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公开(公告)号：CN108536841A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810332569.6
申请日：2018-04-13
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于数据查询技术领域，具体而言，涉及一种基于业务用户习惯的智能学习查询模型，其方法包括步骤一，对业务用户的数据查询习惯进行分析；步骤二，针对所述数据查询习惯的分析结果制定数据查询方案；步骤三，根据所述数据查询方案构建数据查询模型；步骤四，根据所述数据查询模型对现有数据查询系统进行改造。查询系统包括数据源存储系统、数据过滤系统、用户数据存储系统和数据展示系统。本发明通过对业务用户的数据查询习惯进行分析，针对分析结果制定数据查询方案，并对现有数据查询系统进行改进，能够提前将业务用户关注的数据推送给业务用户，具有查询时间短，用户体验效果好的特点。
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公开(公告)号：CN106972967A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710195501.3
申请日：2017-03-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
CPC classification number: H04L41/147 , G06N20/00 , G06Q10/04 , H04L41/12
Abstract: 本发明提出了一种用于链路预测的深度学习降维方法和装置，该方法，包括：根据各个网络节点在设定时间段内的连接关系，确定每个网络节点的一级连接网络节点和二级连接网络节点；按照设定时长将所述设定时间段划分为多个时间片，并根据所述各个网络节点在每个时间片内的连接关系，确定出在每个时间片内每个网络节点与对应的一级连接网络节点和二级连接网络节点的连接关系；根据在每个时间片内每个网络节点与对应的一级连接网络节点和二级连接网络节点的连接关系，通过深度学习算法模型，对所述各个网络节点进行链路预测。本发明减少输入到深度学习算法模型的数据量，减少学习训练时间并提高链路预测的准确性。
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公开(公告)号：CN106960672A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710203054.1
申请日：2017-03-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
IPC: G10L21/0388 , H04S7/00
CPC classification number: G10L21/0388 , H04S7/303
Abstract: 本发明公开了一种立体声音频的带宽扩展方法与装置。该方法包括：将立体声信号分解为直达声和扩散声；按照预设的频带扩展方法对扩散声进行带宽扩展；将直达声分离成多个不同方位的点声源，对多个点声源分别进行带宽扩展，得到带宽扩展后的多个点声源；将带宽扩展后的多个点声源按照预先估计的方位信息进行重新混合，得到带宽扩展后的直达声；根据带宽扩展后的直达声结合带宽扩展后的扩散声重建出宽带立体声音频信号。借助于本发明的技术方案，解决了现有技术中仅根据单个声道重建信号的主观质量实现对信号带宽的扩展，没有考虑到两个声道中信号能量和相位的相关性，其重建立体声信号严重影响了听者对声源位置和距离的判定的问题。
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公开(公告)号：CN118246520A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410223337.2
申请日：2024-02-28
Applicant: 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N3/098 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种面向电力负荷预测的联邦学习方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域。该方法包括：基于用电模式将多个电站客户端划分成多个协作训练域；基于时域卷积网络构建负荷预测模型并下发到各协作训练域的电站客户端；在每个电站客户端分别使用各自的训练样本对负荷预测模型进行训练得到个性化层参数和通用层参数；对属于相同协作训练域的各电站客户端对应的个性化层参数进行边缘聚合以更新个性化层；先对属于相同协作训练域的各电站客户端对应的通用层参数进行边缘聚合，再对各个协作训练域边缘聚合后的通用层参数进行域间全局聚合以更新通用层。本发明的方案能够减少时延，模型能够更快收敛，提高联邦学习在资源异构场景下的性能。
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公开(公告)号：CN113543225A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010294058.7
申请日：2020-04-15
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学
Inventor： 费稼轩 , 张小建 , 李伟 , 黄秀丽 , 黄进 , 缪巍巍 , 高先周 , 杨如侠 , 曾锃 , 高鹏 , 王传君 , 沈文 , 张震 , 喻鹏 , 戴勇 , 亓峰 , 樊进 , 杨墨
