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公开(公告)号：CN116341691A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310534928.7
申请日：2023-05-12
Applicant: 南京邮电大学 , 边缘智能研究院南京有限公司
IPC: G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种去中心化联邦学习系统、方法、存储介质及计算设备，该系统包括：模型共享平面、与模型共享平面连接的边缘服务器，以及与边缘服务器连接的参与训练的终端设备；本发明基于终端设备资源信息进行全局模型分割，平衡各终端设备进行本地模型训练的时间差异，且分割策略会随着终端设备本地资源进行调整，保证每一次都选择最早训练完成时间最小的方案，可提高训练吞吐量、降低通信成本，从而加快训练进程。
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公开(公告)号：CN115659986A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211593075.6
申请日：2022-12-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F18/241
Abstract: 本发明属于医学文本信息抽取技术领域，公开了一种面向糖尿病文本的实体关系抽取方法，根据字符嵌入和位置嵌入以及双向长短期记忆网络得到包含上下文信息的句子向量；接着进行多头注意力计算，抽取不同的依赖特征，增强句子的特征表示；然后预测句子中的潜在关系集合同时构建实体对应矩阵；用基于关系的注意力机制计算特定关系下单词的权重，权重相加得到特定关系下的句子表示；然后基于指针网络对不同关系进行头尾实体抽取；最后结合实体对应矩阵构成三元组。本发明采用特定关系注意力机制，计算文本中每个词在特定关系下的权重，权重相加得到特定关系下的句子表示，在此基础上进行实体抽取，有效解决了实体重叠问题。
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公开(公告)号：CN115034390B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210961978.9
申请日：2022-08-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云边端协同的深度学习模型推理加速方法，具体涉及一种深度学习模型分层卸载方法。该方法通过对整个深度学习模型推理过程中的计算时延、数据传输时延、数据传播时延和模型分层卸载策略生成时延进行理论建模，并以计算任务响应时延最小为优化目标，决定最优深度学习模型的分层卸载策略。相较于以物理端为主导和以云计算中心为主导的深度学习模型执行框架，本方法通过将边缘计算范式和云计算结合起来，并将深度学习模型分层卸载至不同的边缘计算节点，在满足计算精度的前提下，实现计算任务响应时延最小化。
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公开(公告)号：CN114710437B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210632873.9
申请日：2022-06-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种结合区块链的物联网边缘网络路由系统，系统内部同步运行有一种智能路由算法，本系统应用于网络内部的管理控制。所述系统由海量异构设备层、边缘网络设备层、知识共享平面三层组成，其中边缘网络设备层分为数据平面和控制平面，数据平面通过网络遥测技术探测网络状态信息，并上传至控制平面，控制平面通过路由算法进行在线决策并下发配置指令，数据平面根据控制平面下发的配置指令进行具体的路由处理操作；最终产生网络知识并上传至知识共享平面。知识共享平面利用区块链技术构建知识联盟链，各个边缘网络设备可以借助联盟链将知识共享给其他设备，修改路由算法的学习过程，从而在全局层面提升网络性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114710437A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210632873.9
申请日：2022-06-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种结合区块链的物联网边缘网络路由架构，架构内部同步运行有一种智能路由算法，本架构应用于网络内部的管理控制。所述架构由海量异构设备层、边缘网络设备层、知识共享平面三层组成，其中边缘网络设备层分为数据平面和控制平面，数据平面通过网络遥测技术探测网络状态信息，并上传至控制平面，控制平面通过路由算法进行在线决策并下发配置指令，数据平面根据控制平面下发的配置指令进行具体的路由处理操作；最终产生网络知识并上传至知识共享平面。知识共享平面利用区块链技术构建知识联盟链，各个边缘网络设备可以借助联盟链将知识共享给其他设备，修改路由算法的学习过程，从而在全局层面提升网络性能。
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公开(公告)号：CN114124466A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111269289.3
申请日：2021-10-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/0803 , H04L41/28 , H04L67/12 , H04L69/18
Abstract: 本发明公开了一种面向物联网的轻量级应用生态开发系统，包括设备接入层、数据和设备管理层及应用层；所述设备接入层，用于感知和控制设备，兼容若干种网络协议，屏蔽底层设备异构性，对上层形成统一的接口，并将设备信息和数据上传到数据和设备管理层，同时根据来自于数据和设备管理层的设备控制指令对设备进行远程控制；所述数据和设备管理层，用于将数据和设备信息按照统一标准进行存储，接收来自应用层的数据分析指令并对数据和设备信息进行分析；所述应用层，用于给用户提供应用开发平台和应用服务平台，提供物联网应用开发模块给物联网应用开发人员，并对应用、应用模块和用户进行管理；本发明能够将各类底层设备信息与数据进行统一调度。
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公开(公告)号：CN113889247A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111157802.X
申请日：2021-09-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于医码通的用户数据采集方法，包括：针对不同的与就医患者相关的健康信息源和行程信息源，各设置一个节点与之关联；选择其中一个信息源的节点作为主节点，主节点接收不包含自己的搜索节点队列；通过搜索节点访问各个信息源里的数据来检索搜索数据；在选定的主节点中接收来自搜索节点的搜索数据，对搜索数据进行集成，将集成的综合搜索数据传输到用户客户端；接收用户发送的填写信息确认指令，将集成的综合搜索数据对应的二维码作为医码通发送至用户客户端。本发明能够逻辑集成多个不同的用户信息源用于数据查询，提高患者就医效率，降低医院运营成本。
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公开(公告)号：CN119964251A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510445527.3
申请日：2025-04-10
Applicant: 南京邮电大学 , 边缘智能研究院南京有限公司
IPC: G06V40/20 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于时间序列数据挖掘与动作识别技术领域，公开了一种分类感知端到端动作识别方法与系统，对获取的时序数据挖掘时序模式，采用多变量时间序列分类思想，设计分类感知的动作识别方法与系统，仅需输入原始含噪数据即可识别出准确分类结果，同时降低计算成本，便于部署。本发明通过粗粒度滤波实现数据层面的噪声抑制；通过掩码机制、多尺度特征提取网络挖掘时序模式；掩码机制利用Transformer编码器对滤波数据捕获的注意力分数，感知分类重要时间戳并进行掩码；结合多尺度特征提取网络的时间切片机制构建不同尺度的输入以及破坏‑恢复机制为特征提取网络提供鲁棒性，多尺度特征提取网络捕获多尺度时间特征，进而输出动作标签。
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公开(公告)号：CN119183136B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411702576.2
申请日：2024-11-26
IPC: H04W24/02 , H04W28/084 , H04W28/08 , H04W28/14 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了数字孪生辅助边缘网络资源分配优化方法，属于边缘计算技术领域；包括为：建立数字孪生辅助边缘网络的资源分配系统；确定卸载模式下计算任务所需传输时延及能耗；构建多智能深度强化学习模型；对多智能深度强化学习模型进行训练，利用训练好的训练多智能深度强化学习模型，实现资源分配策略。本发明通过建立服务缓存模块和任务卸载模块，实现任务处理时延和能耗的最小化；分别考虑MEC服务器和用户终端设备的状态空间，提升任务卸载成功率,显著降低了任务处理时延及能耗，进一步提高任务卸载和资源分配的准确性。
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