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公开(公告)号：CN107329967A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710334888.6
申请日：2017-05-12
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的问答系统以及方法。其中方法包括：问答子系统，用于接收输入问题，并对输入问题进行预处理；深度学习子系统，用于提取预处理后的输入问题中的特征信息并生成对应的第一词向量信息，并根据问题分类模型、问题匹配模型和第一词向量信息获取多个推荐问题；问答子系统在用户未从多个推荐问题中选择问题时，将输入问题作为未识别问题；知识库子系统，用于在知识库中存在与未识别问题对应的标准问题时，对与未识别问题对应的标准问题进行标注，并在知识库中不存在与未识别问题对应的标准问题时，根据未识别问题创建新标准问题，并对新标准问题进行标注；深度学习子系统根据标注的标准问题、新标准问题对模型进行训练。
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公开(公告)号：CN103997461B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201410265770.9
申请日：2014-06-13
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04L12/741 , H04L12/757 , H04L12/861
摘要： 本发明提供一种基于蚁群算法的内容中心网络缓存定位方法，在本发明中，考虑到内容中心网络局部流量特性，缓存节点在局部范围内主动发送通告蚂蚁，可达范围内的节点获知此缓存的位置，提高了缓存的利用率，同时缓存生存时间的考虑也会提高缓存的命中率。范围外的节点主动发送探测蚂蚁，从节点所有接口出发寻找缓存内容，发现内容过程中收集沿途的信息。生成的更新蚂蚁按原路返回，并利用收集的信息更新接口概率，概率将影响请求发出时接口的选择，进一步提高了网络缓存资源的充分利用，增加了缓存的命中概率，从而整体上提高内容中心网络的性能。
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公开(公告)号：CN105576361A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510885330.8
申请日：2015-12-04
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明涉及一种新型网格EBG结构的60GHz视觉透明贴片天线，属于电磁传播与接收的技术领域。本发明提出在视觉透明贴片天线的辐射主体周围加载新型网格EBG结构，可以有效提高天线增益及带宽，并且不会改变天线的物理尺寸。原天线-10db的带宽为51.2～69.4GHz，加载网格型EBG的天线-10db的带宽为46-72.5GHz，有8.3GHz的带宽展宽。原天线60GHz增益为5.44dBi，加载EBG后天线在60GHz处的增益增加到了5.79dBi。
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公开(公告)号：CN103943969A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410200805.0
申请日：2014-05-13
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明涉及一种毫米波天线中的双向对称I形缝隙平面紧凑型电磁帯隙(BSIS-UC-EBG)结构，属于电磁传播与接收的技术领域。其特征是该结构通过级联在水平和垂直两个方向都存在I形缝隙且互相对称，设计简单、结构紧凑，可根据实际应用进行频率可调(如图)。该结构位于贴片天线的辐射主体周围，在保持贴片天线尺寸和剖面不变的情况下，有效提高了天线的带宽和增益。结果显示，其-10db的带宽为49.3～71.4GHz，能够应用于毫米波无线局域网(WLAN)系统中。在60GHz的增益为4.7dBi。与未加载电磁带隙结构的天线相比，相对带宽提高了16.4个百分点，增益提高了10dB左右。
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公开(公告)号：CN102684854A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201110054034.5
申请日：2011-03-07
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种MAC层ARQ参数的自适应调整方法，所述自适应调整方法包括步骤：S1：根据发送端接收到的NACK与ACK的比值将网络状况分为好、中和差三种情况；S2：在连接建立时，发送端根据物理层调制编码方式和服务质量QoS优先级，按照网络为好的情况来设置ARQ参数，发送DSA-REQ请求建立新的服务流；S3：在数据传输过程中，发送端启动一个定时器Tmonitor，统计预定时段内收到的NACK与ACK的个数，根据NACK与ACK的比值来估计网络状况，若网络状况或物理层调制编码方式发生改变，则通过DSC重新协商ARQ参数。根据本发明所采用的方法，可避免ARQ参数与网络状况及物理层调制编码方式失配的情况下，带来的性能急剧下降，提高了MAC层的吞吐量，使整个网络的性能达到最佳。
