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公开(公告)号：CN105306973B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201410334191.5
申请日：2014-07-14
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京海力汇通数字系统技术有限公司
IPC: H04N21/262 , H04N21/845 , H04L29/06 , H04N7/01
Abstract: 本发明公开一种视频倍速文件的生成方法；包括：对TS(数据流)原文件进行解析，获取到生成倍速文件所需的信息；根据原文件中所有关键帧的大小总和与目标倍速文件的大小的比例关系，判断选取哪些关键帧作为要填入目标倍速文件中的帧；修改所有选取的关键帧的内容，将修改后的关键帧填入目标倍速文件；修改目标倍速文件中TS包包头的连续计数字段，最终生成目标倍速文件。该方法适用于对TS文件进行倍速文件的生成，生成的倍速文件符合MPEG‑2和数字视频广播(DVB)标准，保证了文件与多媒体设备的兼容性。
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公开(公告)号：CN102665104B
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201210143301.0
申请日：2012-05-09
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京海力汇通数字系统技术有限公司
IPC: H04N21/236
Abstract: 本发明提供了一种传输并行复用传输流的方法及装置，其中装置包括：输入模块，用于采用多个核来并行读入多路传输流，对传输流中的基本流ES的公共包识别符PID进行重映射，将经过重映射的所述的多路传输基本流存储到每路对应的ES缓冲区，所述的多个核的数量与所述多路传输流的路数相等；处理模块，用于采用一个核来处理多路传输流的PSI信息和PCR校正，重构复用传输流的节目关联表PAT和节目映射表PMT，并将重构后的PAT、PMT等节目专用信息PSI存储；复用输出模块，用于采用一个核来根据复用调度策略，对所述重构后的PAT、重构后的PMT、校正后的PCR和ES流进行选择复用输出。本发明中多核之间采用消息进行通讯，各核数据采用共享内存池机制。本发明发挥了多核处理的并行优势，提高了传输流复用效率，能够满足用户大规模实时并发的需求。
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公开(公告)号：CN102665104A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210143301.0
申请日：2012-05-09
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京海力汇通数字系统技术有限公司
IPC: H04N21/236
Abstract: 本发明提供了一种传输并行复用传输流的方法及装置，其中装置包括：输入模块，用于采用多个核来并行读入多路传输流，对传输流中的基本流ES的公共包识别符PID进行重映射，将经过重映射的所述的多路传输基本流存储到每路对应的ES缓冲区，所述的多个核的数量与所述多路传输流的路数相等；处理模块，用于采用一个核来处理多路传输流的PSI信息和PCR校正，重构复用传输流的节目关联表PAT和节目映射表PMT，并将重构后的PAT、PMT等节目专用信息PSI存储；复用输出模块，用于采用一个核来根据复用调度策略，对所述重构后的PAT、重构后的PMT、校正后的PCR和ES流进行选择复用输出。本发明中多核之间采用消息进行通讯，各核数据采用共享内存池机制。本发明发挥了多核处理的并行优势，提高了传输流复用效率，能够满足用户大规模实时并发的需求。
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公开(公告)号：CN105306973A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201410334191.5
申请日：2014-07-14
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京海力汇通数字系统技术有限公司
IPC: H04N21/262 , H04N21/845 , H04L29/06 , H04N7/01
Abstract: 本发明公开一种视频倍速文件的生成方法；包括：对TS(数据流)原文件进行解析，获取到生成倍速文件所需的信息；根据原文件中所有关键帧的大小总和与目标倍速文件的大小的比例关系，判断选取哪些关键帧作为要填入目标倍速文件中的帧；修改所有选取的关键帧的内容，将修改后的关键帧填入目标倍速文件；修改目标倍速文件中TS包包头的连续计数字段，最终生成目标倍速文件。该方法适用于对TS文件进行倍速文件的生成，生成的倍速文件符合MPEG-2和数字视频广播(DVB)标准，保证了文件与多媒体设备的兼容性。
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公开(公告)号：CN115348002B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202110516339.7
申请日：2021-05-12
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京中科视云科技有限公司
