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公开(公告)号：CN115513630A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211085667.7
申请日：2022-09-06
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种共面波导功分器及天线，所述共面波导功分器包括：由顶层金属层、介质基板以及底层金属层构成的PCB结构，以及所述顶层金属层中包括共面波导传输线和参考地金属平面，进一步还包括：对于所述共面波导传输线的每个折弯处，在该折弯处的前段传输线处设置的一组键合线，该折弯处的后段传输线处设置的一组键合线；其中，设置于所述折弯处的前/后段传输线处的键合线，跨于该前/后段传输线上方，其两端连接于所述金属平面，且与所述前/后段传输线垂直。应用本发明可以平衡共面波导在弯折处的传输相位畸变，改善了PCB工艺下共面波导弯折传输线在高频时的传输性能。
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公开(公告)号：CN113420323A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110626699.2
申请日：2021-06-04
申请人： 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国网区块链科技(北京)有限公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明适用于数据交互技术领域，公开了一种数据共享方法及终端设备，上述方法包括：接收数据请求节点的共享请求，共享请求包括待请求模型信息；查询区块链网络中是否存在与待请求模型信息关联的可用模型；若区块链网络中存在可用模型，则将可用模型返回给数据请求节点；若区块链网络中不存在可用模型，则选取与数据请求节点合作的目标数据提供节点，开始联邦学习，将联邦学习结束后得到的全局模型返回给数据请求节点，并将目标数据提供节点以及联邦学习过程中的模型参数记录在区块链网络中。本发明通过将区块链和联邦学习相结合，可以实现数据共享过程中的隐私保护与安全可信，可以完全保证数据隐私，不存在数据泄露风险。
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公开(公告)号：CN108952274A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810557162.3
申请日：2018-06-01
申请人： 北京邮电大学世纪学院
IPC分类号： E04H6/28
CPC分类号： E04H6/28
摘要： 本发明涉及一种机械输送系统以及用于车辆的停车设施(10)，所述机械输送系统包括：输送框架主体(100)，所述输送框架主体(100)能够绕一在竖直方向上延伸的转动轴转动；第一输送子系统(14)，所述第一输送子系统(14)使得所述输送框架主体(100)能转动至任意合适的位置并停留；以及第二输送子系统(16)和第三输送子系统(18)；其中：所述第二输送子系统(16)使得所述第三输送子系统(18)竖直移动至任意合适的位置并停留；所述第三输送子系统(18)能够将设置在所述第三输送子系统(18)上的车辆输送平台(186)在水平方向上移动至合适的位置并停留。
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公开(公告)号：CN101964780B
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201010103210.5
申请日：2010-01-28
申请人： 北京邮电大学 , 北京正方兴通信技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种IMS网络脆弱性分析方法，为IMS网络建立脆弱性分析模型，设置IMS网络的脆弱性扫描插件库；方法包括：解析用户输入的描命令，并发送给核心扫描引擎；核心扫描引擎接收到客户端发来的扫描命令后，根据各扫描引擎节点的能力选择相应的扫描引擎去执行扫描命令，所选择的扫描引擎根据扫描命令选择相应的扫描插件，调用扫描插件对目标主机或者子网进行扫描；并将扫描结果通过核心扫描引擎发送给客户端；客户端解析核心扫描引擎返回的消息，确定IMS目标网络中存在的脆弱性，并将扫描得到的脆弱性信息存入系统脆弱性信息数据库，同时生成相应的脆弱性扫描结果报表。本发明公开了一种实现上述方法的系统。本发明技术方案实现简单且实用。
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公开(公告)号：CN117372440B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311681795.2
申请日：2023-12-08
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06T7/00 , A61B5/00 , A61B5/055 , A61B5/245 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80