Abstract: 本发明涉及一种电力无线专网安全动态资源分配的方法和系统，包括：对预先构建的电力无线专网动态高能效资源分配模型中的各连接关系，采用凸优化方法得到所述各连接关系对应的最小传输能量；并将所述各连接关系、连接关系中的数据流信息以及所述最小传输能量存入设定的记忆池中；从所述记忆池中选择样本数据，进行训练得到最佳连接关系、最佳功率分配值和最优能效值；其中，所述电力无线专网动态高能效资源分配模型基于电力无线专网中每个基站与各用户设备之间的服务关系构建。建立了电力无线专网的动态高能效资源分配模型，并找到了最优的资源分配框架。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106998227A
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201710073910.6
申请日：2017-02-10
Applicant: 北京邮电大学世纪学院
IPC: H04B10/073
CPC classification number: H04B10/073
Abstract: 本发明公开了一种非接触式光缆识别仪及光缆识别方法，该设备由发射器和接收器组成，发射器包括音频信号发生模块、信号调制模块和高频高压发生模块，被测光缆的金属铠装层受高频高压信号的电磁感应产生电磁波信号并传播；接收器包括：接收天线、前置放大模块、检波模块、音频信号放大模块、驱动电路模块和扬声器。该方法包括以下步骤：(1)在发射端，利用高频高压模块产生载波信号；(2)将音频信号调制到高频高压信号上；(3)将信号耦合到被测光缆的金属铠装层上；(4)用接收器对待测光缆进行检测；(5)接收器解调出音频信号并转变为扬声器的音频信号；(6)根据扬声器音量来识别光缆。
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公开(公告)号：CN104901003B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201510263997.4
申请日：2015-05-21
Applicant: 北京邮电大学世纪学院
Abstract: 本发明提供了一种具有带阻特性的UWB天线，包括介质基板，所述介质基板的第一表面设置有辐射单元、馈电结构和共面金属地板，所述辐射单元与所述馈电结构相连；在所述介质基板的第二表面上第一区域设置有第一微带谐振器；在所述介质基板的第二表面上第二区域设置有第二微带谐振器；所述第一微带谐振器和所述第二微带谐振器分别通过金属连接部件与所述共面金属地板相连。本发明可以实现对预设频率范围内的陷波特性，并通过控制所述微带谐振器的谐振长度可方便地控制阻带的中心频率，具有设计方便、易于加工、成本低、结构简单紧凑，小型化和便于与有源电路集成的优点。
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公开(公告)号：CN106998227B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN201710073910.6
申请日：2017-02-10
Applicant: 北京邮电大学世纪学院
IPC: H04B10/073
Abstract: 本发明公开了一种非接触式光缆识别仪及光缆识别方法，该设备由发射器和接收器组成，发射器包括音频信号发生模块、信号调制模块和高频高压发生模块，被测光缆的金属铠装层受高频高压信号的电磁感应产生电磁波信号并传播；接收器包括：接收天线、前置放大模块、检波模块、音频信号放大模块、驱动电路模块和扬声器。该方法包括以下步骤：(1)在发射端，利用高频高压模块产生载波信号；(2)将音频信号调制到高频高压信号上；(3)将信号耦合到被测光缆的金属铠装层上；(4)用接收器对待测光缆进行检测；频信号；(6)根据扬声器音量来识别光缆。(5)接收器解调出音频信号并转变为扬声器的音
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公开(公告)号：CN104901003A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510263997.4
申请日：2015-05-21
Applicant: 北京邮电大学世纪学院
Abstract: 本发明提供了一种具有带阻特性的UWB天线，包括介质基板，所述介质基板的第一表面设置有辐射单元、馈电结构和共面金属地板，所述辐射单元与所述馈电结构相连；在所述介质基板的第二表面上第一区域设置有第一微带谐振器；在所述介质基板的第二表面上第二区域设置有第二微带谐振器；所述第一微带谐振器和所述第二微带谐振器分别通过金属连接部件与所述共面金属地板相连。本发明可以实现对预设频率范围内的陷波特性，并通过控制所述微带谐振器的谐振长度可方便地控制阻带的中心频率，具有设计方便、易于加工、成本低、结构简单紧凑，小型化和便于与有源电路集成的优点。
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公开(公告)号：CN117290720A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311022799.X
申请日：2023-08-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/214 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种面向电力终端的个性化联邦多任务学习方法及相关设备，包括：根据K个相似的机器学习任务，将全局多任务模型划分为一个用于提取共同数据特征的基础模块和K个用于输出预测结果的特定任务模块；对于每个机器学习任务建立对应的逻辑簇，用于聚合和存储全局多任务模型，并将全局多任务模型和每个机器学习任务下发至所有电力终端进行联邦训练，以获得特定任务模块的更新梯度值；将对应的更新梯度值上传至边缘服务器，调度已逻辑簇执行全局聚合操作，以获得全局模块；将全局模块与基础模块进行组合，以获得更新的全局多任务模型。本发明提出一种基于逻辑簇的个性化联邦多任务学习框架，解决了电力物联网场景中多服务下的协作问题。
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