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公开(公告)号：CN119948490A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202380068894.5
申请日：2023-09-26
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/0499 , G06F16/9032 , G06F16/9038 , G06F16/432 , G06F16/532 , G06F16/56
Abstract: 一种通过使用包括文本编码器和视觉编码器的多模态模型来执行多模态任务的方法可以包括经由文本编码器从查询中获得文本特征，经由视觉编码器从一个或多个输入图像中获得图像特征，以及基于文本特征和图像特征之间的相似性输出对查询的响应，其中根据由超网络生成的共享向量和剪枝向量来剪枝和共享文本编码器和视觉编码器的权重向量，并且其中超网络和多模态模型被联合训练，以最小化文本编码器和视觉编码器中权重向量之间的差异、文本编码器的不同层中权重向量之间的差异和多模态模型中的参数数量中的至少一个。
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公开(公告)号：CN119631131A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202380056056.6
申请日：2023-07-11
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G10L21/0216 , G10L25/30 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N20/20
Abstract: 由电子设备执行的方法包括获得有噪语音信号，使用语音掩蔽预测模型基于第一有噪语音信号子集生成预测的语音掩蔽，并且使用噪声掩蔽预测模型基于第二有噪语音信号子集生成预测的噪声掩蔽，使用滤波掩蔽预测模型基于预测的语音掩蔽和预测的噪声掩蔽生成预测的滤波掩蔽，以及使用预测的滤波掩蔽生成干净语音信号。
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公开(公告)号：CN112368718B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN201980044458.8
申请日：2019-08-09
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 包括深度记忆模型的电子设备包括至少一个存储器和耦合到至少一个存储器的至少一个处理器。至少一个处理器被配置为接收对深度记忆模型的输入数据。至少一个处理器还被配置为基于输入数据提取耦合到深度记忆模型的外部存储器的历史状态。至少一个处理器还被配置为基于输入数据更新外部存储器的历史状态。此外，至少一个处理器被配置为基于所提取的外部存储器的历史状态输出预测。
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公开(公告)号：CN108141460B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201680060293.X
申请日：2016-10-14
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种用于无限数据流管理的装置、方法及计算机可读介质。该装置包括以数据集存储流数据的存储器以及与该存储器操作性连接的处理器。处理器将数据集变换为第二数据集。为变换数据集，处理器确定差异水平是否超出阈值，并在差异水平超出阈值时通过添加噪声来变换数据集。当差异水平未超出阈值时，处理器确定追溯计数是否大于阈值，在追溯计数大于阈值时通过添加第二噪声来变换数据集，在追溯计数不大于阈值时通过添加第三噪声来变换数据集。处理器将第二数据集发送至数据处理系统以供进一步处理。
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公开(公告)号：CN118318235A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202380014781.7
申请日：2023-02-06
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 达尔坎杜拉·阿拉奇奇格·卡尔帕·沙希卡·席尔瓦·古纳拉特纳 , 维杰·斯里尼瓦桑 , 金红霞
IPC: G06F40/30 , G06F40/205
Abstract: 在人工智能模型(AI模型)中，输入数据被处理以提供输入数据的分类和AI模型的过程的可视化两者。这是通过执行输入数据的意图和槽分类、生成权重和二元分类器logit、执行特征融合和分类来完成的。然后将图形解释与logit一起作为可视化输出。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN110832533A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201880045026.4
申请日：2018-07-23
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种推荐方法，包括：检索包括已消费内容和未消费内容的内容消费数据。基于内容消费数据，识别未消费的第一段内容。确定与第一段内容的负消费相关的第一段内容的第一特征。使用第一系统将第一特征修改为第二特征。将包括第二特征的第二段内容提供给电子设备。第二段内容是第一段内容的修改实例。
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公开(公告)号：CN109792465A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201780059845.X
申请日：2017-09-29
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种称为时移键控(TSK)的调制方法用于以高能效方式在两个设备之间传输消息。由不可听到的音频信号表示的消息在发送设备上被调制。音频信号由非零幅度分隔符信号的队列组成，其中在分隔符之间具有零幅度传输的时间段。将零幅度传输时段的持续时间映射到符号，然后将多个符号组合成消息。在发送设备上，将音频信号分解为映射到符号的片段或比特序列。在接收设备上，将零幅度传输的持续时间转换为组合为消息的符号。分隔符信号具有逐渐增大和逐渐减小的幅度，并且具有使得它们可被接收设备检测到的长度。
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公开(公告)号：CN107683466A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201680032004.5
申请日：2016-07-19
Applicant: 三星电子株式会社
CPC classification number: G06F21/6245 , G06F9/4451 , G06F17/30 , G06F21/552 , G06F21/577 , G06F21/604 , G06F21/6263 , H04L63/102 , H04L67/306 , G06F15/16
Abstract: 计算系统包括：控制电路，配置为：确定用于控制用户的通信的隐私基线，确定用于控制与用户相关联的第一可执行程序的通信的应用特定的隐私设置，基于隐私基线和应用特定的隐私设置产生用户特定的隐私简档，用户特定的隐私简档用于控制包括第二可执行程序的应用集；以及存储电路，连接到控制电路，配置为存储用户特定的隐私简档。
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公开(公告)号：CN119948489A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202380068845.1
申请日：2023-09-26
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06N3/042 , G06N3/045 , G06F40/284 , G06F40/56 , G06F16/332 , H04L51/02
Abstract: 一种方法包括从用户接收大型语言模型（LLM）的输入。该方法还包括基于输入生成一个或多个词元嵌入。该方法还包括使用上下文提示生成器（CPG）基于输入生成一个或多个提示嵌入，该一个或多个提示嵌入表示未被包含在LLM的现有知识中的新的或更新的信息。该方法还包括向LLM提供一个或多个词元嵌入和一个或多个提示嵌入。另外，该方法包括使用LLM基于一个或多个词元嵌入和一个或多个提示嵌入来输出预测，其中，预测反映由一个或多个提示嵌入表示的新的或更新的信息。
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