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公开(公告)号：CN103369325B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310280691.0
申请日：2013-07-05
Applicant: 中国人民解放军总参谋部第六十一研究所 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种适用于无线视频传感网的低复杂度视频压缩传输方法，其特征在于，在视频传输时对每帧高h宽l的图像转换为高h宽l/3的图像数据进行压缩传输，播放时对接收到的图像数据还原成为高h，宽l的图像进行播放。
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公开(公告)号：CN103313246A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310221333.2
申请日：2013-06-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 宁波中科集成电路设计中心有限公司
Abstract: 一种无线传感网双因子认证方法和装置及其网络，该装置包括互相通信连接的网关节点、智能终端和感知节点，还包括双因子认证模块，所述双因子认证模块采用基于Merkle哈希树的无线传感网双因子认证方法，该方法包括如下步骤：网关预认证步骤，基于Merkle哈希树的可抵御DoS攻击的网关预认证；网关感知节点间双向认证步骤，在感知节点完成了对网关节点访问请求的认证之后，网关节点对感知节点进行认证，双向认证过程中通过同感知节点ID连接后做单向哈希，从而形成感知节点个性化的安全参数，以抵御由于安全参数泄漏所引发的网关假冒和数据伪造攻击。本发明还提供了一种具有上述无线传感网双因子认证装置的互联计算机网络。
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公开(公告)号：CN117422957A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311203914.3
申请日：2023-09-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种深度学习模型执行时间的评估方法，该方法包括：取基于深度学习处理器训练的深度学习模型；将深度学习模型进行量化以及将量化后的深度学习模型转换为计算图；获取计算图中每个算子的参数信息；基于计算图中每个算子的参数信息，利用每种算子对应的代价评估函数得到计算图中每个算子的执行时间；计算每个算子的输入数据与输出数据的迁移时间，以及计算每个算子的阻塞等待时间；基于计算图中每个算子的执行时间、每个算子的阻塞等待时间以及每个算子的输入数据与输出数据的迁移时间，评估深度学习模型的执行时间。该方法是针对深度学习处理器设计的，对于深度学习模型执行时间的评估粒度高、效率高以及不需要依赖工程师经验。
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公开(公告)号：CN109842888B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201711213950.2
申请日：2017-11-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种水下传感网的水声信道质量动态评估和预测方法，包括：初始化步骤水下传感网节点接收初始数据包，以获得邻居节点的标识、剩余能耗及信噪比均值方差并建立包括邻居节点的标识、剩余能耗及信噪比均值和方差的向量表；主动发包步骤，进入主动发包状态的节点根据其邻居信道质量评估值，确认下一跳的转发节点，将该转发节点的标识加入数据包，并广播该评估数据包；被动接收步骤，处于被动接收状态的节点接收到该数据包后，更新向量表，并通过比对标识，判断自身是否为该转发节点。本发明通过计算与邻居节点的信噪比协方差等统计参数，将算法扩展为多跳信道质量评估算法，便于从找到信道质量最优的全局路由。
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公开(公告)号：CN111770152A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010588987.9
申请日：2020-06-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种边缘数据管理方法、介质、边缘服务器和系统，该系统中，各边缘服务器各自确定其存储的各副本的最优存储位置，边缘服务器以副本所属的数据表格对应的协同网络内的所有边缘服务器以及该协同网络外访问过该副本的边缘服务器组成的局部边缘服务网络作为副本迁移的计算范围，基于累计时延计算其中每个边缘服务器访问该副本的访问权重，其中，最大访问权重对应的边缘服务器为该副本在局部边缘服务网络中的最优存储位置，将每个副本存储到其对应的最优存储位置，进而有效降低用户数据访问时延；同时，该方法计算复杂度低，可减少对边缘服务器的宝贵计算资源的占用，提高用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109831264B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201810121137.0
申请日：2018-02-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04B17/373 , H04B17/336 , H04B13/02 , H04W40/10 , H04W40/12 , H04W40/22 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种基于最近邻居回归的时序水声信道质量预测方法，包括：初始化步骤水下传感网节点接收初始数据包，以获得邻居节点的标识、剩余能耗及信噪比值并建立包括邻居节点的标识、剩余能耗及信噪值的信道质量矩阵；主动发包步骤，进入主动发包状态的节点采用基于最近邻居回归的时序水声信道质量评估算法，获取其邻居信道质量评估值，并根据该评估值，确认下一跳的转发节点，将该转发节点的标识加入数据包，并广播该评估数据包；被动接收步骤，处于被动接收状态的节点接收到该数据包后，更新该信道质量矩阵，并通过比对标识，判断自身是否为该转发节点。
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公开(公告)号：CN107682924A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710917120.1
申请日：2017-09-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种适用于长延迟SIC网络的链路调度方法和系统，包括：根据发送节点数目、环境噪声功率和SIC算法的信号干扰比阈值，生成各发送节点的传输信号所能被SIC算法解码的最小功率值，通过将最小功率值集合为K-SIC功率阈向量以为各发送节点划分发送功率等级；根据各发送节点的发送数据量，判定长延迟网络的负载状态，并根据负载状态和发送功率等级执行最小帧长调度算法，生成长延迟网络的最小调度帧长；根据发送节点数目、最小调度帧长和接收节点的接收机制，执行最小功率调度算法，得到使得全网功耗最小的链路调度策略。由此可提升长延迟SIC网络内节点间的传输效率，并降低长延迟SIC网络的整体能耗。
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公开(公告)号：CN107220285A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710270989.1
申请日：2017-04-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种面向海量轨迹点数据的并行时空索引构建方法，以轨迹点数据文件作为索引单元，降低了索引的存储消耗，使索引结构具有高度的可扩展性；同时使用了希尔伯特曲线对数据文件进行划分，相比其他的多维到一维映射的方式，希尔伯特曲线因其优秀的空间填充特性使得划分效果更良好，能够降低数据倾斜发生的概率。
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公开(公告)号：CN103648141A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201310632453.1
申请日：2013-11-30
Applicant: 中国电子器材总公司 , 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种无线传感器网络的通信方法及传感器节点，该方法包括：源传感器节点获得至少一个第一候选传感器节点的坐标和剩余能量；所述源传感器节点依据所述坐标、所述剩余能量和预设的抛物线，对所述至少一个第一候选传感器节点进行筛选，以获得目标传感器节点；所述源传感器节点向所述目标传感器节点发送数据包。根据本发明实施例提供的技术方案，以实现降低传感器节点的能耗，延长无线传感器网络的工作时间。
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公开(公告)号：CN119884572A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411928085.X
申请日：2024-12-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于哈希的稀疏矩阵向量乘法优化方法，其特征在于，包括：依据神经网络硬件加速器的硬件结构，对待矩阵向量乘的稀疏矩阵进行划分，得到多个稀疏矩阵块，对该多个稀疏矩阵块进行线性哈希映射，得到待划分矩阵；根据该待划分矩阵的规模及该硬件结构，划分该待划分矩阵，得到多个子矩阵块，并划分该子矩阵块内的并行执行部分和竞争执行部分；神经网络硬件加速器通过对该子矩阵块间竞争执行计算任务，块内并行执行计算任务，得到多个子矩阵计算结果，并通过查找哈希表还原写入的原本顺序；根据该原本顺序合并该多个子矩阵计算结果，得到矩阵向量乘的最终结果。
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