用于确定时间戳的方法和装置.pdf
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相关资料
用于确定时间戳的方法和装置.pdf
本申请实施例公开了用于确定时间戳的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:采集视频数据并播放目标音频数据;获取该视频数据中的至少一帧的采集时间和传输就绪时间,基于所获取的采集时间和传输就绪时间,确定该视频数据的帧的延迟时长;对于该视频数据中的帧,确定采集到该帧时已播放的目标音频数据的数据量,将该数据量对应的播放时长与该延迟时长的差值确定为该帧的时间戳。该实施方式提升了所录制的配乐视频的音视频同步效果。
用于精确加时间戳的方法和装置.pdf
在网络设备中,装置和方法执行精确加时间戳。时间代理接收与基于主控时钟域中的主控实时时钟的时间表示对应的主控步调信号。时间累加器每次基于主控步调信号累加时间单位一个填充量。时间累加器根据以比主控步调信号更高的频率运行的本地时钟信号将累加的时间单位减少泄漏量。校正逻辑在时间累加器中存放附加填充量的时间单位之前以与本地时钟信号的频率对应的粒度基于在时间累加器中的时间单位的残留数目周期性地生成目标时钟域中的更新的时间表示。
用于确定时间延迟的设备和方法.pdf
一种设备,包括:收发器;第一天线,所述第一天线通过天线电路连接到所述收发器以实现阻抗匹配和滤波中的一个或多个;第二天线,所述第二天线绕过所述天线电路连接到所述收发器;校准装置,所述校准装置被配置成基于以下中的至少一个来确定由至少所述第一天线和所述天线电路引入的时间延迟:由所述收发器从所述第一天线发送且由所述收发器通过所述第二天线接收的信号;和由所述收发器从所述第二天线发送且由所述收发器通过所述第一天线接收的信号。
用于训练模型的方法和装置、用于生成信息的方法和装置.pdf
本申请公开了用于训练模型的方法和装置,以及用于生成信息的方法和装置。该用于训练模型的方法的实现方案为:获取训练样本集,利用机器学习算法,将训练样本集中的训练样本包括的行为特征信息、其他特征信息和对象特征信息作为输入数据,将与输入的行为特征信息对应的用户行为向量、与输入的对象特征信息对应的对象向量和与输入的其他区特征信息、用户行为向量和对象向量对应的用户和各个待预测对象之间的偏好值作为期望输出数据,训练得到向量及用户偏好生成模型。该方案实现了使用一个模型同时进行用户行为嵌入、待预测对象嵌入和用户画像偏好预估
用于生成模型的方法和装置、用于生成信息的方法和装置.pdf
本申请公开了用于生成模型的方法和装置,以及用于生成信息的方法和装置。该用于生成模型的方法的实现方案为:获取一定时间内各个用户的用户行为数据;确定所有用户行为数据中各个用户的用户向量和各个对象的对象向量;根据所有用户向量和所有对象向量,对所有用户和所有对象进行聚合,生成各个用户集和各个对象集;确定每个用户集与每个对象集对应的第一行为数据集;利用MAB机制和机器学习算法,将第一行为数据集中所有行为数据作为输入数据,将每个用户针对各个对象的点击率作为期望输出,学习得到MAB的各个臂参数和点击率预测模型。该方案将