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公开(公告)号：CN117689006A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311491413.X
申请日：2023-11-09
Applicant: 北京邮电大学 , 中移雄安信息通信科技有限公司
IPC: G06N3/096 , G06N3/098 , G06N3/094 , G06N3/0475
Abstract: 本说明书实施例提供了联邦迁移学习方法及装置，其中，一种联邦迁移学习方法包括：获取目标域发送的任务请求；所述任务请求中携带有所述目标域的目标域数据；根据所述目标域数据和至少一个候选源域中各候选源域的源域数据，计算所述目标域与所述各候选源域的域相似度；基于所述域相似度在所述至少一个候选源域中确定目标源域，并基于所述目标源域基于联邦学习获得的生成器生成训练数据；根据所述训练数据和对齐损失，对所述目标域中各目标域客户端进行任务处理的初始处理模型进行联邦迁移学习。
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公开(公告)号：CN111935748B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010832108.2
申请日：2020-08-18
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种可靠性高和负载均衡的虚拟网资源分配方法，包括vEPC和网络链路，所述vEPC将基础硬件设备虚拟为通用的网络资源，所述资源分配方法令通用的网络资源中的基础硬件资源为底层网络，并将底层网络承载的虚拟业务称为虚拟网，本发明先将通用的网络资源中的基础硬件资源作为底层网络，并将底层网络划分为社团并进行优化，然后将底层网络和虚拟网进行排序，最后为虚拟网分配资源，包括为虚拟节点分配资源和为虚拟链路分配资源两个过程，其中在为虚拟节点分配资源时保证了负载均衡和可靠性，在为虚拟链路分配资源时保证了虚拟网的带宽需求，有效的解决了5G核心网的大规模虚拟网资源分配问题。
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公开(公告)号：CN113285832B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110565689.2
申请日：2021-05-24
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L41/0823 , H04L41/14
Abstract: 基于NSGA‑II的电力多模态网络资源优化分配方法，所述方法包括如下三个步骤：步骤S1：电力多模态网络模型的构建，包括的评估指标有：资源开销、链路可靠性、资源占用分布；步骤S2：基于NSGA‑II的资源优化算法；包含的步骤如下：步骤S2.1：种群初始化；步骤S2.2：拥挤度函数的计算；步骤S2.3：种群选择；步骤S2.4：种群交叉及变异；步骤S3:将步骤S2中基于NSGA‑II的资源优化算法应用到步骤S1中构建的电力多模态网络模型中，进行网络资源优化分配。本发明的资源优化分配方法有效的解决了现有技术中存在的电力多模态网络资源优化结果较为单一，难以满足业务需求，网络资源利用率、收敛速度、可靠性有待提高，网络堵塞严重的问题。
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公开(公告)号：CN117014910A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310716535.8
申请日：2023-06-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供了一种无线协议栈框架及基于无线协议框架的通信方法，无线协议栈框架包括发送端和接收端，发送端的第一信道维护模块用于获取第N轮次第一传输信息、第N‑1轮次第一资源推荐信息和第N‑1轮次第二资源推荐信息并预测虚拟信道信息和生成第N轮次第一资源推荐信息；发送端的第一数据处理模块用于获取第一数据信息，基于虚拟信道信息将第N轮次第一资源推荐信息和第一数据信息进行处理，生成目标信号；接收端的第二数据处理模块用于接收目标信号，并对目标信号进行处理，获得第N轮次第一资源推荐信息和第一数据信息；接收端的第二信道维护模块用于获取第N轮次第一资源推荐信息和第N轮次第二传输信息，并生成第N轮次第二资源推荐信息。
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公开(公告)号：CN116321434A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310166096.8
申请日：2023-02-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W72/04 , H04B17/391 , G06N7/01 , G06N3/092
Abstract: 本申请提供了一种模型训练、上行资源占用方法、装置、设备及介质，所述方法包括：基于马尔科夫决策对主动式网络架构进行建模，确定主动式网络架构中用户设备的状态模型、动作模型和奖励模型；通过多智能体强化学习策略对主动式网络架构中用户设备的状态模型、动作模型和奖励模型构建的网络模型进行训练，得到训练后的用户设备的Actor网络和Critic网络。本申请中，通过多智能体强化学习策略集中训练分布式执行的方式，可以基于主动式网络的全局信息对用户设备的资源占用模型进行训练，从而解决了主动式网络中上行传输发送方无法实时准确获取信道状态反馈等全局信息从而无法进行合理的资源占用的缺陷问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114995990A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210403729.8
