公开(公告)号：CN117478688A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311257361.X

申请日：2023-09-26

申请人： 北京临近空间飞行器系统工程研究所

发明人： 张运 ,  王宇飞 ,  肖振 ,  陈虎 ,  宋宇光 ,  陈超 ,  王振峰 ,  马利 ,  薛凯 ,  杨飞 ,  王泽齐 ,  王保录 ,  于喜红 ,  赵俊翔 ,  李萌萌 ,  顾天祺 ,  马祎蕾

IPC分类号： H04L67/1095 ,  H04L9/40

摘要： 一种去中心化节点的数据同步方法及网络系统，解决了去中心化节点的数据同步问题，属于通信技术或网络技术领域。网络系统包括至少一个在线的网络节点N5，每个网络节点均包括数据D、请求端C、响应端S；网络节点N5采用如下方式进行数据同步：网络节点N5的请求端C5发出请求，该请求包括自身的数据D5；网络节点N5的响应端S5收到自身或其他网络节点的请求后，对请求中的数据进行校验后，返回包括校验信息的响应；网络节点N5的请求端C5收到自身或其他网络节点的响应后，同步数据D5。本发明所设计的数据同步方法，实现简单，利用请求‑响应方式，以一种递归的形式，覆盖了单节点和多节点的同步，降低了系统复杂度，提高系统可靠性。

公开(公告)号：CN116310652A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310321583.7

申请日：2023-03-29

申请人： 北京临近空间飞行器系统工程研究所

发明人： 王晓天 ,  李昊星 ,  马利 ,  尹思媛 ,  彭晓 ,  顾天祺 ,  蒋永瑞 ,  赵良 ,  田博 ,  齐征 ,  李萌萌 ,  张健 ,  谭佳琳 ,  丁雪 ,  杨国辉

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/74 ,  G06N3/092 ,  G06N3/096 ,  G06N3/084

摘要： 本公开的基于强化学习的小样本图像处理方法及相关设备，通过将目标样本的基础类别和小样本目标类别进行特征匹配关联，得到特征匹配度得分；根据特征匹配度得分检测目标样本的基础类别中的小样本目标类别，得到小样本目标类别样本；提取小样本目标类别样本的视觉特征和语义特征，在小样本目标类别样本的视觉特征空间施加语义特征，得到小样本目标类别样样本的多模态信息；将小样本目标类别样样本的多模态信息入到小样本强化学习模型中，对小样本目标类别样样本的多模态信息进行总体环境估计得到小样本目标类别样样本，能够在强化学习的新范式下，结合小样本的可见类别到未见类别的知识迁移特征，实现在样本数目稀少的条件下准确预测样本标签的目标。