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公开(公告)号：CN101257503A
公开(公告)日：2008-09-03
申请号：CN200710063603.6
申请日：2007-02-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种在基于无线应用协议WAP的远程无线挂号系统中进行挂号的方法，所述远程无线挂号系统包括至少一个客户端、WAP网关、WAP服务器以及医院中心数据库，其中所述客户端具有WAP功能，所述方法包括：(1)所述客户端通过无线网络向所述WAP网关发送挂号请求；(2)所述WAP网关基于所述请求，选择与医院中心数据库相连的WAP服务器，并将所述请求发送到所述WAP服务器；(3)所述WAP服务器将所述客户端的请求传递到所述医院中心数据库，所述医院中心数据库给出挂号信息，并且将所述挂号信息传递到所述客户端。根据本发明，使患者可以随时随地在移动无线网络覆盖的范围内使用无线设备实现网上远程预约挂号。
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公开(公告)号：CN1159933C
公开(公告)日：2004-07-28
申请号：CN02121004.7
申请日：2002-05-29
Applicant: 信息产业部电信传输研究所 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及通用的卷积编码器和维特比译码器，其特征在于其通用性，即卷积编码器的码率、约束长度及生成多项式皆可变，而译码器的帧长、码率、约束长度、生成多项式可变，信道类型可选。卷积编码器由移位积存器组、组合逻辑电路I、组合逻辑电路II及与非门组组成。维特比译码器由分支度量单元、加比选单元、路径度量存储器单元、路径存储器单位回溯输出单元和译码器控制单元组成，且其接口电路处设置门限比较电路。本发明通用卷积编码器和维特比译码器可方便地用于移动通信系统。
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公开(公告)号：CN115712816A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211418849.1
申请日：2022-11-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/00 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , A61B5/369
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的高频振荡标签自动生成方法，来缓解HFOs标签严重缺乏的问题。首先，为了同时关注时间和空间特征，我们设计了一个用循环神经网络和卷积神经网络组成的网络架构。其次，为了充分利用大量的未标记数据，我们探索了一种由有监督成分和无监督成分组成的半监督算法。有监督成分利用有标记样本最小化输入和输出标签的交叉熵。同时，无监督成分基于原始输入和受干扰的输入，利用整个训练集(有标记样本和无标记样本)最大化输出的一致性，利用大量的未标记数据样本来生成HFOs的标签，提高了未标记数据的利用率，以降低标签的成本，同时提高HFOs标记的准确性和速度。
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公开(公告)号：CN108648827B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201810449174.4
申请日：2018-05-11
Applicant: 北京邮电大学 , 中国人民解放军总医院
Abstract: 本发明实施例提供的一种心脑血管疾病风险预测方法及装置，包括：获取样本集；将样本集中的样本分为预设数量的局部簇，根据预设的第一K值与所述第一距离集合，计算得到输入样本的第一K值个第一邻近样本，从而确定目标局部簇，计算所述输入样本与所述目标局部簇中样本的距离，从而确定所述输入样本第二K值个第二邻近样本；确定输入样本的标签，确定输入样本是否是心脑血管疾病患者的样本；最终确定待预测患者是否是心脑血管疾病患者。本实施例考虑到心脑血管疾病患者特征数据相似度较高，避免了不同样本数据对训练预测模型的影响。因此，可以提高预测待预测患者是否是心脑血管疾病患者的准确率。
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公开(公告)号：CN113409299B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202110783404.2
申请日：2021-07-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种医学图像分割模型压缩方法，属于医学影像处理领域。针对一个医学图像分割基本模型，根据模型中每个位置所使用的卷积核的数量来构建搜索空间，针对分割网络的编码‑解码结构，使用对称神经网络搜索在该搜索空间中寻找一个计算量小、分割精度高的子网络，且其编码‑解码结构均是对称的。在遍历整个搜索空间时，使用权重共享策略以减轻计算成本和训练资源。最后在网络的训练过程中使用知识蒸馏方法，以基本模型作为教师模式，压缩子网络作为学生模型，实现二者之间的知识转移。本发明通过神经网络搜索和知识蒸馏，使得医学图像分割模型在保证分割效果的前提下，构建网络的计算成本大大减少，可应用于各种医学图像分割模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113499086A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110793239.9