摘要： 本申请提供阿尔茨海默病风险预警模型训练方法、预警方法及设备，方法包括：根据历史被测对象的多模态磁共振影像对应的多个层级的脑网络特征，构建多个用于存储各个历史被测对象各自对应的样本数据与阿尔茨海默病风险等级标签之间的对应关系的数据集，采用不同的数据集分别一对一训练各个单模态风险预测模型；基于各个单模态风险预测模型分别输出的单模态阿尔茨海默病风险等级数据训练线性回归模型，得到用于输出被测对象的阿尔茨海默病风险预警结果数据的阿尔茨海默病风险预警模型。本申请能够充分捕获多模态磁共振成像所反应的特异和互补的信息，能够更加全面地刻画大脑的全局变化，并能够提高阿尔茨海默病风险评估结果的准确性及可靠性。
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公开(公告)号：CN115116475A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210663429.3
申请日：2022-06-13
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明提供一种基于时延神经网络的语音抑郁症自动检测方法和装置，所述方法的步骤包括，获取初始语音信号，将所述初始语音信号划分为多个语音段，每个语音段包括至少一个语音帧，分别计算所述初始语音信号中每一个语音段的短时能量与短时过零率；基于短时能量和短时过零率得到有效语音片段；对每个有效语音片段进行预加重处理，对预加重处理后的有效语音片段基于时间进行分帧，得到多个帧片段，计算每个帧片段对应的梅尔频率倒谱系数；将梅尔频率倒谱系数输入预设的时延神经网络模型中，采用层次残差卷积以及压缩激励机制提取帧级特征，基于注意力机制的统计池化合并帧级特征并经过分类模型得到概率参数；最后投票集成得到预测结果。
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公开(公告)号：CN115414042A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211096131.5
申请日：2022-09-08
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明提供一种基于情感信息辅助的多模态焦虑检测方法及装置，该方法包括：获取文本数据集和语音信号集；将各文本数据分别输入至文本情感数据清洗模型，得到各情感类别，并清洗掉情感类别与第一情感不一致的文本数据，得到第二文本数据集；将各语音信号分别输入至语音情感数据清洗模型，得到各语音信号对应的情感类别，清洗掉情感类别与第一情感不一致的语音信号，得到第二语音信号集；将第二文本数据集输入至文本焦虑检测模型，得到文本模态特征，将第二语音信号集输入至语音焦虑检测模型，得到语音模态特征，将文本模态特征和语音模态特征进行特征融合，并基于融合后的特征得到被测者的焦虑分类结果。该方法可准确的检测被测者的焦虑状态。
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公开(公告)号：CN113420323B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110626699.2
申请日：2021-06-04
申请人： 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国网区块链科技(北京)有限公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明适用于数据交互技术领域，公开了一种数据共享方法及终端设备，上述方法包括：接收数据请求节点的共享请求，共享请求包括待请求模型信息；查询区块链网络中是否存在与待请求模型信息关联的可用模型；若区块链网络中存在可用模型，则将可用模型返回给数据请求节点；若区块链网络中不存在可用模型，则选取与数据请求节点合作的目标数据提供节点，开始联邦学习，将联邦学习结束后得到的全局模型返回给数据请求节点，并将目标数据提供节点以及联邦学习过程中的模型参数记录在区块链网络中。本发明通过将区块链和联邦学习相结合，可以实现数据共享过程中的隐私保护与安全可信，可以完全保证数据隐私，不存在数据泄露风险。
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公开(公告)号：CN106385687A
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201610968112.5
申请日：2016-10-27
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明实施例提供了一种网络基带功能比例的分配方法及装置，其中方法包括：获取C-RAN网络的点到点结构的信息，点到点结构至少包括：拉远射频头RRH与基带处理单元BBU交互的点对点网络结构；根据点到点结构的信息，生成第一古诺双寡头博弈模型的建立元素；根据第一古诺双寡头博弈模型的建立元素，建立第一古诺双寡头博弈模型；根据第一古诺双寡头博弈模型，建立第一效用函数，第一效用函数为BBU在第一古诺双寡头博弈模型中的效用函数，并建立第二效用函数，第二效用函数为RRH在第一古诺双寡头博弈模型中的效用函数；计算第一效用函数和第二效用函数的最佳值，最佳值为基带功能比例，以使网络基带功能按照基带功能比例进行分配。
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