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公开(公告)号：CN112086202A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010768565.X
申请日：2020-08-03
Applicant: 北京邮电大学 , 北京微芯边缘计算研究院
Abstract: 本发明公开了一种体温序列职业画像新方法，属于机器学习领域。首先针对某个目标用户，从体温数据库中提取固定时间段内的体温序列值生成该用户的体温时间序列数据集。如果该体温时间序列数据集有缺失，则对缺失的体温序列值进行补足，生成完整的体温时间序列数据。然后使用完整的体温时间序列数据生成目标用户的五维高层次特征，并将五维高层次特征组成K‑means聚类算法的输入向量，利用K‑means聚类算法得到不同职业的簇。最后对各个职业簇进行数据统计与分析，生成用户职业画像。本发明免去大量繁杂的人工操作，并且进一步挖掘了体温序列的深层次信息，更具表征性。
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公开(公告)号：CN112057052B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202010767411.9
申请日：2020-08-03
Applicant: 北京邮电大学 , 北京微芯边缘计算研究院
IPC: A61B5/01
Abstract: 本发明提出一种基于时间序列平稳性检验的异常体温序列筛选方法，属于体温检测技术领域。包括：步骤一、生成初始体温时间序列；步骤二、对用户体温时间序列进行插值，补充缺失数据，形成完整的体温时间序列数据集；步骤三、对用户的体温时间序列的平稳性利用扩展迪基‑福勒方法进行检验，对检验结果为不平稳的体温时间序列，进一步做阶数为周期长度的差分，周期长度是指每日固定时间段长度，然后对差分所得体温序列再用扩展迪基‑福勒方法进行平稳性检验；步骤四、计算用户体温时间序列的特征评分，进行异常体温判定。本发明使用平稳性检验方法初步筛选体温时间序列，可以增加异常体温筛选工作的效率，避免大规模的计算工作。
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公开(公告)号：CN112086202B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202010768565.X
申请日：2020-08-03
Applicant: 北京邮电大学 , 北京微芯边缘计算研究院
Abstract: 本发明公开了一种体温序列职业画像新方法，属于机器学习领域。首先针对某个目标用户，从体温数据库中提取固定时间段内的体温序列值生成该用户的体温时间序列数据集。如果该体温时间序列数据集有缺失，则对缺失的体温序列值进行补足，生成完整的体温时间序列数据。然后使用完整的体温时间序列数据生成目标用户的五维高层次特征，并将五维高层次特征组成K‑means聚类算法的输入向量，利用K‑means聚类算法得到不同职业的簇。最后对各个职业簇进行数据统计与分析，生成用户职业画像。本发明免去大量繁杂的人工操作，并且进一步挖掘了体温序列的深层次信息，更具表征性。
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公开(公告)号：CN112057053A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010768189.4
申请日：2020-08-03
Applicant: 北京邮电大学 , 北京微芯边缘计算研究院
IPC: A61B5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM的异常体温序列检测装置及方法，属于温度检测技术领域。本发明装置包括：佩戴在人体的温度检测设备，与温度检测设备通过无线通信的智能设备，智能设备上安装有用户体温数据库、体温序列提取单元、温度特征提取单元、支持向量机模型单元以及预警输出单元；本发明方法包括：收集用户体温时间序列数据；并对其进行提取及插值得到完整的体温时间序列数据；对体温时间序列进行挖掘特征值，生成特征向量；将特征向量添加用户标签，训练支持向量机，保存训练好的分类模型；最后将待判断用户体温数据输入训练好的分类模型，输出待判断用户的分类结果。本发明解决了在实际体温监测中存在着体温数据缺失、数据精度不高等问题。
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公开(公告)号：CN112057052A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010767411.9
申请日：2020-08-03
Applicant: 北京邮电大学 , 北京微芯边缘计算研究院
IPC: A61B5/01
Abstract: 本发明提出一种基于时间序列平稳性检验的异常体温序列筛选方法，属于体温检测技术领域。包括：步骤一、生成初始体温时间序列；步骤二、对用户体温时间序列进行插值，补充缺失数据，形成完整的体温时间序列数据集；步骤三、对用户的体温时间序列的平稳性利用扩展迪基‑福勒方法进行检验，对检验结果为不平稳的体温时间序列，进一步做阶数为周期长度的差分，周期长度是指每日固定时间段长度，然后对差分所得体温序列再用扩展迪基‑福勒方法进行平稳性检验；步骤四、计算用户体温时间序列的特征评分，进行异常体温判定。本发明使用平稳性检验方法初步筛选体温时间序列，可以增加异常体温筛选工作的效率，避免大规模的计算工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109992387B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910257826.9