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公开(公告)号：CN102523291A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110427222.8
申请日：2011-12-16
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种应用于移动网络中对等网络(P2P)流媒体业务体验质量(QoE)的策略管理模型架构，可在动态变化的移动网络环境和用户需求下为节点提供良好的业务QoE保障。该模型架构主要包括以下模块：移动P2P(MP2P)流媒体服务器，用于用户业务请求处理、用户信息获取及QoE管理策略执行；QoE评测模块，用于移动网络环境信息获取及用户QoE的动态评测；策略服务器，用于QoE管理策略信息的动态选择和更新。本发明应用于基于移动蜂窝通信系统中的P2P流媒体业务QoE策略管理，可有效地降低网络动态性和终端异构性对业务质量的影响，达到了保障业务移动P2P流媒体业务QoE性能的目的。
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公开(公告)号：CN115472712A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110775019.3
申请日：2021-07-08
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H01L31/18 , H01L31/0224 , H01L31/08 , H01L31/113
摘要： 本发明提供了一种端接触的方法、光电晶体管的制备方法及光电晶体管，该端接触的方法包括：将低维材料覆盖至目标衬底；将电子束负胶覆盖在低维材料上；对电子束负胶进行图形化和刻蚀，暴露出欲去除部分的低维材料；利用设定气体等离子体刻蚀掉暴露出的低维材料；通过设定镀膜方式对刻蚀掉的低维材料后的电子束负胶覆盖的剩余部分的低维材料镀膜，形成低维材料与金属端接触结构。通过上述方案，能够在常温下，实现低维材料和金属的端接触；端接触结构可有效减小器件的尺寸；应用于多层低维材料，可有效避免因静电屏蔽导致的下层材料无法与下层材料接触的现象。
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公开(公告)号：CN107329967B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201710334888.6
申请日：2017-05-12
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/36 , G10L15/26
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的问答系统以及方法。其中方法包括：问答子系统，用于接收输入问题，并对输入问题进行预处理；深度学习子系统，用于提取预处理后的输入问题中的特征信息并生成对应的第一词向量信息，并根据问题分类模型、问题匹配模型和第一词向量信息获取多个推荐问题；问答子系统在用户未从多个推荐问题中选择问题时，将输入问题作为未识别问题；知识库子系统，用于在知识库中存在与未识别问题对应的标准问题时，对与未识别问题对应的标准问题进行标注，并在知识库中不存在与未识别问题对应的标准问题时，根据未识别问题创建新标准问题，并对新标准问题进行标注；深度学习子系统根据标注的标准问题、新标准问题对模型进行训练。
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公开(公告)号：CN109597855A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811447248.7
申请日：2018-11-29
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种基于大数据驱动的领域知识图谱构建方法及系统，其中，该方法包括以下步骤：爬取网络中的数据源，并获取第一数据信息；对数据源进行数据信息抽取，以提取实体之间的关联信息；对实体之间的关联信息进行知识融合，并建立关系型数据库；将关系型数据库转化成图数据库模型，以构建知识图谱。该方法可以提供严格与丰富的数据模式，辅助各种复杂的分析应用或决策支持，且准确度高，在知识图谱实际构建过程具有指导价值且具有行业意义。
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公开(公告)号：CN109165309A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810885541.5
申请日：2018-08-06
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06F16/55 , G06F16/583
摘要： 本发明实施例提供了负例训练样本采集方法和模型训练方法。负例训练样本采集方法包括：对表示向量进行聚类，确定目标向量所属的第一聚类及中心，从而确定候选聚类的目标概率，从候选向量中抽取多个第二聚类，并从每个第二聚类中获取一个负例训练样本。模型训练方法包括：确定多组训练样本；基于训练样本对初始图像检索模型进行训练，在迭代到一定次数时，若模型没有训练完成，重新确定训练样本继续训练，直至模型训练完成。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，采集负例训练样本时，可以在兼顾各个不同难度水平的负例训练样本的同时，优先采集“难”的负例训练样本，进而提高基于负例训练样本训练得到的图像检索模型的准确率。
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