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公开(公告)号：CN108616354A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810395399.6
申请日：2018-04-27
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明实施例提供一种移动通信中密钥协商方法和设备，在移动设备端实时根据共享密码和移动设备标识生成伪标识，并与移动设备组的组标识一同发送至服务器端，服务器端根据伪标识获取移动设备标识，由随机数生成加密密钥，并根据移动设备标识、组标识、服务器的服务器标识、获取的移动管理实体标识和加密密钥生成会话密钥，再向移动设备端返回服务器标识和移动管理实体标识，移动设备端通过使用与服务器端相同的算法生成会话密钥。本发明实施例通过在移动设备端实时生成伪标识，在信令交互过程中使用伪标识进行交互，提高了信令交互过程中的安全性；移动设备端和服务器端均只需通过若干标识和随机数生成会话密钥，节省了计算开销和通信开销。
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公开(公告)号：CN107807971A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201710969647.9
申请日：2017-10-18
CPC classification number: G06F17/30268 , G06N3/0454 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种自动图像语义描述方法，包括构建及训练基于CNN和GRU的自动图像语义描述模型，具体为：步骤1)定义目标函数；步骤2)进行从图像到语义描述翻译的过程；步骤3)对误差进行反向的传播。本发明提供的自动图像语义描述方法，将CNN提取的某层全连接层特征作为GRU模型的输入，有效融合图像的底层特征和图像语义描述高层语义信息，精度高，准确度高，使用较少的参数就达到较高的语义描述精度，可以很好地满足实际应用的需要。
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公开(公告)号：CN117574965A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311531622.2
申请日：2023-11-16
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/27
Abstract: 本申请提供一种卷积神经网络的算力需求预测方法、装置及存储介质，该方法包括：通过训练卷积神经网络模型对应的同构异形模型获取同构异形模型的训练乘加累计数；基于同构异形模型的训练乘加累计数训练自回归模型；采用训练好的自回归模型预测待处理的卷积神经网络的算力需求。本申请提供的卷积神经网络的算力需求预测方法、装置及存储介质，收集卷积神经网络模型的同构异形模型训练的乘加累计数，并使用同构异形模型的乘加累计数训练自回归模型，从而可以使用该模型预测卷积神经网络算力需求，提升了算力度量的通用性和效率。
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公开(公告)号：CN117273121A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311235492.8
申请日：2023-09-22
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于帕累托最优性的分层联邦学习模型优化方法及装置，其中方法包括：基于云服务器的最大预算，求解使得全部参与者的效用函数值的累加值最大的帕累托前沿；所述参与者包括所述云服务器、边缘服务器和移动设备；从所述帕累托前沿中寻找帕累托公平解；所述帕累托公平解为所有参与者的效用函数值均最大化的帕累托最优解；基于所述帕累托公平解，确定目标边缘服务器集以及目标移动设备集，并基于所述目标边缘服务器集和所述目标移动设备集，进行分层联邦学习的模型训练。从而可以在最大预算下同时激励每个参与者，实现每个参与者的效用最大化，聚合得到高质量的全局模型。
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公开(公告)号：CN108471357B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201810204184.1
申请日：2018-03-13
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于窄带物联网的终端接入方法及装置。所述方法包括：获取窄带物联网NB‑IoT部署区域，将NB‑IoT部署区域根据预设规则划分为多个小区；从每个小区中选择一个中心点作为对应小区进行小组聚类的参照节点；计算NB‑IoT部署区域中的每一终端与每一参照节点之间的距离，根据距离进行分组；根据分组情况将NB‑IoT部署区域中的所有终端接入基站。所述装置用于执行所述方法，本发明实施例通过将NB‑IoT部署区域根据预设规则划分为多个小区，计算NB‑IoT部署区域中每个终端与参照节点之间的距离，根据距离进行分组，然后根据分组情况将终端接入基站，对物联网部署区域中的终端进行更加合理的分组，进一步提高系统的接入性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107835429B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201711046217.6
