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1. 发明申请

US20140316274A1 ULTRASOUND SYSTEM AND CLUSTER FILTERING METHOD THEREOF 审中-公开
标题翻译：超声波系统及其滤波方法
公开(公告)号：US20140316274A1
公开(公告)日：2014-10-23
申请号：US14258501
申请日：2014-04-22
申请人： SAMSUNG ELECTRONICS CO., LTD. , Industry-University Cooperation Foundation Sogang University
发明人： Hyun-woo KOH , Yang-mo YOO , Sun-mi YEO , Woo-youl LEE , Young-tae KIM , Hwan SHIM , Hyung-joon LIM
IPC分类号： A61B8/08
CPC分类号： A61B8/5269 , A61B5/1128 , A61B8/06 , A61B8/488 , G01S15/8977 , G01S15/8981 , G05B2219/40326 , G06T7/00 , G06T7/0012 , G06T7/10 , G06T7/20 , G06T7/215 , G06T7/60 , G06T9/20 , G06T2207/20112 , G06T2207/20201
摘要： An ultrasound system and a clutter filtering method thereof are provided. The clutter filtering method includes: transmitting an ultrasound signal to an object; receiving a reflection signal reflected from the object; performing a singular value decomposition (SVD) on a plurality of doppler signals constituting the reflection signal; dividing a representation of the object into a plurality of regions according to a result of performing the SVD; determining cutoff frequencies of the plurality of regions according to different methods; and performing clutter filtering on the plurality of regions by using the determined cutoff frequencies.
摘要翻译：提供超声波系统及其杂波滤波方法。杂波滤波方法包括：向对象发送超声信号; 接收从物体反射的反射信号; 对构成反射信号的多个多普勒信号执行奇异值分解（SVD）; 根据执行SVD的结果将对象的表示划分成多个区域; 根据不同的方法确定多个区域的截止频率; 以及通过使用所确定的截止频率对所述多个区域执行杂波滤波。

2. 发明授权

US11948062B2 Compressed recurrent neural network models 有权
公开(公告)号：US11948062B2
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：US17112966
申请日：2020-12-04
申请人： Google LLC
发明人： Ouais Alsharif , Rohit Prakash Prabhavalkar , Ian C. McGraw , Antoine Jean Bruguier
IPC分类号： G06N3/044 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06F17/16 , G06N3/04 , G06N3/084
CPC分类号： G06N3/044 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06N20/00 , G05B2219/33025 , G05B2219/40326 , G06F17/16 , G06N3/04 , G06N3/084
摘要： Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on computer storage media, for implementing a compressed recurrent neural network (RNN). One of the systems includes a compressed RNN, the compressed RNN comprising a plurality of recurrent layers, wherein each of the recurrent layers has a respective recurrent weight matrix and a respective inter-layer weight matrix, and wherein at least one of recurrent layers is compressed such that a respective recurrent weight matrix of the compressed layer is defined by a first compressed weight matrix and a projection matrix and a respective inter-layer weight matrix of the compressed layer is defined by a second compressed weight matrix and the projection matrix.

3. 发明授权

US10878319B2 Compressed recurrent neural network models 有权
公开(公告)号：US10878319B2
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：US15394617
申请日：2016-12-29
申请人： Google LLC
发明人： Ouais Alsharif , Rohit Prakash Prabhavalkar , Ian C. McGraw , Antoine Jean Bruguier
IPC分类号： G06N3/08 , G06F17/16 , G06N3/04
CPC分类号： G06N3/08 , G05B2219/33025 , G05B2219/40326 , G06F17/16 , G06N3/0445
摘要： Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on computer storage media, for implementing a compressed recurrent neural network (RNN). One of the systems includes a compressed RNN, the compressed RNN comprising a plurality of recurrent layers, wherein each of the recurrent layers has a respective recurrent weight matrix and a respective inter-layer weight matrix, and wherein at least one of recurrent layers is compressed such that a respective recurrent weight matrix of the compressed layer is defined by a first compressed weight matrix and a projection matrix and a respective inter-layer weight matrix of the compressed layer is defined by a second compressed weight matrix and the projection matrix.

