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公开(公告)号：CN116541707A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310548781.7
申请日：2023-05-16
申请人： 中电信数智科技有限公司 , 北京邮电大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要： 本申请公开了一种图文匹配模型训练方法、装置、设备及存储介质，方法包括：确定正样本对中图像数据与文本数据的相似度，及负样本对中图像数据与文本数据的相似度；计算正样本对与困难负样本对的相似度差值，困难负样本对为相似度最高的负样本对；基于相似度差值，选择目标损失函数中的第一损失函数或第二损失函数；第一损失函数用于挖掘困难负样本对；第二损失函数用于挖掘非困难负样本对；根据所选择的第一损失函数或第二损失函数，训练图文匹配模型。这样，可以根据相似度差值及选择用第一损失函数或第二损失函数，实现有选择地挖掘困难负样本对，解决了相关技术在训练初期的梯度消失问题，提升了模型的匹配性能，从而实现精准匹配。
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公开(公告)号：CN109361550B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201811390557.5
申请日：2018-11-21
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京天融信网络安全技术有限公司 , 北京天融信科技有限公司 , 北京天融信软件有限公司 , 工信通(北京)信息技术有限公司 , 北京邮电大学
IPC分类号： H04L12/24
摘要： 本发明公开了一种网络设备配置管理的方法、装置及设备，其中，一种网络设备配置管理的方法，包括：将配置信息嵌入到待实例化模板件中，从而得到含有配置信息的配置数据文件，所述待实例化模板件是通过精简网络设备的yang模型文件的映射模板得到的；将所述配置数据文件进行预处理，得到固定格式的配置数据文件；将所述固定格式的配置数据文件发送；接收对发送的固定格式的配置数据文件的反馈信息。解决了现有技术中存在因网络设备厂商不同而引起的管理配置命令不同，所造成众多设备之间难以维护的问题。
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公开(公告)号：CN109729528B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201910161391.8
申请日：2019-03-04
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种基于多智能体深度强化学习的D2D资源分配方法，属于无线通信领域。首先构建蜂窝网络与D2D通信共享频谱的异构网络模型，基于其存在的干扰，建立D2D接收用户的信干噪比SINR以及蜂窝用户的SINR，然后分别计算蜂窝链路和D2D链路的单位带宽通信速率后，以将最大化系统容量为优化目标，构建异构网络中的D2D资源分配优化模型；针对时隙t，在D2D资源分配优化模型的基础上，构建每一个D2D通信对的深度强化学习模型；分别对后续时隙中的每个D2D通信对提取各自的状态特征矢量，输入训练好的深度强化学习模型中，得到各个D2D通信对的资源分配方案。本发明优化了频谱分配和传输功率，最大化了系统容量，提供了低复杂度的资源分配算法。
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公开(公告)号：CN109982437A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910237470.2
申请日：2019-03-27
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种基于位置感知加权图的D2D通信频谱分配方法，属于无线通信领域。首先构建蜂窝网络与D2D通信共享频谱的异构网络模型，建立D2D接收用户的信干噪比SINR以及蜂窝用户的SINR；然后利用蜂窝用户的SINR以及D2D接收用户的SINR分别计算蜂窝链路和D2D链路的单位带宽通信速率；利用蜂窝链路和D2D链路的单位带宽通信速率计算系统容量，并将最大化系统容量为优化目标，以蜂窝用户的中断概率小于最大中断概率门限和D2D链路频谱分配约束为优化条件，构建异构网络中的D2D资源分配优化模型；构建位置感知加权图对D2D资源分配优化模型进行优化，得到各个D2D通信对的资源分配方案。本发明大幅提高了系统总容量，实现了对蜂窝用户通信质量的保护。
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公开(公告)号：CN109361550A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811390557.5
申请日：2018-11-21
申请人： 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京天融信网络安全技术有限公司 , 北京天融信科技有限公司 , 北京天融信软件有限公司 , 工信通(北京)信息技术有限公司 , 北京邮电大学
IPC分类号： H04L12/24
摘要： 本发明公开了一种网络设备配置管理的方法、装置及设备，其中，一种网络设备配置管理的方法，包括：将配置信息嵌入到待实例化模板件中，从而得到含有配置信息的配置数据文件，所述待实例化模板件是通过精简网络设备的yang模型文件的映射模板得到的；将所述配置数据文件进行预处理，得到固定格式的配置数据文件；将所述固定格式的配置数据文件发送；接收对发送的固定格式的配置数据文件的反馈信息。解决了现有技术中存在因网络设备厂商不同而引起的管理配置命令不同，所造成众多设备之间难以维护的问题。
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公开(公告)号：CN109982437B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910237470.2
申请日：2019-03-27
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种基于位置感知加权图的D2D通信频谱分配方法，属于无线通信领域。首先构建蜂窝网络与D2D通信共享频谱的异构网络模型，建立D2D接收用户的信干噪比SINR以及蜂窝用户的SINR；然后利用蜂窝用户的SINR以及D2D接收用户的SINR分别计算蜂窝链路和D2D链路的单位带宽通信速率；利用蜂窝链路和D2D链路的单位带宽通信速率计算系统容量，并将最大化系统容量为优化目标，以蜂窝用户的中断概率小于最大中断概率门限和D2D链路频谱分配约束为优化条件，构建异构网络中的D2D资源分配优化模型；构建位置感知加权图对D2D资源分配优化模型进行优化，得到各个D2D通信对的资源分配方案。本发明大幅提高了系统总容量，实现了对蜂窝用户通信质量的保护。
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公开(公告)号：CN109729528A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910161391.8
申请日：2019-03-04
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种基于多智能体深度强化学习的D2D资源分配方法，属于无线通信领域。首先构建蜂窝网络与D2D通信共享频谱的异构网络模型，基于其存在的干扰，建立D2D接收用户的信干噪比SINR以及蜂窝用户的SINR，然后分别计算蜂窝链路和D2D链路的单位带宽通信速率后，以将最大化系统容量为优化目标，构建异构网络中的D2D资源分配优化模型；针对时隙t，在D2D资源分配优化模型的基础上，构建每一个D2D通信对的深度强化学习模型；分别对后续时隙中的每个D2D通信对提取各自的状态特征矢量，输入训练好的深度强化学习模型中，得到各个D2D通信对的资源分配方案。本发明优化了频谱分配和传输功率，最大化了系统容量，提供了低复杂度的资源分配算法。
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