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公开(公告)号:CN117319163A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202210710778.6
申请日:2022-06-22
申请人: 中兴通讯股份有限公司 , 北京邮电大学
IPC分类号: H04L41/0226 , H04L43/04 , H04L43/0852 , H04L41/0823 , H04L43/087
摘要: 本申请提出一种业务数据的传输方法、设备、电子设备和存储介质,涉及通信技术领域。该方法包括:依据第一传输参数和预设的参数映射关系对第二传输参数进行调整,获得待使用传输参数,其中,第一传输参数为第一网络的设备发送的参数,第二传输参数为第二网络的设备的传输参数,第一网络和第二网络为传输时延不同的两个通信网络;响应于第一网络的设备发送的业务数据,依据待使用传输参数在第二网络中传输业务数据。实现跨域的、且传输时延可控的数据传输,满足时间精度高的工业需求,促进工业领域的发展。
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公开(公告)号:CN116455470A
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202310036204.X
申请日:2023-01-06
申请人: 北京邮电大学 , 国网宁夏电力有限公司信息通信公司 , 国网宁夏电力有限公司
IPC分类号: H04B10/275 , H04Q11/02 , H04Q11/00 , H04L41/14
摘要: 一种边缘计算光网络中分布式模型训练方法及装置,该方法根据是否满足环路可靠性要求、节点数量要求,及是否包含源节点进行候选环路选择;从环路中选择节点包含源节点,计算每次迭代的计算时间、传输时间,及根据模型精度得到迭代次数,从而得到总的训练时长;判断环上资源是否满足计算资源和频谱资源需求,计算资源需求判断方式为:可用数量、时间槽充足,且在不同节点上包含相同的空闲时段;频谱资源需求判断方式为:空闲的频谱槽序号相同,且与计算资源有相同的空闲时段;若环上资源同时满足计算资源和频谱资源需求,为任务分配资源,任务部署成功。本发明有效避免节点和链路故障影响,减少批量任务的阻塞率,获得可靠的分布式模型训练服务。
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公开(公告)号:CN116052291A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202111254440.6
申请日:2021-10-27
IPC分类号: G06V40/70 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明提供的基于非对齐序列的多模态情绪识别方法,涉及计算机视觉技术领域,包括以下步骤:S1从文本模态、视觉模态和音频模态分别提取目标视频的特征,即文本表征、视觉表征和音频表征;S2根据文本模态、视觉模态和音频模态的时序结构对文本表征、视觉表征和音频表征进行特征预处理;S3通过跨模态Transformer模块将S2的结果进行融合,得到高阶互补表征。本发明能够根据三种模态的互补特征学习跨模态的融合表征,在不丢失原始模态特征的前提下,使结果更具有鲁棒性,处理更加高效,且能够平衡准确率和参数量,提高多模态情绪识别的实际应用价值。
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