【課題】到達不能な移動電話機に向けられた電話呼を処理し、かつそれらに関するデータを処理するための方法を提供する。
【解決手段】本方法では、（Ｉ）移動電話呼利用者がデタッチモードであるか一時的に無線周波数信号により到達可能な範囲外にいるために到達不能であるときに、異なる番号または応答サービスへの呼迂回サービスが使用可能でない場合に、電話呼が電話呼データ管理および格納装置１４に経路指定され、（ＩＩ）移動電話機が再び到達可能になったときに、電話呼の加入者番号に通知が送信される。前記通知はＳＭＳの形で行われ、移動電話機が到達不能であった期間中に実行され失敗に終わった電話呼の電話呼データを含む。この種のサービスに関係する特殊装置９の動作も開示する。 （もっと読む）

複数のユーザ端末から信号（ｘ（１），ｘ（２），．．．，ｘ（Ｎｕ））を受信する受信ノードにおいて使用されるチャンネル推定器（２０２）であって、各ユーザ端末には、推定されるチャンネル上の送信のために一組の送信サブキャリアとテスト信号系列（ｒ_ｐ）がそれぞれ割り当てられる、チャンネル推定器（２０２）。チャンネル推定器（２０２）は、送信のためにユーザ端末（ＴＵ_１，ＴＵ_２，．．．，ＴＵ_Ｎｕ）に割り当てられたそれぞれの送信サブキャリアセットと、ユーザ端末に割り当てられたそれぞれのテスト信号系列の離散スペクトルとに関する情報をその中（４００）に格納している。自身に割り当てられたそれぞれの送信サブキャリアセットを使用することによりチャンネル上に送信されたそれぞれのテスト信号系列（ｒ_ｐ）を含む信号を複数のユーザ端末から受信すると、推定器は、受信された合成テスト信号の離散スペクトルを生成し（２０８）、合成テスト信号の離散スペクトルと、ユーザ端末（ＴＵ_１，ＴＵ_２，．．．，ＴＵ_Ｎｕ）に割り当てられたテスト信号系列の離散スペクトルとの関数としてチャネル推定を行う。周波数領域チャネル推定は、シングルキャリア周波数分割多重アクセス（ＳＣ−ＦＤＭＡ）システムのために行なわれる。
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道路交通監視システムが、モバイル端末の位置推定値を受信するための第１の入力（ｌａ）；監視が実行されるサービスの種類に依存して選択される入力スペックを受信するための第２の入力（ｌｂ）；及び道路交通地図を生成するための出力（１ｄ）とを備え、各道路交通地図は、１セットの領域要素に関連付けられると共に、領域要素の各々について、当該領域要素内を移動するモバイル端末の少なくとも１つの移動指数を含む。好ましくは、入力スペックは、次のパラメータ、すなわち領域要素サイズ、領域要素の観測時間スロット、及び前記少なくとも１つの移動指数の推定における最大許容誤差のうちの少なくとも２つから選択される。 （もっと読む）

所与データモデルに従って対応するネットワーク装置（ＮＥ_１，ＮＥ_２，ＮＥ_３，．．．，ＮＥ_Ｎ）の状態の表現を各々提供する付随リソースプロキシエージェント（ＲＰ_１，ＲＰ_２，．．．，ＲＰ_Ｎ）をもつ通信ネットワークに含まれる装置（ＮＥ_１，ＮＥ_２，ＮＥ_３，．．．，ＮＥ_Ｎ）で実施される介入に関連するワークフローモデルの自動作成システム。本システムは１組のレコーダーエージェント（２４）を含み、リソースプロキシエージェント（ＲＰ_１，ＲＰ_２，．．．，ＲＰ_Ｎ）はネットワーク装置（ＮＥ_１，ＮＥ_２，ＮＥ_３，．．．，ＮＥ_Ｎ）で実施される手動アクティビティ又はコマンド（例えばオペレータにより入力されるコマンド）によりトリガされる対応するネットワーク装置（ＮＥ_１，ＮＥ_２，ＮＥ_３，．．．，ＮＥ_Ｎ）の前記状態のイベントを表す情報信号（Ｉ_１，Ｉ_２，Ｉ_３，．．．，Ｉ_Ｎ）をレコーダーエージェント（２４）に送信するように構成されている。本システムは各レコーダーエージェント（２４）に送信された情報信号を分析し、ネットワーク装置（ＮＥ_１，ＮＥ_２，ＮＥ_３，．．．，ＮＥ_Ｎ）で実施される手動アクティビティ又はコマンドのワークフローモデルを作成するように構成されている。 （もっと読む）

異なる位置から同じ場面を撮影する２台のカメラ（Ｔ１、Ｔ２）を備えたステレオビジョンシステム（Ｓ）において、２台のカメラにより撮影されたデジタル画像間の密な視差場を求める方法が実行される。この方法は、当該場面の第１の画像及び第２の画像（ＩＭ１、ＩＭ２）を取り込むステップ、及び第２の画像の各ピクセルについて、第１の画像内のポイントからオプティカルフロー目的関数を最小化する第２の画像内の当該ピクセルへの変位を求めるステップを含む。オプティカルフロー目的関数は、第２の画像の各ピクセルについて、当該ピクセルに関連付けられたエピポーラ線と第１の画像内の上記ポイントとの間の距離に単調増加にて依存した項を含む。この項は、２台のカメラの校正パラメータに依存すると共に、校正データの不確かさに依存して重み付けされる。 （もっと読む）