申请日：2021-07-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的HFO自动检测系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、阈值初始检测模块、小波变换模块、数据存储模块、端到端双分支融合模型和融合模块，采用两阶段的检测流程，第一阶段设计基于阈值的初始检测模块，得到疑似HFOs候选事件集；第二阶段为综合利用带通信号和时频图像在分辨真、伪HFOs方面的优势，提出将带通信号和经小波变换后的时频图像两种模态的数据作为深度学习模型输入，根据不同的输入分别设计有针对性的骨干网络以提取特征，最后将两个角度的特征进行融合，自动分类真、伪HFOs，提高检测的灵敏度和特异性。
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公开(公告)号：CN113409299A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110783404.2
申请日：2021-07-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种医学图像分割模型压缩方法，属于医学影像处理领域。针对一个医学图像分割基本模型，根据模型中每个位置所使用的卷积核的数量来构建搜索空间，针对分割网络的编码‑解码结构，使用对称神经网络搜索在该搜索空间中寻找一个计算量小、分割精度高的子网络，且其编码‑解码结构均是对称的。在遍历整个搜索空间时，使用权重共享策略以减轻计算成本和训练资源。最后在网络的训练过程中使用知识蒸馏方法，以基本模型作为教师模式，压缩子网络作为学生模型，实现二者之间的知识转移。本发明通过神经网络搜索和知识蒸馏，使得医学图像分割模型在保证分割效果的前提下，构建网络的计算成本大大减少，可应用于各种医学图像分割模型。
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公开(公告)号：CN107949058B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201711104038.3
申请日：2017-11-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种窄带物联网随机接入方法及装置，方法包括：获得目标用户通过目标子载波发送的用户信息；根据用户信息，判断目标子载波是否发生前导码碰撞；若为否，判定目标用户成功接入窄带物联网；根据预设的用户服务质量与资源单元时频信息的对应关系，为成功接入窄带物联网的目标用户分配对应的目标资源单元，按照预定的用户服务质量等级从高到低的顺序调度目标资源单元；向目标用户发送随机接入响应；接收目标用户根据目标资源单元的信息在目标资源单元上传输的数据；对数据进行解译，若解译成功，向目标用户发送确认消息。应用本发明实施例提供的方案进行随机接入，提高了上行链路的资源利用率，满足了用户对窄带物联网服务的要求。
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公开(公告)号：CN108900454B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201810689793.0
申请日：2018-06-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于机器学习的调制方式参数盲检方法及装置，属于无线通讯技术领域。所述方法包括：获取第一待检信号的星座图数据，和预先存储的对应于预设的第一干扰设备的第一备选合成星座序列；通过预先存储的特征提取算法，根据所述第一备选合成星座序列和所述星座图数据，确定所述第一待检信号的第一特征向量；根据预先存储的特征映射算法和所述第一特征向量，确定所述第一特征向量对应的第二特征向量；通过所述第二特征向量、预先存储的所述第一待检信号的特征元素以及预先存储的分类模型，确定所述第一干扰设备的调制方式。采用本发明，可以提高低信噪比场景中的盲检准确率。
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公开(公告)号：CN106102172B
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201610397664.5
申请日：2016-06-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种上行信道资源分配方法及装置，应用于网络端设备，网络端设备中预先存储有终端数量区间与资源分配区间的对应关系；所述方法包括：确定当前待接入的终端数量；根据终端数量，确定终端数量所属的终端数量区间；根据对应关系，获得与所确定的终端数量区间对应的资源分配区间；根据所获得的资源分配区间，进行上行信道资源的分配。应用本发明实施例提供的上行信道资源分配方法能够减少在资源分配过程的计算量。
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