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公开(公告)号：CN116560503A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310478072.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于人机交互技术领域，公开了一种眼动控制的多模块智能设备，包括单片机、单片机连接的云台电机模块、眼动图像采集模块、视觉追踪算法模块、陀螺仪模块、视线到云台映射算法模块；所述单片机用于接收其他模块传输的数据，并发出控制指令给对应模块进行相应的操作。本发明通过双眼视线追踪，提供快速精准的云台视线追踪效果，真正做到“随眼动”；利用模块化设计，允许用户根据所需要的适用场景自由更换组件，拓宽了此设备的使用应用场景；设计了云台方向锁定模式，满足对维持某一方向数据测量的需求，进一步拓展了该设备的使用场景。
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公开(公告)号：CN116070799A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310323027.3
申请日：2023-03-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明属于光伏发电量预测技术领域，公开了一种基于注意力及深度学习的光伏发电量预测系统及方法，通过数据预处理模块对数据集进行预处理，并生成训练集；transformer网络模块与CNN网络模块间使用残差连接；使用基于注意力机制的transformer网络提取数据之间的时序特征信息；使用CNN网络中的卷积和池化方法，解决多变量协同预测问题；将数据集多维度数据分开处理训练，保证训练效果的同时降低了训练用时。
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公开(公告)号：CN115802389B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310063181.1
申请日：2023-01-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种利用数字孪生辅助模型训练的联邦学习方法，包括：首先，根据设备的时延和能耗限制，一部分设备选择在本地进行训练得到局部模型然后上传到小基站；另一部分设备选择与小基站进行边缘关联，用小基站上部署的边缘服务器构建数字孪生，利用数字孪生训练得到局部模型；本发明将上述局部模型训练策略问题分解为一个两阶段的问题，包括设备的训练方式选择问题，以及边缘关联问题；其次，小基站将收集到的这些局部模型进行边缘聚合得到边缘模型；最后，各个小基站将自己的边缘模型再次上传到宏基站进行云聚合，得到最终的全局模型；在本发明提出的边缘关联算法下，系统能耗得到有效优化。
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公开(公告)号：CN115802389A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310063181.1
申请日：2023-01-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种利用数字孪生辅助模型训练的联邦学习方法，包括：首先，根据设备的时延和能耗限制，一部分设备选择在本地进行训练得到局部模型然后上传到小基站；另一部分设备选择与小基站进行边缘关联，用小基站上部署的边缘服务器构建数字孪生，利用数字孪生训练得到局部模型；本发明将上述局部模型训练策略问题分解为一个两阶段的问题，包括设备的训练方式选择问题，以及边缘关联问题；其次，小基站将收集到的这些局部模型进行边缘聚合得到边缘模型；最后，各个小基站将自己的边缘模型再次上传到宏基站进行云聚合，得到最终的全局模型；在本发明提出的边缘关联算法下，系统能耗得到有效优化。
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公开(公告)号：CN114742211A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210653260.3
申请日：2022-06-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种面向微控制器的卷积神经网络部署和优化方法，包含卷积神经网络模型的设计、卷积计算内存的优化以及卷积神经网络的部署三部分。卷积神经网络模型的设计基于神经网络架构搜索，搜索适用于微控制器计算量、参数量和内存需求小的卷积神经网络模型；对卷积神经网络中常用到的标准卷积、深度卷积和点卷积分别进行优化，减少卷积神经网络推理过程中的内存占用，使卷积神经网络可以运行在更多内存受限的微控制器上；提供一种运行在微控制器上的卷积神经网络从构建到应用的方法，提高了微控制器运行卷积神经网络模型的易用性和实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109002965B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201810648407.3
申请日：2018-06-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种云制造服务合作水平评估系统及使用方法，该系统包括数据获取模块、数据预处理模块、数据库模块、SCL动态评估模块、服务组合评估模块以及用户交互模块；本发明中设置有服务组合评估模块，通过SCL动态评估模块计算候选服务的合作水平值，并根据优化指标设定最大或者最小限制，排除一些劣质解。随后将服务合作水平指标纳入服务组合评估模块中，构建了一套云制造服务合作水平评估系统，最终克服了服务之间的内在关系对服务质量的影响被忽略的这一难题，从而有效的提高了产品质量和可靠性，同时降低了产品成本。
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公开(公告)号：CN109358962B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810933423.7
申请日：2018-08-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 一种移动计算资源自主分配装置，所述装置包括：分析单元，适于对所接收的移动终端发送的计算请求进行分析，得到对应的待预测计算任务数据；分类单元，适于将所得到的待预测计算任务数据输入预先训练好的计算资源预测模型，得到所述待预测计算任务数据的分类结果；判决单元，适于对所得到的分类结果进行判决，并采用与所述判决结果对应的所述移动终端或者移动边缘计算服务器处理所述计算请求对应的计算任务。上述的方案，可以为移边缘计算分配合理的计算资源，以提高资源的利用率。
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公开(公告)号：CN113609523A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110867368.8
申请日：2021-07-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和差异隐私的车联网隐私数据保护方法，包括以下步骤：车辆将数据集发送给RSU，并自定义隐私数据访问控制策略和隐私偏好；RSU获取到数据和控制策略后，记录车辆身份信息并划分标记不同隐私偏好的数据集，将数据集存储到区块链网络中；构建神经网络虚拟对局模型，对具有不同隐私偏好的隐私数据集进行隐私预算分配，获取最优隐私预算分配结果；数据使用者向RSU提供数据访问请求，经智能合约认证后的数据访问者获得差异隐私后的访问数据集；基于孪生神经网络动态评估差异隐私后的访问数据集效用，以反向调节隐私预算分配过程。本发明实现了隐私数据集精准分类，保证了数据的隐私性。
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公开(公告)号：CN112231721A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011006815.2
申请日：2020-09-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种上下文感知的WoT资源可信安全共享方法及系统，本方法利用区块链与智能合约技术实现分布式环境下上下文感知的WoT资源的可信安全共享；利用基于智能合约的访问控制策略实现WoT资源的访问控制；利用资源提供者以及资源请求者上下文信息对访问控制策略进行更新，以自动适应物联网应用环境动态变化，确保系统的灵活性；制定WoT资源使用奖惩制度保证资源的高效供给与利用；利用计费机制实现WoT资源的负载均衡；该系统由资源管理功能模块、资源安全访问及计费功能模块、资源共享功能模块、资源分布式管理模块组成。
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公开(公告)号：CN112149896A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010986026.3
申请日：2020-09-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于注意力机制的机械设备多工况故障预测方法，包括以下步骤：步骤1）对数据进行预处理，将原始数据向量化处理，归一化，利用滑动时间窗口进行划分；步骤2）将预处理数据嵌入到长短期记忆网络层，经训练获得数据长范围依赖关系，计算出隐藏向量；步骤3）将步骤2）中的隐藏向量输入到的注意力层中；步骤4）在网络训练过程中，利用粒子群优化技术对网络参数进行优化处理；步骤5）将网络训练得到的结果输入到神经网络的全连接层，利用全连接层学习到的更高层特征表示进行线性回归计算，得到机械该周期对应的RUL，供人为调整机械运行参数或运行条件，本发明通过结合自然语言处理技术与注意力机制实现多工况下的故障预测。
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