富士通株式会社专利技术

富士通株式会社共有10016项专利

  • 本申请实施例提供一种边链路资源选择方法以及装置。所述方法包括:终端设备针对对应于一个物理边链路反馈信道的候选资源集合,至少根据包含在所述候选资源集合中的预留资源的源终端设备和/或目的终端设备调整所述候选资源集合的优先级;以及所述终端设备...
  • 与多个对方通信装置实施无线通信的通信装置具有通信部和控制部。通信部实施与网络和对方通信装置之间的通信,该网络与该通信装置连接。控制部在从网络接收到请求与对方通信装置之间的上行数据通信的、包含与所请求的上行数据有关的信息的控制信号时,使多...
  • 本发明涉及信息处理程序、信息处理方法和信息处理设备。在信息处理程序中,计算机执行以下处理:在第一事件发生时,将生成的与第一事件相对应的第一事务登记在区块链中,生成其中用于标识第一事务的标识信息与第一密钥信息相关联的交易管理信息,基于第一...
  • 本发明涉及自动化软件程序修复。根据实施方式的一方面,操作可以包括:针对第一软件程序的第一源代码的第一迭代生成第一抽象语法树,以及针对第一源代码的第二迭代生成第二抽象语法树。操作还可以包括识别第一抽象语法树的第一子树以及识别第二抽象语法树...
  • 本发明涉及距离测量装置、距离测量方法以及程序。距离测量装置包括多个激光传感器和控制单元。所述多个激光传感器被配置成投射激光束并且接收来自在测量区域内移动的测量目标的反射光。控制单元被配置成基于测量区域和多个激光传感器的设置位置,以其中包...
  • 本发明涉及程序重写装置、存储介质和程序重写方法。由计算机执行的程序重写方法,该方法包括:重写程序以通过以多种数据类型对多个变量中的第一变量执行操作来输出第一输出组;重写程序以通过以多种数据类型对所述多个变量中的第二变量执行操作来输出第二...
  • 本申请实施例提供了一种边链路调度请求的触发方法、装置和系统,所述方法应用于终端设备,包括:如果至少一个常规边链路缓存状态报告(Regular SL BSR)被触发,则在以下条件的至少一个满足时,触发调度请求(SR):从所述Regular...
  • 本发明提供基站装置、终端装置、无线通信方法。基站装置包括:发送部,其使用各个逻辑信道发送第1类别的第1数据和第2类别的第2数据;以及处理器电路,其被配置为:省略与MAC PDU中的所述第2数据的数据长度有关的信息,该MAC是介质接入控制...
  • 提供了信息处理系统、信息处理方法及计算机可读存储介质。信息处理系统包括:搜索电路,其被配置成:对于由包含多个状态变量的能量函数表示的问题,获得邻域深度,所述邻域深度指示在针对所述问题的解的搜索中每一个状态转换要改变的状态变量的数目,以及...
  • 公开了搜索神经网络架构的方法和装置。神经网络架构包括骨干网络和特征网络。该方法包括:a.构建针对骨干网络的第一搜索空间和针对特征网络的第二搜索空间;b.利用第一控制器在第一搜索空间中采样骨干网络模型,利用第二控制器在第二搜索空间中采样特...
  • 提供了信息处理系统、信息处理设备、信息处理方法及程序。一种信息处理系统,搜索由包括多个状态变量的能量函数表示的问题的解,该信息处理系统包括第一节点和第二节点。第一节点搜索由多个状态变量之中的与被分配给第一节点的第一子问题相对应的第一状态...
  • 提供了非暂态计算机可读记录介质、学习方法和信息处理设备。处理包括开始用于构建包括多个层的模型的学习处理,所述多个层中的每个层均包括参数。学习处理执行迭代,每个迭代包括使用训练数据计算模型的输出误差以及基于该输出误差更新参数值。该处理还包...
  • 提供了程序、时间序列分析方法和信息处理设备。使计算机执行处理的程序。该处理包括从多个部分中选择部分,当多个近似应用程度中的每一个被设置在该部分中时,从顶部部分到该部分对第一输入数据组执行时间序列分析,基于执行的结果,针对设置的多个近似应...
  • 本发明涉及行为识别方法、行为识别装置和记录介质。行为识别方法,包括:由计算机针对图像的每一帧提取包括多个关节位置的骨架信息;根据骨架信息来计算第一组运动特征量;通过在由第二组运动特征量定义的特征量空间上绘制第一组运动特征量来计算绘制位置...
  • 本公开内容涉及图像处理装置和图像处理方法以及计算机可读存储介质。该图像处理装置包括:提取单元,被配置成从图像中提取包含待检测物体的前景,并且从图像的包含待检测物体的前景中提取包围待检测物体的边框;以及检测单元,使用边框在图像的前景中提取...
  • 本申请实施例提供一种道路区域确定装置及方法、电子设备。该方法包括:基于语义分割从输入图像中初步提取道路区域,确定初步道路区域;对确定了初步道路区域的输入图像进行二值化处理而得到二值化图像,根据所述二值化图像确定道路轮廓;使用多边形拟合所...
  • 本发明涉及学习方法和信息处理设备。存储器保存包括多个层的模型和训练数据,多个层包括它们相应的参数。处理器开始学习处理,学习处理通过使用训练数据来重复地计算模型的输出的误差,针对每个层计算指示关于参数的误差的梯度的误差梯度,并且基于误差梯...
  • 本公开内容涉及用于对模型进行多目标优化的装置、方法以及存储介质。根据本公开内容的一个实施例,该装置包括:存储器,存储有指令;以及处理器,处理器被配置从存储器获取指令,并执行指令以:确定模型的模型损失函数;基于模型损失函数和模型的速度指标...
  • 本申请实施例提供一种检测运动目标的方法、装置和电子设备,检测运动目标的装置,该装置包括:第一处理单元,其根据一段时间内的多个时刻接收的多天线回波信号,获得该一段时间对应的一帧距离-方位角分布图;第二处理单元,其获得第一时间段内的多帧距离...
  • 本发明实施例提供一种编码单元划分方法、图像编解码方法和装置,该编码单元划分方法包括:对待划分的处理单元进行下采样,以得到预定大小的待划分块;将该待划分块转换得到的第一向量输入至训练后的神经网络模型中,获取该神经网络模型的输出结果,该输出...