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公开(公告)号:CN118119015A
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202410291888.2
申请日:2024-03-14
申请人: 北京邮电大学
IPC分类号: H04W72/121 , H04W72/0453 , H04W72/0446 , H04W74/0808 , H04L1/00
摘要: 本申请公开了一种面向故障容忍的802.11ax多帧传输资源调配方法,该方法包括:在任一接入点的相邻接入点未接收到任一接入点的信标帧的情况下,确认任一接入点出现故障;基于多帧时隙分组算法、资源块分配算法和多用户多输入多输出算法重新为任一接入点覆盖的终端分配相邻接入点的资源块,得到初始分配结果;基于改进的粒子群算法对初始分配结果进行优化,得到最终的分配结果。本申请提供的方法和装置,可以在接入点出现故障时对终端接入资源进行分配,并保证了系统的高吞吐量提高了信道资源的利用率。
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公开(公告)号:CN118095410A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410062281.7
申请日:2024-01-16
申请人: 北京邮电大学 , 联通时科(北京)信息技术有限公司
IPC分类号: G06N3/098 , G06N3/0455
摘要: 本发明提供一种神经网络架构搜索的联邦学习参数高效微调方法及装置。该方法包括:基于联邦学习架构中客户端的预训练语言模型进行神经网络架构搜索中,对预训练语言模型的结构参数和参数高效微调模块进行迭代优化,获得第一结构参数和第一参数高效微调模块,并对其进行迭代聚合处理,获得全局结构参数和全局参数高效微调模块;基于全局参数高效微调模块和全局结构参数对客户端的预训练语言模型的第一结构参数和第一参数高效微调模块进行参数更新处理,获得参数更新结果,并基于参数更新结果对预训练语言模型进行微调,获得微调结果。本发明提供的方法,能够有效提高联邦学习参数高效微调效率和准确率,从而降低了通信成本。
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公开(公告)号:CN118014035A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202311814341.8
申请日:2023-12-26
申请人: 北京邮电大学 , 联通时科(北京)信息技术有限公司
IPC分类号: G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/0455
摘要: 本发明提供一种基于自动化适配器的参数高效微调方法及装置,涉及人工智能技术领域,方法包括:获取预训练模型;在预训练模型的候选位置并行插入在先创建的适配器,得到待训练模型;其中,候选位置包括预训练模型的前馈模块、多头注意力模块和整个网络层;利用预设消融机制和神经网络架构搜索,对待训练模型进行训练,以利用适配器对预训练模型进行参数高效微调。本发明通过在预训练模型的候选位置并行插入适配器,并利用预设消融机制和神经网络架构搜索,对插入适配器的预训练模型进行训练,以提高最终适配器对预训练模型的微调性能,在确保少量可调参数的情况下提供强大的性能,进一步减少了微调计算开销,提高了参数高效微调精度。
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公开(公告)号:CN117472563A
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202311244960.8
申请日:2023-09-25
申请人: 北京邮电大学
摘要: 本发明涉及通信领域,提供一种非地面网络的多任务协同分配方法、装置和相关设备,通过构建面向非地面网络、以最小化任务的总协同计算时延为优化目标,以协作节点和聚合节点为优化变量的优化问题,其中总协同计算时延包括所述任务的上行传输时延、分配时延、计算处理时延、聚合时延、等待时延以及回传时延,所述等待时延包括任务栈等待时延和传输栈等待时延,并利用多智能体强化学习算法对其进行求解,在求解过程中,构建初始的智能体强化学习模型,然后基于QMIX算法对其进行迭代训练得到训练好的多智能体强化学习模型,用于对用户设备发送的任务中的所有子任务进行节点分配,并进行最优路径的规划,可以提高非地面网络的处理任务的效率。
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公开(公告)号:CN117035053A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310768191.5
申请日:2023-06-27
申请人: 北京邮电大学
IPC分类号: G06N3/098 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F18/241 , G06F18/27 , G06F18/214
摘要: 本发明涉及深度学习技术领域,尤其涉及一种基础模型的分布式训练系统和训练方法,首先将初始基础模型下发给各个智能终端,采用本地训练集对初始基础模型进行训练,得到训练后的个性化模型;然后在各个边缘服务器中,对接收到的多个个性化模型的模型参数进行图聚类更新,并根据聚类结果进行初步聚合处理,得到多个聚合后的局部模型;并将多个局部模型的模型参数发送给云服务器;对多个局部模型的模型参数进行整体聚合,得到新的初始基础模型。这样,将初始基础模型下发到多个智能终端中分别进行训练,再对训练后的个性化模型进行参数聚合,以得到最终训练好的基础模型,可以提高基础模型的训练效率。
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公开(公告)号:CN111953759B
公开(公告)日:2022-11-11