申请日：2017-10-31
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04N19/61 , H04N19/18 , H04N19/124 , H04N19/436
Abstract: 本申请提供了一种高光谱图像的压缩方法及系统，中央处理器获取高光谱图像中预设波段数的图像作为目标图像，将目标图像处理成多个三维矩阵，图形处理器对多个三维矩阵进行并行KLT变换，获得KLT变换结果和KLT变换系数；中央处理器对KLT变换结果进行帧内预测和量化编码，获得第一码流，对KLT变换系数进行编码，获得第二码流；中央处理器整合第一码流和第二码流并输出整合后的码流，中央处理器判断是否还存在未压缩的图像数据，如果是，则从未压缩的图像数据中获取预设波段数的图像作为目标图像，执行将待压缩图像处理成多个三维矩阵。本发明实施例提供的高光谱图像的压缩方法能够高效的对高光谱图像进行压缩。
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公开(公告)号：CN108304256B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810128175.9
申请日：2018-02-08
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种边缘计算中低开销的任务调度方法及装置，方法包括：计算每台服务器的单位开销，并根据单位开销的递增顺序依次存入服务器集合；依次从所述服务器集合中获取各服务器，并将当前服务器中能够满足资源需求的任务存入任务集合；若所述任务集合不为空，则计算所述任务集合中每个任务的填充函数，并将填充函数最大的任务调度到当前服务器上；若所述任务集合为空，则将所述服务器集合中的第一个服务器剔除。本发明实施例通过对服务器的单位开销进行排序，依次选择单位开销最小的服务器处理任务，获得原始任务调度方案，然后通过判断任务集合是否为空从而执行不同操作来对原始调度方案进一步优化，能够有效降低服务器的运行开销。
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公开(公告)号：CN108681921A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810456353.0
申请日：2018-05-14
Applicant: 北京信息科技大学
CPC classification number: G06Q30/0236 , G06Q30/0639
Abstract: 本发明实施例提供一种基于随机博弈获取群智感知激励策略的方法及装置，所述方法包括：获取任务发布者的预算信息、任务参与者当前的位置信息和所述任务参与者已执行的当前任务的所在地信息；根据预设的报酬计算函数、所述预算信息、所述位置信息和所述所在地信息，计算所述任务参与者执行完成当前任务所能获得的直接收益；获取与所述所在地信息位置相关的待完成任务，并获取完成所述待完成任务的期望报酬之和；根据所述直接收益和所述期望报酬之和，构建行为概率的博弈矩阵；并分析博弈矩阵的求解结果以获取群智感知激励策略。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的方法及装置，能够合理获取该行为概率，进而给出有效的激励策略。
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公开(公告)号：CN108513296A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810155160.1
申请日：2018-02-23
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供一种切换认证方法，包括：获取设备群组内每一个设备发送的认证消息和消息验证码；基于认证消息和消息验证码，计算设备群组对应的聚合验证消息，并将聚合验证消息发送给TeNB，以供TeNB验证所述聚合验证消息中的第一聚合消息验证码并发送认证消息；接收到TeNB发送的认证消息后，计算第二聚合消息验证码，并将第二聚合消息验证码发送给设备群组内每一个设备，以供设备群组内每一个设备根据第二聚合消息验证码完成与TeNB的切换认证。本发明提供的方法通过使用聚合消息验证码的方式进行鉴权，实现了由设备群组的组长直接与基站进行通信，减小了通信开销，在认证过程中采用两次握手的方式来实现设备与基站的相互认证，保证了认证过程的安全可靠。
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公开(公告)号：CN108377473A
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201810118577.0
申请日：2018-02-06
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明实施例公开一种D2D无线缓存网络中的文件内容分配方法及装置，能减小文件内容的缓存失败率。方法包括：S1、基于智能终端的移动性和社交属性，对智能终端集群进行分簇；S2、根据待缓存文件内容的请求概率和智能终端的缓存能力，并利用对数障碍法确定所述待缓存文件内容的缓存概率；S3、根据所述智能终端集群的分簇结果及所述待缓存文件内容的缓存概率，将所述待缓存文件内容分配给所述智能终端集群。
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