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公开(公告)号：CN113453358A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110654301.6
申请日：2021-06-11
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院 , 中科怡海高新技术发展江苏股份公司
IPC: H04W72/04 , H04W72/08 , H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种无线携能D2D网络的联合资源分配方法，属于通信系统技术领域，本发明采用强化学习框架，智能地分配资源块以及功率分流比例，在基站和D2D最大发射功率以及蜂窝用户最低速率要求的约束下，最大化D2D能效，解决了传统算法无法处理复杂通信环境的困境，通信系统中D2D用户通过采用多智能体强化学习框架，对资源块和功率分流比例进行分配，解决以能效为目标函数的非凸问题。该发明可以提高D2D通信的总能效，实现更快的收敛速度。
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公开(公告)号：CN114531726B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110738351.2
申请日：2021-06-30
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院 , 中科怡海高新技术发展江苏股份公司
IPC: H04W52/26 , H04W52/24 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于密集无线网络的功率控制方法，属于通信系统物理层技术领域，包括如下步骤：1)收集训练数据集；2)确定训练集和测试集的分割比例；3)构建DRSN框架，并初始化神经网络权重；4)将训练数据集输入至神经网络构建神经网络的输出和标签之间的MSE作为损失函数，并选择随机梯度下降算法对神经网络的权重进行更新；5)当损失函数小于预设值或达到迭代次数时即认为神经网络训练完成，保存神经网络；6)测试阶段由测试集作为输入数据测试性能。本发明克服了深度神经网络对大规模网络学习能力弱，极大程度上防止了“梯度消失”和“梯度爆炸”现象的出现。
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公开(公告)号：CN113453358B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110654301.6
申请日：2021-06-11
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院 , 中科怡海高新技术发展江苏股份公司
IPC: H04W72/04 , H04W72/08 , H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种无线携能D2D网络的联合资源分配方法，属于通信系统技术领域，本发明采用强化学习框架，智能地分配资源块以及功率分流比例，在基站和D2D最大发射功率以及蜂窝用户最低速率要求的约束下，最大化D2D能效，解决了传统算法无法处理复杂通信环境的困境，通信系统中D2D用户通过采用多智能体强化学习框架，对资源块和功率分流比例进行分配，解决以能效为目标函数的非凸问题。该发明可以提高D2D通信的总能效，实现更快的收敛速度。
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公开(公告)号：CN113543342B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110756466.4
申请日：2021-07-05
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院 , 中科怡海高新技术发展江苏股份公司
IPC: H04W72/53 , H04W72/0453 , H04W24/02 , H04W16/22
Abstract: 本发明公开了基于NOMA‑MEC强化学习资源分配与任务卸载方法，属于移动通信网络技术领域，把网络系统中的每个移动设备都看做独立的智能体，采用基于Actor‑Critic网络结构的MADDPG方法，让每个移动设备都能学习到合适的策略，以达到最小化时延与能耗，移动设备采用NOMA技术和强化学习框架，通过对随机到达的任务和有限的子载波信道资源进行合理智能的分配，以得到最优策略。该发明有效地解决了移动设备中存在的任务量巨大的问题，同时降低整个通信过程中的时延，并在不同环境下得到最佳的资源分配方式，提高了信道资源利用效率。
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公开(公告)号：CN114531726A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110738351.2
申请日：2021-06-30
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院 , 中科怡海高新技术发展江苏股份公司
Abstract: 本发明公开了基于密集无线网络的功率控制策略，属于通信系统物理层技术领域，包括如下步骤：1)收集训练数据集；2)确定训练集和测试集的分割比例；3)构建DRSN框架，并初始化神经网络权重；4)将训练数据集输入至神经网络构建神经网络的输出和标签之间的MSE作为损失函数，并选择随机梯度下降算法对神经网络的权重进行更新；5)当损失函数小于预设值或达到迭代次数时即认为神经网络训练完成，保存神经网络；6)测试阶段由测试集作为输入数据测试性能。本发明克服了深度神经网络对大规模网络学习能力弱，极大程度上防止了“梯度消失”和“梯度爆炸”现象的出现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113642388A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110757098.5