4. 发明公开

EP1302285A2 Kalibrierverfahren für einen Roboterarm 审中-公开
标题翻译： Kalibrierverfahrenfüreinen Roboterarm
公开(公告)号：EP1302285A2
公开(公告)日：2003-04-16
申请号：EP02019185.4
申请日：2002-09-02
申请人： Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.
发明人： Schreiber, Günter , Albu-Schaefer, Alin , Sporer, Norbert
IPC分类号： B25J9/16
CPC分类号： B25J9/1692 , G05B2219/39007 , G05B2219/40326 , G05B2219/40527
摘要： Die vorliegende Erfindung stellt ein Verfahren zum Kalibrieren eines Roboterarmes bereit, bei dem Parameter definiert werden, die die Lage und Orientierung von Gelenken eines Roboterarmes charakterisieren. Der Tool-Center-Point des Roboterarmes wird an einer Referenzposition festgelegt, und danach wird eine Nullraumbewegung bezüglich dieser Referenzposition durchgeführt. Dabei werden Gelenkwinkel der Gelenke des Roboterarmes ermittelt und zur Schätzung aktueller Parameterwerte verwendet.
摘要翻译：工业机器人的处理臂由多个铰链连接件构成，每个连接件具有由高性能马达提供的受控运动。根据手臂连杆的位置和方向来定义机器人手臂的校准。手臂的工具中心位置设置在参考位置。这一点的运动定义了链接位置。

5. 发明公开

EP1302285A3 Kalibrierverfahren für einen Roboterarm 审中-公开
标题翻译：的机器人手臂的校准方法
公开(公告)号：EP1302285A3
公开(公告)日：2006-09-27
申请号：EP02019185.4
申请日：2002-09-02
申请人： Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.
发明人： Schreiber, Günter , Albu-Schaefer, Alin , Sporer, Norbert
IPC分类号： B25J9/16
CPC分类号： B25J9/1692 , G05B2219/39007 , G05B2219/40326 , G05B2219/40527
摘要： Die vorliegende Erfindung stellt ein Verfahren zum Kalibrieren eines Roboterarmes bereit, bei dem Parameter definiert werden, die die Lage und Orientierung von Gelenken eines Roboterarmes charakterisieren. Der Tool-Center-Point des Roboterarmes wird an einer Referenzposition festgelegt, und danach wird eine Nullraumbewegung bezüglich dieser Referenzposition durchgeführt. Dabei werden Gelenkwinkel der Gelenke des Roboterarmes ermittelt und zur Schätzung aktueller Parameterwerte verwendet.

6. 发明公开

KR1020070002365A 주성분 분석 기법에 기반한 3차원 시퀀스 데이터 부호화장치 및 방법 失效
标题翻译：基于原理分析的压缩3D MESH序列数据的装置和方法
公开(公告)号：KR1020070002365A
公开(公告)日：2007-01-05
申请号：KR1020050057863
申请日：2005-06-30
申请人： 재단법인서울대학교산학협력재단
发明人： 허준희 , 양정휴 , 이상욱
IPC分类号： G06T17/00 , G06T9/00
CPC分类号： H04N19/124 , G05B2219/40326 , H03M7/3022 , H04N19/19
摘要： An apparatus and a method for encoding 3-dimensional sequence data based on principal component analysis algorithm are provided to efficiently compress the 3-dimensional sequence data by differently determining quantization steps according to the singular value of each principle component and defining the number of principal components. 3-dimensional sequence data are inputted to a singular value decomposer(110) and divided into a singular value, a right side principal component and a left side principal component by SVD(Singular Value Decomposition). A quantization step determiner(120) determines the number of quantization steps and principal components by using the decomposed singular value. The information on the number of quantization steps and principal components is transmitted to a quantization unit(130). An arithmetic encoder(140) encodes the quantized data.
摘要翻译：提供了一种基于主成分分析算法对3维序列数据进行编码的装置和方法，以通过根据每个主成分的奇异值不同地确定量化步长来有效地压缩3维序列数据，并定义主分量数。将三维序列数据输入到奇异值分解器（110），并通过SVD（奇异值分解）被划分成奇异值，右侧主分量和左侧主分量。量化步长确定器（120）通过使用分解的奇异值来确定量化步长和主分量的数量。关于量化步长和主成分的数量的信息被发送到量化单元（130）。算术编码器（140）对量化的数据进行编码。

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