公开(公告)号：CN115392467A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211040427.5

申请日：2022-08-29

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 刘真 ,  寇泽 ,  冯铭泽 ,  贺翔

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/10 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明提供了一种面向海量数据实时处理的云边协同自适应深度推理方法。该方法包括：将DNN模型进行模型量化，根据得到的量化模型对DNN模型进行DAG构建；对DAG网络进行可行分割点的搜索，得到优化后的潜在分割点集；基于优化后的潜在分割点集对DNN模型各层在终端设备上运行的累积推理延迟、数据传输延迟和累积量化损失进行数据拟合，利用以带宽为变量的权重函数对DNN模型各层的累积推理延迟、数据传输延迟和累积量化损失的目标函数进行加权优化，得到最优的分割点；根据所述最优分割点将DNN模型进行分割。本发明考虑到模型量化带来的精度损失，将精度损失和时延根据网络质量的变化进行加权优化，以满足用户在不同的网络质量下对服务质量的不同需求。

公开(公告)号：CN107235527A

公开(公告)日：2017-10-10

申请号：CN201710468163.6

申请日：2017-06-20

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 周岩梅 ,  刘真 ,  常天奇 ,  岳亚萍 ,  刘丽 ,  张琳

IPC: C02F1/28 ,  C02F11/00 ,  C02F101/20 ,  C02F101/30

CPC classification number: C02F1/288 ,  C02F11/00 ,  C02F2101/20 ,  C02F2101/30 ,  C02F2103/007

Abstract: 本发明提供了一种五金工业污染河道的生态治理方法。该方法主要包括：将生物质炭、磷灰石、有机黏土、石灰石和食盐按照设定的重量配比比例配制成修复剂；按照设定的施工方式将所述修复剂施加到五金工业污染河道，对所述五金工业污染河道进行生态治理。本发明可以依据被污染河道的实际情况，选择适当的修复剂配比，以及合适的施工方式。治理时间为6个月及以上，重金属的自由溶解态浓度将降低85％以上，有机污染物的自由溶解态浓度将降低95％以上，污染物向水体扩散的趋势大大降低，污染物的生物有效态浓度大幅降低。

公开(公告)号：CN119485218A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411575785.5

申请日：2024-11-06

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 张尧政 ,  刘真 ,  张瑞丰 ,  王岩楠 ,  耿冲

IPC: H04W4/42 ,  H04W28/02 ,  G06N3/04 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供的一种基于多智能体强化学习的TSN‑5G列车通信网络异步调度方法。该方法包括：基于列车TSN‑5G异构场景的拓扑结构利用图神经网络构建马尔可夫模型，定义马尔可夫模型的状态空间、动作空间和奖励函数，将TSN‑5G异构网络中的待处理的数据流信息输入到列车TSN‑5G多智能体强化学习异步调度算法中，列车TSN‑5G多智能体强化学习异步调度算法将每个基站与交换机作为独立智能体，通过迭代运算对马尔可夫模型中的状态空间、动作空间进行更新，输出待处理的数据流的调度方案。本发明提出了一种综合方案，结合TSN‑5G中有线与无线信道的利用率与端到端抖动性能，达到优化数据传输的目的，以实现对整车网络的端到端时延和抖动进行最优控制。

公开(公告)号：CN115392467B

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202211040427.5

申请日：2022-08-29

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 刘真 ,  寇泽 ,  冯铭泽 ,  贺翔

IPC: G06N5/043 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082 ,  G06N3/10 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明提供了一种面向海量数据实时处理的云边协同自适应深度推理方法。该方法包括：将DNN模型进行模型量化，根据得到的量化模型对DNN模型进行DAG构建；对DAG网络进行可行分割点的搜索，得到优化后的潜在分割点集；基于优化后的潜在分割点集对DNN模型各层在终端设备上运行的累积推理延迟、数据传输延迟和累积量化损失进行数据拟合，利用以带宽为变量的权重函数对DNN模型各层的累积推理延迟、数据传输延迟和累积量化损失的目标函数进行加权优化，得到最优的分割点；根据所述最优分割点将DNN模型进行分割。本发明考虑到模型量化带来的精度损失，将精度损失和时延根据网络质量的变化进行加权优化，以满足用户在不同的网络质量下对服务质量的不同需求。

公开(公告)号：CN112541132A

公开(公告)日：2021-03-23

申请号：CN202011538984.0

申请日：2020-12-23

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 刘真 ,  杨禹辉 ,  王晓东 ,  张艳玲

IPC: G06F16/9536 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种基于多视图知识表示的跨领域推荐方法。该方法包括：根据不同领域各个项目的相似属性，以异质图的形式将不同的项目进行整合，形成多个视图，将各个视图分别作为图注意力网络的输入，通过图注意力网络获得项目在每个视图下的初始知识表示；将项目在每个视图下的初始知识表示分别作为多头注意力网络的输入，通过多头注意力网络获得并整合不同视图下带有用户偏好的项目表示向量，得到带有用户偏好的项目最终表示；根据带有用户偏好的项目最终表示和目标领域的信息对所述用户推荐目标领域中的对应项目。本发明通过在多个领域间设立多视图多头注意力网络学习方法，充分学习项目知识表示，进行跨领域推荐，从而提高目标领域的推荐效果。

公开(公告)号：CN103488539B

公开(公告)日：2017-01-18

申请号：CN201310436135.8

申请日：2013-09-23

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 刘真 ,  向勇潮

IPC: G06F9/50 ,  G06F9/455

CPC classification number: Y02D10/22 ,  Y02D10/26 ,  Y02D10/28 ,  Y02D10/36

Abstract: 本发明涉及一种基于CPU动态调频技术的数据中心节能方法，所述方法包括虚拟机初始化放置和动态管理两个阶段。与现有技术不同，将数据中心节能使用的虚拟机放置技术分为初始化放置和动态管理两阶段来分别考虑。初始化放置适用于数据中心运行之初，以及定期整体调整的时机，由于时间允许，采用的方法具有全局性及长期效应；动态管理适用于数据中心运行时，面对不同的任务，所进行的局部的管理或迁移，采用的方法涉及局部资源并能保证实时性。