顺序拼接，得到训练语料的训练数据；将训练语料的训练数据输入至神经网络模型中进行训练，
公告语料信息预测方法系统设备以及存储介质

[发明专利]模型训练方法、数据鉴别方法、设备、介质及产品-CN202210665189.0在审
发明人：柳寒;李航;朱光旭;陆彦辉 -专利权人：深圳市大数据研究院;郑州大学
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种模型训练方法、数据鉴别方法、设备、介质及产品，该方法包括：获取时间序列数据；通过时间序列数据生成模型生成合成时间序列数据；获取时间序列特征数据，获取合成时间序列特征数据；获取数据鉴别结果；基于数据鉴别结果，通过对抗训练的方式对时间序列数据生成模型以及时间序列数据鉴别模型进行训练；响应于至少一轮训练后的时间序列数据鉴别模型输出的数据鉴别结果满足合成时间序列数据未分辨条件，将至少一轮训练后的时间序列数据生成模型确定为目标时间序列数据生成模型基于该方案所确定的目标时间序列数据生成模型能够生成与真实的时间序列数据的相似度较高的合成时间序列数据。
模型训练方法数据鉴别方法设备介质产品

[发明专利]一种基于训练序列的新的OFDM频率同步方法-CN03117970.3无效
发明人：宋丽英;唐友喜;赵宏志;李少谦 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2003-05-30 - 公布日： 2004-12-08 - 主分类号： H04J11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种新的基于训练序列的OFDM频率同步方法。发端把训练序列叠加在OFDM有用数据上，收端利用接收信号和已知的训练序列的相关性来进行频率粗同步操作，同时使用循环前缀做频率第一次精同步；进行抑制OFDM数据对训练干扰的操作，在接收端重建出更加准确的训练序列此种同步方法即克服了基于循环前缀的传统频率同步方法频率捕获范围较小的缺点，也大大地抑制了基于训练序列的传统频率同步方法训练序列对OFDM数据的干扰，从而可以通过训练序列良好的相关特性获得较好的频率同步效果
一种基于训练序列 ofdm 频率同步方法

[发明专利]视频异常检测模型训练方法、视频异常检测方法和装置-CN202110993367.8有效
发明人：陈成伟;谯睿智;任博 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种视频异常检测模型训练方法、视频异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：获取训练视频帧序列、对应的序列特征信息和训练视频帧序列对应的训练筛选视频帧的目标特征信息；将训练视频帧序列输入初始视频异常检测模型得到训练筛选视频帧对应的预测特征信息；基于目标特征信息和序列特征信息生成初始视频异常检测模型对应的时序判别模型的时序正训练样本，基于序列特征信息和预测特征信息生成时序负训练样本；基于目标特征信息、预测特征信息、时序正训练样本和时序负训练样本对初始视频异常检测模型和时序判别模型进行对抗训练
视频异常检测模型训练方法装置

[发明专利]基于嵌入训练序列和BICM的数字电视地面广播发射机调制方法-CN200810228286.3有效
发明人：郑紫微;徐铁峰;聂秋华;何加铭 -专利权人：宁波大学
申请日： 2008-10-27 - 公布日： 2011-04-27 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于嵌入训练序列和BICM的数字电视地面广播发射机调制方法，它包括：1)将输入比特流经多码率删余卷积编码、比特交织、码元调制在频域上形成FFT比特交织编码调制数据块；2)经IFFT将数据块变换为时域离散比特交织编码调制数据块；3)将训练序列作实部序列、将业务指标序列作虚部序列构成复数训练序列离散样值块；4)将复数训练序列连续重复4次形成时域嵌入训练序列离散样值块；5)将时域离散比特交织编码调制数据块、时域嵌入训练序列离散样值块直接叠加形成时域嵌入训练序列比特交织编码调制数据块
基于嵌入训练序列 bicm 数字电视地面广播发射机调制方法

[发明专利]一种对话式兴趣点推荐方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110308770.2有效
发明人：赵朋朋;李昌恒;郝永静 -专利权人：苏州大学
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供了一种对话式兴趣点推荐方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：利用用户访问兴趣点的历史访问序列生成训练兴趣点序列、时间训练序列及位置训练序列；其中，历史访问序列中包含有用户访问兴趣点的访问时间及兴趣点的地理位置信息；将所有兴趣点、训练兴趣点序列、时间训练序列及位置训练序列输入时空兴趣点推荐网络中进行训练，生成兴趣点推荐序列及访问预测值；当接收到用户发送的对话推荐请求时，确定接收时间及接收时间在一天中对应的预设时间段，并利用预设时间段、兴趣点推荐序列及访问预测值生成对话状态；将对话状态输入时空策略网络中进行强化学习，向用户进行对话推荐。
一种对话兴趣推荐方法装置电子设备存储介质

[发明专利]MIMO-OFDM系统频率偏差估计的方法-CN201510688422.7有效
发明人：周立国;颜峻;崔秀伶;彭锦 -专利权人：苏州威发半导体有限公司
申请日： 2015-10-21 - 公布日： 2018-09-25 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种MIMO‑OFDM系统频率偏差估计的方法，用于对MIMO‑OFDM系统接收机的若干个接收天线所接收的包含短训练序列、长训练序列和SIG序列的信号进行频率偏差估计，该方法包括利用信号的短训练序列计算出粗频率偏差、利用信号的长训练序列计算出长训练序列频率偏差、利用SIG序列计算出时域残余载波频偏后求和作为载波频偏的估计结果。
mimo ofdm 系统频率偏差估计方法