申请号:CN202010770330.4
申请日:2020-08-04
申请人: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号: H04L67/1008 , H04L67/101 , H04L67/1023 , G06F9/50 , G06N20/00
摘要: 本发明实施例提供的基于强化学习的协同计算任务卸载和迁移的方法及装置,通过使用云边端协同网络中用户终端及服务器执行任务能耗及任务传输能耗,用户终端及服务器执行任务时延、任务传输时延及EN到云端服务器的时延,在能耗约束下,基于延迟成本最小化为目标,完成对用户设备端、云端、边缘端的能耗和延迟成本的优化,从而得到最优任务卸载和迁移策略。这样可以通过云边端协同网络,在优化能耗和延迟的基础上,协同目标端卸载任务,节省任务计算的端到端时延,优化网络能耗;并且,对任务迁移的边缘节点,通过任务迁移,提升边缘端的资源利用率,从而提升了云边端协同网络的资源利用率。
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公开(公告)号:CN115134827A
公开(公告)日:2022-09-30
申请号:CN202210557338.1
申请日:2022-05-19
申请人: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明提供一种任务卸载方法、物联网设备及服务设备,该方法包括:物联网设备基于本地模型获取待卸载任务执行完毕时对应的总时延和总能耗;根据总时延和总能耗确定本地模型对应的权重参数;向服务设备发送权重参数;服务设备接收物联网设备发送的权重参数,并根据权重参数确定物联网设备对应的目标模型;向物联网设备发送目标模型;物联网设备接收服务设备发送的目标模型;根据目标模型对本地模型进行更新,并基于更新后的本地模型执行新的待卸载任务。该方法用以解决现有技术中执行待卸载任务的过程中,用户信息易泄露的缺陷,实现在物联网设备无需与服务设备进行用户信息交互的情况下,即在保证用户隐私不被泄露的情况下,有效执行待卸载任务。
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公开(公告)号:CN111416809B
公开(公告)日:2022-09-30
申请号:CN202010177897.0
申请日:2020-03-13
申请人: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京中电飞华通信有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
发明人: 欧清海 , 杨会峰 , 于卓智 , 陈文伟 , 张叶峰 , 朱玉坤 , 李文敏 , 吕鹏鹏 , 王智慧 , 辛锐 , 孙辰军 , 高丽芳 , 徐思雅 , 方蓬勃 , 王少影 , 肖帆 , 周文芳 , 高丽娟 , 尹蕊 , 王敬靖
摘要: 本发明提供一种基于击键识别的持续性认证方法,包括:同时分别获取用户登陆信息、用户面部信息和用户击键信息;将用户登陆信息发送至服务器;服务器在登陆信息库中验证用户是否为注册用户,得到验证结果;接收服务器发送的验证结果,当验证结果为注册用户时,发送用户面部信息和用户击键信息至服务器;服务器在与所述用户登陆信息相对应的匹配信息库中判断用户击键信息与用户面部信息是否匹配,得到匹配结果;接收服务器发送的匹配结果,当匹配结果为匹配时,进入下一操作,循环获取用户面部信息和用户击键信息,并循环发送至服务器中进行匹配判断。通过登陆信息的一次性认证与后续的面部信息和击键信息的持续性认证相结合。
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公开(公告)号:CN110932908B
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN201911227639.2
申请日:2019-12-04
申请人: 国网河南省电力公司许昌供电公司 , 北京邮电大学
IPC分类号: H04L41/0893 , H04W24/02 , H04W28/24 , H04W48/20
摘要: 本发明公开了一种选择网络切片接入的方法、装置及系统,其中,该方法包括:接收用户选择的评估网络切片的至少一种服务质量参数;根据服务质量参数构建服务质量参数矩阵;根据服务质量参数矩阵获取服务质量参数权重矩阵;分别获取目标网络的至少一网络切片的实际服务质量参数值;根据预设的网络切片的服务质量参数的最优值和实际值得到灰色关联度系数矩阵;根据服务质量参数权重矩阵和灰色关联度系数矩阵分别得到各网络切片的综合关联度系数;根据各网络切片的综合关联度系数选择最优的网络切片接入目标网络。通过实施本发明,结合服务质量参数权重以及灰色关联度系数得到网络切片的综合关联度,进而可以选择符合用户需求的最优网络切片。
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公开(公告)号:CN112217737B
公开(公告)日:2022-07-29
申请号:CN202011009694.7
申请日:2020-09-23
申请人: 北京邮电大学 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明实施例提供了一种基于业务优先级的机会网络资源动态分配方法,应用于机会网络中携带业务消息的当前节点,所述业务消息包括发送所述业务消息的目标延时、所述业务消息的消息大小以及目的节点的标识,获取所述机会网络中的节点总数,所述当前节点的社交群的平均拥塞度,所述当前节点的缓存空间大小以及所述业务消息的初始优先级;基于所述目标延时,所述消息大小,所述节点总数,所述社交群的平均拥塞度,当前节点的缓存空间大小以及所述业务消息的初始优先级,计算所述业务消息的副本数;获取所述业务消息的副本数个业务消息副本,并将所获取的业务消息副本发送给具有所述标识的目的节点。本方案可以提高业务消息所属业务的服务质量。
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