申请日：2019-04-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明实施例提供了一种终端协同的任务处理方法、装置及电子设备，应用于蜂窝网络中的第一设备，其中，该方法包括：获取待处理任务的任务量和存在待处理任务的设备的通信范围内的设备；获取存在待处理任务的设备的通信范围内的设备的可用资源，并基于存在待处理任务的设备的通信范围内的设备的可用资源和待处理任务的任务量，确定处理待处理任务的处理设备；基于待处理任务的任务量和处理设备的可用资源，确定对处理设备分配的任务量；指示存在待处理任务的设备，按照分配的任务量对待处理任务进行拆分，并将拆分得到的与分配的任务量对应的任务发送至处理设备，从而可以实现辅助接入设备进行任务处理，降低接入设备的负载。
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公开(公告)号：CN111245579A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010062811.X
申请日：2020-01-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了基于sidelink的HARQ反馈时间段确定方法，涉及通信技术领域，上述方法包括：获得信号接收端从接收到信号发送端发送的信号到生成混合自动重传请求HARQ反馈的第一时间间隔；确定信号发送端向信号接收端发送信号的发送时间段；确定信号发送端发送的信号的最长时间间隔；确定信号发送端与信号接收端之间进行sidelink信号传输所使用信道的sidelink时间段；根据第一时间间隔、发送时间段、最长时间间隔、sidelink时间段，确定第二时间间隔，并根据第二时间间隔确定反馈时间段。应用本发明实施例提供的方案确定HARQ反馈时间段，可以提高信号发送端与信号接收端之间传输信号的效率。
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公开(公告)号：CN111245579B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202010062811.X
申请日：2020-01-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了基于sidelink的HARQ反馈时间段确定方法，涉及通信技术领域，上述方法包括：获得信号接收端从接收到信号发送端发送的信号到生成混合自动重传请求HARQ反馈的第一时间间隔；确定信号发送端向信号接收端发送信号的发送时间段；确定信号发送端发送的信号的最长时间间隔；确定信号发送端与信号接收端之间进行sidelink信号传输所使用信道的sidelink时间段；根据第一时间间隔、发送时间段、最长时间间隔、sidelink时间段，确定第二时间间隔，并根据第二时间间隔确定反馈时间段。应用本发明实施例提供的方案确定HARQ反馈时间段，可以提高信号发送端与信号接收端之间传输信号的效率。
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公开(公告)号：CN108566294B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201810236382.6
申请日：2018-03-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种支持计算平面的通信网络系统，在现有技术包含：控制平面和数据平面的基础上，增加了计算平面；所述计算平面，用于服务通信网络中各设备的计算任务需求；所述控制平面，用于通信网络中信令的控制，并获取通信网络中的计算任务，在通信网络中各设备需要进行计算时，控制所述计算平面的生成、维护及释放；所述数据平面，用于通信网络中各设备进行计算时，涉及的设备间数据的传输，并参与所述控制平面控制所述计算平面的生成、维护及释放。本发明实施例提供的一种支持计算平面的通信网络系统，可以通过通信网络系统提供计算服务的功能，满足网络中设备日益增长的更高计算能力的需求。
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公开(公告)号：CN109992387A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910257826.9
申请日：2019-04-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明实施例提供了一种终端协同的任务处理方法、装置及电子设备，应用于蜂窝网络中的第一设备，其中，该方法包括：获取待处理任务的任务量和存在待处理任务的设备的通信范围内的设备；获取存在待处理任务的设备的通信范围内的设备的可用资源，并基于存在待处理任务的设备的通信范围内的设备的可用资源和待处理任务的任务量，确定处理待处理任务的处理设备；基于待处理任务的任务量和处理设备的可用资源，确定对处理设备分配的任务量；指示存在待处理任务的设备，按照分配的任务量对待处理任务进行拆分，并将拆分得到的与分配的任务量对应的任务发送至处理设备，从而可以实现辅助接入设备进行任务处理，降低接入设备的负载。
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