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公开(公告)号：CN117313732B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311608482.4
申请日：2023-11-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种医疗命名实体识别方法、装置及存储介质，属于自然语言处理技术领域，其包括：利用现有医疗文本训练得到命名实体识别模型，将待识别医疗文本输入命名实体识别模型，完成实体的提取，该模型的获取包括：对教师模型进行医疗领域的初始化训练，通过训练后的教师模型得到未标记字的伪标签，通过标签选择策略对所述伪标签进行选择，通过正伪标签、负伪标签及其对应的标记数据分别对学生模型进行训练，得到命名实体识别模型，利用医疗领域少量标记数据完成了命名实体识别任务，减少了人工成本，不仅通过标签选择减少了噪声标签进入模型，还通过性能评价指标的衡量获取了性能最优的模型，提升了命名实体识别的效果。
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公开(公告)号：CN117749635A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311759121.X
申请日：2023-12-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，涉及一种数字孪生使能的工业物联网资源分配系统及方法；方法为：构建数字孪生使能的工业物联网资源分配系统；在数字孪生层中联合考虑任务卸载设备关联决策、卸载决策、资源分配、任务比例分配并提出最小化系统成本的目标优化问题；将目标优化问题建模为多代理的马尔科夫决策问题；采用协同计算与资源分配CCRA算法求解马尔科夫决策问题，输出卸载策略，完成资源分配优化；本发明构建的系统有利于实现全局资源的统一调度与管理；减少边缘服务器的计算负荷，实现对大规模计算密集型和延迟敏感型任务的有效处理；方法中考虑了真实值与数字孪生估算值之间的偏差，并总结了系统因偏差而变化的规律。
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公开(公告)号：CN117707795A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410162969.2
申请日：2024-02-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/50 , H04W28/084 , H04W28/08 , G06N5/043 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/092 , G06N3/098 , G06N3/084 , G06V10/96 , G06V10/94 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于图的模型划分的边端协同推理方法及系统，该方法包括：获取CNN模型以及边缘网络系统的工作负载信息和网络质量信息；将CNN模型转换为有向无环图；采用等价节点合并的方法对有向无环图进行压缩；对时延优化问题进行建模，协同推理时延由计算时延和数据传输时延组成。基于图神经网络和DQN算法，根据边缘网络系统的工作负载信息和网络质量信息进行DAG划分模型的训练，以最小化时延为目标求解时延优化问题，得到最优的划分策略。根据划分策略，将CNN模型划分为2个CNN模型分段，分别分配给端设备和边缘服务器进行计算，用以解决现有的CNN推理任务的推理时间没有得到最大限度的减少的问题。
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公开(公告)号：CN117539640A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410026413.0
申请日：2024-01-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/50 , G06F18/231 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0985 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种边缘技术领域的面向异构推理任务的边端协同系统及资源分配方法，旨在解决现有技术中异构边缘服务器无法为异构推理任务进行合理、高效的资源分配等问题，边端协同系统包括终端设备层和边缘服务器层，终端设备层包括多个物联网设备，边缘服务器层包括多个异构边缘服务器，以及应用于边端协同系统的资源分配方法。本发明对物联网设备产生的多个并行异构推理任务进行边端协同处理，实现在满足推理任务不同需求的同时最大化系统的资源利用率。
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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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Patent Agency Ranking
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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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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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