特許 7873772出願番号特願 2025-501565
チャネル分類学習のためのオンデマンドラベリング

出願人ノキア　テクノロジーズ　オサケユイチア（識別番号 515076873）

2026年特許公開件数ランキング 156位 178件（※）

2026年特許取得件数ランキング 126位 170件（※）

公報発行日　2026年6月12

公報URL　https://ipforce.jp/patent-jp-P_B1-7873772　ログイン済みの方はこのURLへ

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※ 共同出願を含む

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本開示の一般に、電気通信の分野に関し、特に、チャネル分類学習のためのオンデマンドラベリングのための方法、装置、デバイス、およびコンピュータ可読記憶媒体

次に、いくつかの例示的な実施形態について、添付図面を参照して説明する。

【図1】図１は、本開示の例示的な実施形態が実装可能な通信環境の一例を示す図である。

【図2】図２は、本開示のいくつかの例示的な実施形態による通信のためのシグナリングフローを示す図である。

【図3A】図３Ａは、本開示のいくつかの例示的な実施形態における第１のタイプの分類モデルの例を示す。

【図3B】図３Ｂは、本開示のいくつかの例示的な実施形態における第１のタイプの分類モデルの例を示す。

【図4】図４は、本開示のいくつかの例示的な実施形態における、重要度評価情報を決定するためのプロセスのフローチャートを示す。

【図5】図５は、本開示のいくつかの例示的な実施形態における、第２のタイプの分類モデルと、そこから生成された基準分類モデルの一例を示す図である。

【図6】図６は、本開示のいくつかのさらなる例示的な実施形態における、重要度評価情報を決定するためのプロセスのフローチャートを示す。

【図7A】図７Ａは、従来のモデル学習アプローチと比較した、本開示のいくつかの例示的な実施形態におけるモデル性能の利得を示す図である。

【図7B】図７Ｂは、従来のモデル学習アプローチと比較した、本開示のいくつかの例示的な実施形態におけるモデルパフォーマンスゲインを示す図である。

【図8】図８は、本開示のいくつかの例示的な実施形態による、第１デバイスで実施される方法のフローチャートを示す。

【図9】図９は、本開示のいくつかの例示的な実施形態による、第２デバイスで実施される方法のフローチャートを示す。

【図10】図１０は、本開示の例示的な実施形態を実施するのに適した装置の簡略化されたブロック図である。

【図11】図１１は、本開示のいくつかの例示的な実施形態における例示的なコンピュータ可読媒体のブロック図を示す。図面を通して、同一または類似の参照符号は、同一または類似の要素を表す。図面を通して、同一または類似の参照符号は、同一または類似の要素を表す。

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