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公开(公告)号：CN117150524A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311108329.5
申请日：2023-08-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于密码学和隐私保护技术领域，公开了一种基于GPU的自适应安全两方计算方法及系统，可自适应地根据计算任务的复杂度为CPU与GPU自动分配计算任务，使得CPU与GPU协同计算安全两方计算，提高计算效率和性能，并根据数据的敏感程度自适应选用相应的加解密算法与压缩解压缩算法加解密及压缩解压缩数据，提高数据的保密性和完整性，降低信息泄露和数据篡改的风险并减少其中数据传输的时间和开销。通过系统的自适应调节减少人工操作，从而降低工作量，在保证数据安全性的基础上，提高两方计算的性能。
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公开(公告)号：CN117114569A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310898329.3
申请日：2023-07-21
Applicant: 江苏拓邮信息智能技术研究院有限公司 , 南京邮电大学 , 南京医药股份有限公司
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N20/20 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种仓储智能化拣选任务调度方法，具体包括：定义任务调度问题，明确定义任务调度问题的目标、约束和变量；收集与仓储管理中拣选系统相关的数据，并进行预处理，以适应大模型的输入格式；使用融合模型集成的方法将GPT、BERT、Transformer‑XL和XLNet等大模型进行集成，得到集成模型；将订单信息和相关约束信息输入到集成模型中，生成初始粒子群的候选解；将生成的初始粒子群候选解解码为对应调度方案，得到各拣选台所分配的拣选订单及其排序情况；使用解码和映射得到的表示形式，初始化PSO算法中的初始粒子群的位置和速度；应用PSO算法求解最优调度方案。本发明降低了料箱出入库次数，缩短了整体拣选作业时间，从而显著提高了拣选效率。
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公开(公告)号：CN116957049A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311215676.8
申请日：2023-09-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/088 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于用户异常行为检测技术领域，公开了基于对抗自编码器的无监督内部威胁检测方法，其将用户行为原始日志数据的行为序列拆分为以会话为单位的子序列集合，并提取数值特征；将其输入至对抗自编码器中进行训练，得到训练后的正常行为模型；将待检测的用户日志进行特征提取后输入训练后的正常行为模型中，计算数值特征的重构误差的和并作为会话中用户行为的威胁得分，判断该段会话中是否存在威胁。本发明使用无监督学习的方法训练正常用户行为序列，不需要预定义的标签或其他先验知识，使用对抗学习约束了编码器输出的不确定性，提高了模型对多维时序行为序列的重构准确度。
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公开(公告)号：CN116501509B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310782140.8
申请日：2023-06-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于深度学习技术领域，公开了一种面向微控制器的深度学习内存优化方法，包括：提出一种多算子融合计算优化方法，对深度学习模型中常用到的残差结构、卷积‑激活结构和连接结构分别进行优化，减少深度学习模型推理过程中的内存使用，使深度学习模型可以运行在内存更小的微控制器上；针对微控制器多段内存的特性提出一种面向多段内存的深度学习算子内存布局优化方法，能够使深度学习算子使用多段内存进行推理，解决现有技术只使用单段内存的缺点，有效提高内存使用效率。
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公开(公告)号：CN115858676A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211590090.5
申请日：2022-12-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/27
Abstract: 本发明属于人工智能与区块链技术领域，公开了一种快速的跨链资源定位系统及方法，使用强化学习进行跨链资源调用链的动态调整以及基于深度学习预测链上资源的索引范围加快对应的跨链资源定位速度；考虑到链上业务生态种类的不同，以及不同生态业务链的协同处理，引入联盟链进行业务私链的选择可以加快跨链资源定位的速度。通过业务私链上的高流行度区块位置缓存区设立，减少高流行度区块资源定位访问的频率，从而加快跨链资源定位速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115601772A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211611537.2
申请日：2022-12-15
Applicant: 南京邮电大学(CN)
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于多模态学习的美学质量评价模型和方法，其根据文本信息和图像信息，在图像特征和文本特征提取后，基于跨越注意力机制，动态融合图像与文本之间的信息；在多模态学习的基础上使用Transformer作为骨干网络，不考虑传统的CNN方法，通过视觉和文本Transformer分别提取图像特征和高级语义，从而实现基于多模态学习的纯Transformer美学质量评价模型和方法。本发明有效提高了美学质量评价的准确率和其他评价指标；有利于促进美学应用，加快深度学习在未来美学领域的发展。
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公开(公告)号：CN114091733A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111261924.3
申请日：2021-10-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于EnergyPlus的建筑能源系统自适应优化方法，该方法通过EnergyPlus软件模拟现实建筑的运行状况，将模拟运行产生的数据作为训练数据集，使用强化学习算法和数据集训练决策模型，并控制软件中的虚拟建筑能源系统执行决策动作辅助决策模型训练，最终实现建筑能源系统对负荷需求和设备出力均不确定下的自适应优化。该方法不需要考虑可再生能源出力和负荷需求的不确定性，直接对建筑能源系统的整体运行进行优化调度，同时考虑部分电力设备运行导致二氧化碳排放的因素，实现了建筑能源系统的自适应优化及绿色经济运行。
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公开(公告)号：CN110019733A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201711457435.9
申请日：2017-12-28
Applicant: 中兴通讯股份有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种面向社区的智能问答方法及装置，其方法包括：通过对社区用户输入的问题信息进行分析，提取出所述问题信息中的问题特征向量集；利用社区问答数据库对所述问题特征向量集进行分类，得到所述问题特征向量集的问题分类标签；根据所述问题分类标签从社区问答数据库中的所有回答内容信息中进行匹配处理，得到与所述问题特征向量集最佳的答案信息。
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公开(公告)号：CN120030483A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510490073.1
申请日：2025-04-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G01M13/00 , G01M13/045
Abstract: 本申请属于故障检测技术领域，公开了一种基于自监督学习的旋转机械故障检测方法，该方法使用KAN网络变换特征维度，同时引入RevIN归一化模块来消除信号分布不一致的负面影响，同时提出了一种改进的双向状态空间模型架构，其中，多尺度卷积融合模块提取局部和全局特征信息，并馈送至相应路径的状态空间模型进行时序建模，并且通过动态权重策略对多尺度卷积结果进行动态加权融合以及自适应平衡双向状态空间模型在时序建模中的贡献。本申请无需任何故障标注数据，训练成本极低的同时能够保持较好的故障检测性能，更符合实际工业场景需求。
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公开(公告)号：CN119961010A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510443422.4
申请日：2025-04-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/50 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请属于边缘云设备技术领域，公开了一种基于数据流批处理一体化架构的动态工作负载预测方法，该预测方法将静态特征输入线性解码层进行映射，并将静态特征和动态时间序列特征进行融合，通过多尺度时间卷积网络层提取多尺度的时间依赖特征，并将其送入编码器，得到互补注意力机制输出，通过轻量级解码器对互补注意力输出进行预测。本申请通过互补注意力机制、多尺度时间卷积网络以及轻量级解码器设计，有效提高了动态工作负载预测的准确性与效率，具有广泛的应用前景。
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