Abstract: 本发明涉及公钥密码体制领域，尤其涉及一种基于多字长乘法指令的Montgomery模乘快速计算方法。所述方法包括：确定Montgomery模乘的输入参数；将Montgomery模乘的多精度乘法运算和约减运算分别拆分为三类分块；采用分块集成的方式，使用多字长乘法指令交替计算Montgomery模乘的多精度乘法运算和约减运算，得到Montgomery模乘结果。本发明充分利用多字长大数乘法的优势以及可用寄存器的数量，可适应不同操作数长度的多字长指令，适用于不同模数长度的Montgomery模乘，具有很强的适应性；相对于其他复杂的分块方法以达到优化目的而言，本发明分块方法简洁但优化效果明显。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108199863B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201711205047.1
申请日：2017-11-27
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京中科智网科技有限公司
IPC: H04L12/24 , H04L12/26 , H04L12/851 , H04L29/06 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于两阶段序列特征学习的网络流量分类方法，方法包括：在数据包和网络流两个层次上分两阶段使用长短时记忆神经网络学习网络流量的序列特征，第一阶段在流量字节序列的基础上生成数据包向量序列，第二阶段在数据包向量序列的基础上进一步生成网络流向量，最后使用分类器对网络流向量执行流量分类。该方法充分考虑了网络流量的内部结构组织关系，有效利用了长短时记忆神经网络的时序特征学习能力，得到比较综合全面的流量特征后再进行分类，能够实现更加准确的网络流量分类效果。
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公开(公告)号：CN107665109B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201610609265.0
申请日：2016-07-28
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京中科智网科技有限公司
IPC: G06F7/72
Abstract: 本发明公开了一种适用于嵌入式系统的Montgomery模乘计算方法，所述方法包括：多精度乘法和Montgomery约减；对于多精度乘法和Montgomery约减两部分均采用混合扫描的方式进行计算，内部循环使用操作数扫描的方式，外部循环使用乘积扫描的方式；而多精度乘法和Montgomery约减两部分之间使用粗粒度集成的方式，即两部分交替计算。本发明的Montgomery模乘计算方法可以减少嵌入式系统中内存存取数量，提高Montgomery模乘算法实现效率。
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公开(公告)号：CN108200006A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711164948.0
申请日：2017-11-21
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京中科智网科技有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种基于层次化时空特征学习的网络流量分类方法及装置，所述方法包括：通过第一神经网络获取网络流量数据的空间特征；通过第二神经网络获取所述网络流量数据的时序特征；根据所述空间特征和所述时序特征对所述网络流量进行分类。可得到比较全面准确的流量特征信息，能够有效提高网络流量分类能力；使用更好的流量特征集可以有效地降低误警率。
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公开(公告)号：CN108199863A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711205047.1
申请日：2017-11-27
Applicant: 中国科学院声学研究所 , 北京中科智网科技有限公司
IPC: H04L12/24 , H04L12/26 , H04L12/851 , H04L29/06 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于两阶段序列特征学习的网络流量分类方法，方法包括：在数据包和网络流两个层次上分两阶段使用长短时记忆神经网络学习网络流量的序列特征，第一阶段在流量字节序列的基础上生成数据包向量序列，第二阶段在数据包向量序列的基础上进一步生成网络流向量，最后使用分类器对网络流向量执行流量分类。该方法充分考虑了网络流量的内部结构组织关系，有效利用了长短时记忆神经网络的时序特征学习能力，得到比较综合全面的流量特征后再进行分类，能够实现更加准确的网络流量分类效果。
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公开(公告)号：CN101778088B
公开(公告)日：2012-05-30
申请号：CN201010124944.1
申请日：2010-03-12
Applicant: 中国科学院声学研究所
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于伪随机序列调制的训练序列帧定时同步方法，该方法可应用于正交频分复用系统或者单载波频域均衡系统中，所述的方法包含如下步骤：(1)在接收端通过利用训练序列前后两部分的相关性进行能量检测；(2)取能量检测峰值位置左右一定范围作为粗同步定时范围；(3)在粗同步定时范围内，利用接收端产生的本地帧前导序列与接收序列进行互相关，根据互相关峰值位置，确定本帧精确同步定时位置；其中，所述的前导训练序列前半部分由若干个恒定幅值零值自相关序列(的级联序列并采用一个伪随机调制序列进行调制获得，后半部分为前半部分的取反运算。本方法通过利用伪随机调制序列进行复杂精细同步，能够获得较高定时精度。
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