命名数据网络下一种实时流数据分发的方法

    公开(公告)号:CN106878310B

    公开(公告)日:2020-02-14

    申请号:CN201710095399.X

    申请日:2017-02-22

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及网络通信技术领域,涉及命名数据网络下的一种实时流数据分发的方法;解决实时流数据分发不高效及用户与流数据源缺少交互问题;包括实时流数据分发机制和用户与流数据源服务器之间交互机制;实时流数据分发机制包括实时流数据分发链路建立过程和实时流数据分发链路断开过程;用户与流数据源服务器之间交互机制通过流数据源服务器沿实时流数据分发链路分发特定数据包实现,所有收到特定数据包的路由节点构建反向PIT条目以建立用户到流数据源服务器的反向通信链路,用户沿建立的反向通信链路发送用户产生的用户数据包;本发明能够实现高效的实时流数据分发,并增加用户与流数据源的交互性保证。

    一种基于深度学习的小样本图像识别方法

    公开(公告)号:CN109800811A

    公开(公告)日:2019-05-24

    申请号:CN201910065984.4

    申请日:2019-01-24

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的小样本图像识别方法,该方法包括下述步骤:一、划分训练集;二、生成噪声图像;三、预训练原型空间判别网络;四、训练欺骗图像生成网络;五、训练原型空间判别网络;六、重复步骤四和步骤五进行交叉迭代训练,直到达到预先设定的迭代次数或准确率不再提升;七、图像类别识别。本发明在不改变已经训练好的模型的前提下,借助每类少数几个标注样本,通过泛化这些罕见的类别,识别训练过程中有从未见过的新类,而不需要额外的训练,图像识别准确率高。

    命名数据网络下一种实时流数据分发的方法

    公开(公告)号:CN106878310A

    公开(公告)日:2017-06-20

    申请号:CN201710095399.X

    申请日:2017-02-22

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及网络通信技术领域,涉及命名数据网络下的一种实时流数据分发的方法;解决实时流数据分发不高效及用户与流数据源缺少交互问题;包括实时流数据分发机制和用户与流数据源服务器之间交互机制;实时流数据分发机制包括实时流数据分发链路建立过程和实时流数据分发链路断开过程;用户与流数据源服务器之间交互机制通过流数据源服务器沿实时流数据分发链路分发特定数据包实现,所有收到特定数据包的路由节点构建反向PIT条目以建立用户到流数据源服务器的反向通信链路,用户沿建立的反向通信链路发送用户产生的用户数据包;本发明能够实现高效的实时流数据分发,并增加用户与流数据源的交互性保证。

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