本公开的一方式所涉及的终端的特征在于，具有：接收1个媒体访问控制控制元素(Medium Access Control Control Element(MAC CE))的接收单元；以及通过所述1个MAC CE更新用于相同带域或相同小区组内...

本公开的一个方式所涉及的终端其特征在于，具有：控制单元，基于所设定的SPS设定的数量、所设定或所激活的小区的数量以及所设定的HARQ

本公开的一个方式所涉及的终端，其特征在于，具有：控制单元，基于报告的所支持的全功率发送的模式、以及报告的发送预编码矩阵指示符(Transmitted Precoding Matrix Indicator(TPMI))组，决定是否以全功率...

本公开的一个方式的终端包括：接收单元，接收表示与物理上行共享信道(PUSCH)对应的探测参考信号(SRS)资源集的第1设定信息；以及控制单元，在所述SRS资源集不包含SRS资源的情况下，决定为不发送基于所述SRS资源集的SRS。按照本公...

本公开的终端的一方式具有：发送单元，发送第一信息和第二信息，上述第一信息通知波束故障的发生，上述第二信息与检测出上述波束故障的小区以及新候选波束的至少一个相关；和控制单元，在上述第一信息被触发之后进行上述第二信息的发送的情况下，进行上述...

本公开的一个方式所涉及的终端包括：控制单元，基于被监视的物理下行控制信道(PDCCH)候选、和非重叠控制信道元素(CCE)各自的、每个时隙每个发送接收点的最大数量，来向多个搜索空间(SS)集的至少一个配置多个PDCCH候选；以及接收单元...

本公开的一个方式所涉及的终端，其特征在于，具有：控制单元，基于监视时机，决定包含用于监视下行链路控制信道(物理下行链路控制信道(Physical Downlink Control Channel(PDCCH)))的跨度的跨度模式；以及接...

本公开的一个方式所涉及的终端具有：控制单元，向基于被监视的物理下行链路控制信道候选即PDCCH候选、和非重叠控制信道元素即非重叠CCE各自的、每个时隙每个发送接收点的最大数而被设定的多个搜索空间集即多个SS集配置PDCCH候选；以及接收...

终端具有：接收部，其从其他的终端接收数据；控制部，其根据循环移位组，确定配置如下信道的资源，所述信道被用于收发与和所述数据对应的重发控制有关的应答；以及发送部，其在所述确定出的资源中，向所述其他的终端发送与和所述数据对应的重发控制有关的...

本公开的一方式所涉及的终端的特征为，具有：接收与服务和资源的关联有关的信息的接收单元；以及使用与所述关联有关的信息中的、与使用的服务对应的资源来进行发送处理的发送单元。根据本公开的一方式，在存在应用了不同服务的TRP的情况下能够适当地控...

终端具有：控制部，其确定如下资源：所述资源是配置有用于发送与重发控制有关的应答的第1信道的时域中包含的、且在第1信道的发送中未使用的频域资源；以及发送部，其使用所述资源发送第2信道或信号。源发送第2信道或信号。源发送第2信道或信号。

无线通信节点(100A)在调整下行链路的发送定时以及无线通信节点(100B)中的上行链路的接收定时的情况下，确定基于在上行链路的发送定时确定中使用的定时信息的该接收定时的调整值、或者相对于定时信息的偏移值。无线通信节点(100A)向无线...

终端具有：接收部，其经由用于收发与重发控制有关的应答的第1信道，从其他的终端接收与重发控制有关的应答；控制部，其从基站接收表示第1偏移的信息，所述第1偏移是从所述第1信道到向所述基站发送所述与重发控制有关的应答的第2信道为止的时域中的偏...

本公开的一方式所涉及的终端的特征在于，具有：接收单元，接收用于释放多个半持续调度(Semi

本公开的一个方式所涉及的终端的特征在于，具有：接收单元，接收用于释放多个半持续调度即多个SPS的下行链路控制信息；以及控制单元，进行决定以使将与所述下行链路控制信息对应的混合自动重发请求确认即HARQ

本公开的一方式所涉及的终端的特征在于，具有：控制单元，针对数据的重发，判断是否支持与该数据的初始发送不同的处理时间的能力的应用，在支持的情况下，决定应用于所述重发的处理时间的能力；以及发送接收单元，基于所决定的应用于所述重发的处理时间的...

O

本发明的一方式所涉及的终端，具有：接收单元，从基站接收包含同步信号以及广播信道的同步信号块；以及控制单元，在作为有关相邻小区是否与服务小区同步的信息，表示所述相邻小区与所述服务小区同步的信息从所述基站被通知给终端的情况下，基于所述服务小...

本公开涉及模型训练领域，并且具体涉及一种训练装置方法、设备以及计算机可读介质。该装置包括：初始化模块，根据基础类别样本对初始模型进行初始化以获得中间模型，所述中间模型中包含与基础类别相关的第一参数集；以及训练模块，利用训练数据集对所述中...

公开了一种基于神经网络的目标跟踪方法，包括：获取当前图像帧；在所述当前图像帧中确定初始目标区域；确定所述初始目标区域所属的样本类型，其中，所述样本类型包括正样本类型和多个负样本类型；基于所述初始目标区域所属的样本类型，在所述当前图像帧中...