神经网络训练方法、图像检索方法及装置

    公开(公告)号:CN114219983B

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202111555642.4

    申请日:2021-12-17

    Abstract: 本申请提供了一种神经网络训练方法、图像检索方法及装置,该训练方法通过预先设定的损失函数对第一浅层卷积神经网络、第一深层卷积神经网络、第二浅层卷积神经网络和第二深层卷积神经网络进行训练,使第一浅层卷积神经网络、第一深层卷积神经网络、第二浅层卷积神经网络和第二深层卷积神经网络学习到能提取与图像相似性相关的特征,在此基础上,使用浅层卷积神经网络和深层卷积神经网络提取不同类型的特征,并对特征进行融合,使融合后的特征能表征更加丰富的图像信息,使得利用融合后的特征检索图像,可以提高图像检索的精度。

    一种QKD与光接入网融合的通信方法、装置及光网络系统

    公开(公告)号:CN114374901B

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202210023754.3

    申请日:2022-01-10

    Abstract: 本申请公开了一种QKD与光接入网融合的通信方法、装置及光网络系统,涉及量子通信领域,可以实现QKD网络的部署,提高光网络的安全性,并且可以提供更多的带宽资源。该光网络系统包括:OLT和至少两组ONU,OLT上部署有至少两个QKD接收装置、第一接收装置、第一发送装置和波分复用器,每组ONU上部署有QKD发送装置、第二接收装置和第二发送装置;至少两个QKD接收装置通过波分复用器、第一光分路器和第二光分路器,与QKD发送装置连接,第一接收装置通过波分复用器、第一光分路器和第三光分路器,与第二发送装置连接,第一发送装置通过第一光分路器和第四光分路器,与第二接收装置连接,使得ONU采用波分复用的方式发送信号,OLT采用时分复用的方式发送信号。

    一种日志数据预处理方法及装置
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114676105A

    公开(公告)日:2022-06-28

    申请号:CN202210317584.X

    申请日:2022-03-29

    Abstract: 本发明提供一种日志数据预处理方法及装置,通过对获取的待处理的第一日志文件进行格式转换,得到第二日志文件,为第二日志文件中同类型的错误日志数据分配相同错误标记,得到第三日志文件,基于具有不同错误标记的所有错误日志数据的时间戳和预设序列长度,构建多个故障相关序列,计算所有故障相关序列之间的序列似然度,将序列似然度小于预设值的故障相关序列对划分为一组,得到聚类后的故障相关序列并进行训练,得到对应的故障分类模型。基于上述,对日志数据进行预处理时,能够在减少数据量的基础上保留更多与故障相关的日志数据,有利于后续故障预测过程中更为精准的进行预测各类故障。

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