申请日：2021-07-05
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院 , 中科怡海高新技术发展江苏股份公司
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv3改进的口罩佩戴智能检测方法，属于通信信道编码的译码技术领域，包括口罩数据集图像信息的获取；将口罩数据集划分为独立不重复的验证集和测试集；口罩数据集图像的特征提取；口罩数据集基于Darknet53(加PyConv)的模型构建。本发明采用Darknet53进行口罩检测模型的构建，提供了一种智能口罩佩戴检测方法；由于场景较为复杂，原始YOLOv3算法表现并不理想，尤其在被遮挡目标和小目标检测上，检测效果较差。在此基础上再加入金字塔卷积(Pyramidal Convolution)，可以更好地捕捉不同层级的细节信息，从而实现准确的定位和分类是否佩戴口罩。本发明可以有效地检测出人员是否佩戴口罩；同时在一定程度上可以缓解人员交叉感染的风险，保障人员生命安全。
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公开(公告)号：CN113543342A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110756466.4
申请日：2021-07-05
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院 , 中科怡海高新技术发展江苏股份公司
Abstract: 本发明公开了基于NOMA‑MEC强化学习资源分配与任务卸载方法，属于移动通信网络技术领域，把网络系统中的每个移动设备都看做独立的智能体，采用基于Actor‑Critic网络结构的MADDPG方法，让每个移动设备都能学习到合适的策略，以达到最小化时延与能耗，移动设备采用NOMA技术和强化学习框架，通过对随机到达的任务和有限的子载波信道资源进行合理智能的分配，以得到最优策略。该发明有效地解决了移动设备中存在的任务量巨大的问题，同时降低整个通信过程中的时延，并在不同环境下得到最佳的资源分配方式，提高了信道资源利用效率。
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公开(公告)号：CN113744212B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202110968108.X
申请日：2021-08-23
Applicant: 江苏大学 , 中科怡海高新技术发展江苏股份公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/187 , G06T7/194 , G06T7/45 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06T5/30 , G06T5/40
Abstract: 本发明提出了一种基于显微光谱图像采集和图像处理算法的粮食真菌孢子智能识别方法，包括以下步骤：1、粮食真菌孢子图像采集以及预处理；2、对处理后图像进行阈值分割并处理；3、基于CNN霉菌判别模型，迭代阈值分割范围，以选取最佳阈值边界；4、利用CNN模型和最佳阈值处理并识别图像中霉菌孢子；5、判别霉变程度。本发明极大地提高了图像中霉菌孢子技术的效率，以及准确率。此外，本发明附带的一套交互性的软件操作界面，不仅可实时显示检测结果以及霉变程度，且操作简便、操作成本低。
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公开(公告)号：CN117914650A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311807329.4
申请日：2023-12-25
Applicant: 中科怡海高新技术发展江苏股份公司
Inventor： 丁文杰
Abstract: 本发明公开了一种边缘计算网关，包括：连接层，用于驱动管理、进行设备数据和无模型标准化数据的转换；消息总线，用于管理线程间通信、IPC和跨主机RPC，将转换后的数据向上传输；抽象服务层，用于接收消息总线所传输的数据，并结合提供的基础接口和服务接口，支持多线程和分布式服务；业务服务层，用于提供场景联动、远程运维、配置管理和OTA服务；场景联动支持用户通过自定义业务场景模型，实现网关本地对业务要求的逻辑处理；服务注册中心，用于管理和监测各服务的运行状态；本地数据库，用于保存网关运行中的所有数据，为网关实现边缘计算提供依据；其有益效果是：便于业务平台或者设备平台的统一接入，具备边缘计算能力。
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公开(公告)号：CN114374435B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202111508484.7
申请日：2021-12-10
Applicant: 南京信息工程大学 , 中科怡海高新技术发展江苏股份公司
IPC: H04B10/116 , H04L27/26 , H04W4/33 , H04W4/80
Abstract: 本发明公开了一种基于OFDM的可见光通信与定位一体化方法及系统，属于无线光通信技术领域，包括：获取由LED阵列发出的光信号转换来的接收信号；对接收信号进行快速傅里叶变换和频域均衡得到均衡信号，根据均衡信号计算比例因子估计值，根据比例因子估计值计算得到OFDM中子载波的判决量从而判决出发送的信号，完成可见光通信；对接收信号进行计算得到平均接收光强，将平均接收光强输入预设的定位模型得到接收机中心位置坐标，完成定位；将可见光通信和定位功能有机融合，能够同时实现可见光通信和室内精准定位，且两者不会互相影响，且有效提升了适用性。
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