申请日：2022-04-18
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，提供一种计算任务卸载方法、装置、电子设备及计算机存储介质。包括：接收车辆发送的车辆信息与计算任务，所述车辆信息包括位置信息、速度信息；基于所述位置信息、所述速度信息、所述计算任务中的任务信息与各边缘节点的状态信息进行分层卸载决策，得到所述计算任务的分层卸载方案；基于所述分层卸载方案控制各所述边缘节点中的相应边缘节点对所述计算任务进行分层卸载。本申请通过考虑车辆的移动性，并且对计算任务进行分层卸载决策，可以减少任务中断，有效提高进行计算任务卸载时的效率。
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公开(公告)号：CN111510501A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010333661.1
申请日：2020-04-24
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种可调频物联网终端，包括信号接收模块、调频缓冲模块，所述信号接收模块接收可调频物联网终端中信号接收器输出信号，信号接收模块通过运放器AR1接调频缓冲模块输入端口，调频缓冲模块运用电感L4滤除高频信号分量，电容C1、电容C2滤除信号低频分量，同时三极管Q1起到放大信号电流的作用，同时为了用源信号取代现有技术中参考信号进行调频，运用电阻R3分压，然后运用三极管Q3和电容C4组成延时电路同步调频电路输出信号，使其一起输入三极管Q4、三极管Q5和可变电阻RW1组成调频电路对信号进行调制频率，调频缓冲模块输出端口接可调频物联网终端控制器，实现对物联网终端信号接收器输出信号主动调频校准的效果。
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公开(公告)号：CN111062421A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911192502.8
申请日：2019-11-28
Applicant: 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于相关性分析的网络节点多维数据社团划分算法，方法利用节点属性之间的关系，对节点进行相关性分析，根据相关性的大小决定节点之间是否有边相连，由此得到复杂网络；然后在高斯混合模型的基础上，利用节点自身属性建立模型，通过EM算法求解模型最优解得到加权复杂网络的最优划分结果；本发明的基于相关性分析的网络节点多维数据社团划分算法高度利用了节点自身属性特征以及节点之间的关联关系，有效的提高社团划分的精准度，算法实施简单，可操作性强，并且不受限于既定的规则和推理模型，适用各式各样的复杂网络。
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公开(公告)号：CN109743600A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910035896.X
申请日：2019-01-15
Applicant: 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: H04N21/2662 , H04N21/647
Abstract: 本发明的基于可穿戴的现场运维自适应视频流传输速率控制方法，所述接收端传输速率控制包括S1、对到达时间滤波S2、计算自适应阈值S3、进行过载检测S4、远程速率控制S5、REMB处理；所述发送端传输速率控制具体为，首先根据RTCP数据包包含视频流的丢包率计算发送速率，然后进一步优化调整发送速率，最后根据计算后的发送速率采用视频编解码等速率控制方法控制当前数据包的发送速率，实现视频数据流速率对网络状况的有效适应和匹配。本发明之目的在于通过视频流传输速率随网络链路质量变化自适应动态调整，较大程度的提高网络带宽利用率，提高视频流的发送速率，提升视频播放的流畅性和稳定传输速率。
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公开(公告)号：CN115033355A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210482168.5
申请日：2022-05-05
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请提供一种任务调度方法、电子设备及存储介质，该方法包括：基于应用程序请求信息形成应用任务图；确定应用任务图中各个应用任务对应的任务优先级，形成任务优先队列；基于优先队列集合确定队首任务集合；根据队首任务集合确定目标调度任务；分别确定边缘云系统中的各个异构边缘服务器对应的容器配置状态，确定目标调度任务在各个异构边缘服务器中分别对应的第一预估完成时间；确定目标调度任务在边缘云系统中的远程云服务器中的第二预估完成时间；基于各个第一预估完成时间以及第二预估完成时间确定目标调度服务器。本申请提供的方案，能够充分利用服务器资源，提升任务动态调度合理性，提高应用任务处理效率。
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