同じ場面を撮影する２台のカメラ（Ｔ_１，Ｔ_２）を備えたステレオビジョン用システム（１００）において、エピポーラ幾何が知られている場合に散乱視差場を求める方法が実行される。この方法は、２台のカメラにより２つの異なる位置から当該場面の第１の画像及び第２の画像（ＩＭ_１，ＩＭ_２）を取り込むステップ；第１の画像中の少なくとも１つのピクセルを選択するステップであって、前記ピクセルは当該場面の１つのポイントに関連付けられており、第２の画像はこれも当該場面の前記ポイントに関連付けられた１つのポイントを含んでいる前記ステップ；及び前記ピクセルから第２の画像内の前記ポイントまでの変位を計算して費用関数を最小化するステップを含む。この費用関数は、第１の画像と第２の画像との間の差に依存した項と、エピポーラ直線から第２の画像内の前記ポイントまでの距離に依存した項とを含む。カメラを校正する際の誤差又は不確かさを考慮するために、前記ポイントの存在が許容されているエピポーラ直線のサブセットの周りの許容領域に属しているか否かをチェックする。 （もっと読む）

（データ送信用として下りチャネルを提供し、カレントＵＥによる下りチャネル上の送信データの一部の可用性に関連する情報を含む制御情報の送信用として少なくとも１個の付随制御チャネルを提供する）ＨＳＤＰＡで使用されているスキームと実質的に同様のスキームを長時間高速データレート送信、特にＭＢＭＳ送信用に適応させる。下りチャネルで送信されるデータ部分の長さを場合により（１ＴＴＩの長さに比較して）高値まで変化させる。サービスを享受するユーザ装置は付随制御チャネル上を制御情報として送信される適切に定義されたフィールドで目前の利用可能なデータ部分の長さを通知される。有利な点として、データ部分の「長時間」復号化中にＵＥは付随制御チャネルをモニターしないので、端末のバッテリに加わる衝撃が著しく低減する。 （もっと読む）

無線通信システムの所定のＯＳＩレイヤ（２１５ａ、２１５ｂ）に関連し、かつ前記ＯＳＩレイヤに固有のシグナリング情報を送信するように適合された、シグナリングメッセージを、シグナリング情報とは異なるデータを送信するために利用する方法。この方法は、前記シグナリングメッセージ内の未割り当てスペース（２８０、２９９）の存在を確認するステップ（５２０、５２５）と、未割り当てスペースの確認された存在に基づいて、前記シグナリング情報とは異なる送信可能なデータの量を決定するステップ（５４０）と、前記量の送信可能なデータを使用して、未割り当てスペースの少なくとも一部を埋めることによって、シグナリングメッセージを修正するステップ（５５０、５５５）とを含む。この方法は、２Ｇおよび３Ｇネットワークのようなセルラ電話ネットワーク内、８０２．１ｘネットワーク内、およびＤＶＢなどの放送ネットワーク内で、特に有用である。

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パッシブ光ネットワーク（ＰＯＮ）、例えばＧＰＯＮを介してデータパケット、例えばイーサネットパケットを送信する方法が開示される。この方法は、優先情報（ｐ，ＶＩＤ）を含んだ第１のデータパケット（ＥｔｈＰ）をパッシブ光ネットワーク（ＰＯＮ）の第１のインタフェース（ＯＮＵｉ，ＯＬＴ）から受信する段階；第１のインタフェース（ＯＮＵｉ，ＯＬＴ）にて第１のデータパケット（ＥｔｈＰ）を第２のデータパケット（ＧＥＭＦ）中にカプセル化する段階；及びパッシブ光ネットワーク（ＰＯＮ）を介して第２のデータパケット（ＧＥＭＦ）を第２のインタフェース（ＯＬＴ，ＯＮＵｉ）に送信する段階を含み、カプセル化する段階が、優先情報（ｐ，ＶＩＤ）を示す値を第２のデータパケット（ＧＥＭＦ）のヘッダーフィールド（ＰＩＤ）に挿入することを含む。優先情報（ｐ，ＶＩＤ）を示す値は優先度及び／又は仮想ＬＡＮ識別子を含み得る。好ましくは、優先情報（ｐ，ＶＩＤ）を示す値は、ＧＥＭフレームである第２のパケット（ＧＥＭＦ）のポート識別子フィールドに挿入される。この方法により、光ネットワーク（ＰＯＮ）の帯域幅をより良く使用できる。

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選択されたコンテンツアイテムをユーザーに提供する方法を開示する。コンテンツアイテムの選択は、コンテンツアイテムに予め割り当てられたメタデータ（一般には作成されたコンテンツメタデータ）、及び後で生成され関連付けられたメタデータ（導出されたコンテンツメタデータという）に基づいて行われる。加えて、コンテンツアイテムの選択は、コンテキストメタデータ、特に導出されたコンテキストメタデータに基づいて行なうこともできる。導出されたメタデータは、例えばコンテンツアイテム、作成されたコンテンツメタデータ及びコンテキストメタデータの内容に適用されるアルゴリズムに対応した導出規則に基づいて自動的に生成される。選択の質を改善するためにユーザープロフィールを使用できる。よって、機械学習技術に基づいてユーザープロフィールを構築し維持する方法も開示する。

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