-
-
公开(公告)号：CN114756487A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210430322.4
申请日：2022-04-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F13/16
Abstract: 本发明公开了一种EEPROM型号识别及控制器设计的方法，该方法包括：对EEPROM的0x0地址进行读操作；通过EEPROM输出dummy位的位置判断地址宽度；若能确定EEPROM型号则结束识别；若不能确定则向0x000地址和0x100或0x80地址写入不同数据；通过判断从这两个地址读出的数据是否相同进一步区别具体型号；将有效EEPROM型号编码写入配置寄存器中；控制器中的位宽转换模块根据型号信息配置自身进入连续两次还是四次读写操作模式；控制器中的信号发生器配置自身从而输出正确控制信号。利用本发明可以实现对EEPROM型号的自动识别，并通过识别信息对控制器进行配置，使得控制器能够兼容多种EEPROM型号，同时也实现数据位宽8位和16位向32位的自动转换，使该控制器和EEPROM能够直接兼容数据宽度为32位的系统。
-
公开(公告)号：CN114900436A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210473135.4
申请日：2022-04-29
Applicant: 电子科技大学 , 重庆慧发网络科技有限公司
IPC: H04L41/14
Abstract: 该发明公开了一种基于多维融合模型的孪生网络初始构建与状态同步方法，属于信息网络孪生和网络仿真技术领域。首先，本发明设计了数字孪生网络架构，是孪生网络构建与同步的基础。其次，通过多源数据采集监控代理技术方案，实现对目标网络多维度信息的全方位采集。接着，对目标网络进行实体建模、规则建模、业务建模、行为建模，并通过分析各层模型间的关联关系，从结构和功能上对上述四维模型进行集成和融合，形成“多维融合模型”。最后，在基于云平台的基础设施上，利用网络虚拟化、网络功能虚拟化、存储虚拟化、主机虚拟化等技术，通过“多维融合模型”构建高逼真度的孪生网络，并最终实现所构建的孪生网络与目标网络的快速、准确同步。
-
公开(公告)号：CN114816016A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210431037.4
申请日：2022-04-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于集成电路技术领域，具体涉及一种基于寄存器堆实现可配置的复位系统。该复位系统包括寄存器堆配置电路、寄存器堆、看门狗电路、上电复位电路、低电平检测电路和复位输出电路，寄存器配置电路可通过串行通信接口对寄存器堆进行配置，寄存器堆中集成多个特殊功能寄存器，可对看门狗电路的超时时长、低电平检测电路的检测阈值以及复位输出电路中复位输出信号的复位源进行控制。复位信号通过开漏端口进行输出，基于开漏电路的线与特性，本发明中的复位系统能应用于包含多复位源和多重复位目标的处理器复位系统。与现有技术相比，本发明通过寄存器堆对复位电路进行配置，占用的IO资源较少。本发明所述的复位系统同时集成三种复位功能，且能对复位输出信号的复位源进行控制，能支持大部分处理器系统的复位需求，适用范围很广。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113392323A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110660624.6
申请日：2021-06-15
Applicant: 电子科技大学 , 重庆慧发网络科技有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06F16/955 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据联合学习的商务角色预测方法，包括：数据收集和商业角色标签；数据预处理；学习联合表征的转化过程；预测公司的商业角色；本发明可以自动连接和之间的数据关系，获得和数据的联合表示，并学习专家标注的数据知识，这样可以大大提高用户在线检索商务伙伴的效率，并提高用户处理来自搜索引擎的大数据的效率，尤其是可以为B2B营销管理引入AI提供有用的参考，如处理大量文本数据并因此获得丰富的信息以供决策。
-
公开(公告)号：CN115022193A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210561413.1
申请日：2022-05-23
Applicant: 电子科技大学 , 重庆慧发网络科技有限公司
IPC: H04L41/147 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明的公开了一种基于改进ConvLSTM深度学习模型的局域网链路流量预测方法，涉及网络流量预测领域。针对基于传统线性模型和非线性模型的目标网络流量预测方法普遍存在的预测精确度不高、无法同时对目标网络流量空间特征进行预测、无法通过单个模型预测目标网络所有链路流量等问题，本发明提出一种基于改进ConvLSTM深度学习模型的局域网流量预测方法。通过在模型中加入类残差结构模块和基于注意力机制的Squeeze‑and‑Excitation模块以最终达到准确、快速仿真和孪生目标网络链路流量的目的。本发明提高了局域网时空流量矩阵预测的精度，减少了训练迭代次数，提高了计算资源利用率。
-
公开(公告)号：CN113392323B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110660624.6
申请日：2021-06-15
Applicant: 电子科技大学 , 重庆慧发网络科技有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06F16/955 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据联合学习的商务角色预测方法，包括：数据收集和商业角色标签；数据预处理；学习联合表征的转化过程；预测公司的商业角色；本发明可以自动连接和之间的数据关系，获得和数据的联合表示，并学习专家标注的数据知识，这样可以大大提高用户在线检索商务伙伴的效率，并提高用户处理来自搜索引擎的大数据的效率，尤其是可以为B2B营销管理引入AI提供有用的参考，如处理大量文本数据并因此获得丰富的信息以供决策。
-
公开(公告)号：CN115022193B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210561413.1
申请日：2022-05-23
Applicant: 电子科技大学 , 重庆慧发网络科技有限公司
IPC: H04L41/147 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明的公开了一种基于改进ConvLSTM深度学习模型的局域网链路流量预测方法，涉及网络流量预测领域。针对基于传统线性模型和非线性模型的目标网络流量预测方法普遍存在的预测精确度不高、无法同时对目标网络流量空间特征进行预测、无法通过单个模型预测目标网络所有链路流量等问题，本发明提出一种基于改进ConvLSTM深度学习模型的局域网流量预测方法。通过在模型中加入类残差结构模块和基于注意力机制的Squeeze‑and‑Excitation模块以最终达到准确、快速仿真和孪生目标网络链路流量的目的。本发明提高了局域网时空流量矩阵预测的精度，减少了训练迭代次数，提高了计算资源利
-
公开(公告)号：CN114900436B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210473135.4
申请日：2022-04-29
Applicant: 电子科技大学 , 重庆慧发网络科技有限公司
IPC: H04L41/14
Abstract: 该发明公开了一种基于多维融合模型的孪生网络初始构建与状态同步方法，属于信息网络孪生和网络仿真技术领域。首先，本发明设计了数字孪生网络架构，是孪生网络构建与同步的基础。其次，通过多源数据采集监控代理技术方案，实现对目标网络多维度信息的全方位采集。接着，对目标网络进行实体建模、规则建模、业务建模、行为建模，并通过分析各层模型间的关联关系，从结构和功能上对上述四维模型进行集成和融合，形成“多维融合模型”。最后，在基于云平台的基础设施上，利用网络虚拟化、网络功能虚拟化、存储虚拟化、主机虚拟化等技术，通过“多维融合模型”构建高逼真度的孪生网络，并最终实现所构建的孪生网络与目标网络的快速、准确同步。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.019 seconds)
