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公开(公告)号：CN118784506A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202310340667.5
申请日：2023-04-03
IPC: H04L43/08 , H04L43/50 , H04L49/25 , H04L49/111
Abstract: 本发明提供一种面向多模态网络的网络测量方法及带内遥测系统，采用可编程交换机作为测量节点，各个可编程交换机具有单独的测量模态出口队列，且测量模态具有最高优先级，对于测量模态数据包，将可编程交换机中存储的目标信息嵌入，对于普通数据包，则正常转发并记录数据，也即，将测量功能和其他模态进行了解耦，因此测量数据可无需在各种模态数据包的队列中等待，直接在快速通道中完成转发，同时其可携带所有其他模态队列的全部信息，从而能够实现在多模态场景下的全面、准确、高效的网络测量。同时，将测量模态独立出来，有效避免了带内遥测技术可能导致的数据包体积过大、超过最大传输单元的问题，使得测量模态数据包可携带更多的测量信息。
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公开(公告)号：CN118215077A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202211622143.7
申请日：2022-12-16
Applicant: 复旦大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/084 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的多类型无人机边缘计算服务方法，首先初始化地面用户的位置分布，以实现对地面用户的全覆盖和最小化路径损耗为目标，通过虚拟力引导动态调整无人机位置分布完成全覆盖关联。然后基于深度强化学习代理，以优化无人机边缘计算服务成本为目标，以地面用户产生的任务类型、任务大小、任务所需资源等状态为输入，动态调整无人机类型并为任务合理高效地分配通信和计算资源。本发明考虑了由多用户、多任务类型、多无人机构成的MEC网络，以同时实现无人机与地面的用户关联、无人机类型转换和资源分配为目标，基于深度强化学习使无人机集群具备更好的自主决策能力，实现无人机辅助的MEC的动态、智能和自适应边缘智能服务。
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公开(公告)号：CN118210795A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202211622145.6
申请日：2022-12-16
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种自动离散连续特征归类的ACTGAN表格数据合成方法，首先基于高斯核概率密度函数GPDF的峰值来识别离散变量和连续变量，其中峰值代表值出现的高概率，也意味着峰值中的值非常重要。因此，将特征中与类值比率高的峰值定义为离散类型，否则定义为连续类型。在区分离散和连续值后，基于独热编码和变分高斯混合编码分别对离散特征和连续特征进行编码，然后将编码的结果输入到ACTGAN，由判别器基于ELBO策略学习到编码数据的分布，生成器基于分布的噪声进行数据合成。本发明由于无需对特征类型以及特征列名先行了解，因此省去了费时费力的人工数据类型标注流程，能辅助模型实现更优的数据合成性能，同时模型参数更少，能节省计算资源，具有良好的应用性。
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公开(公告)号：CN118036802A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410125840.4
申请日：2024-01-30
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Transformer的股票数据预测方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，构建初始股票数据预测模型；步骤S2，根据现有的股市数据构建训练集，对初始股票数据预测模型进行训练，得到股票数据预测模型；步骤S3，采集多个股票的股市数据，并分别构建对应的时序数据；步骤S4，将所有时序数据输入股票数据预测模型，得到数据预测结果。总之，本方法能够提高对股票的数据预测结果的鲁棒性和预测准确度。
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公开(公告)号：CN114305442A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210064012.5
申请日：2022-01-20
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于滑动窗编码的房颤发生起止点的检测方法。所述方法包括：首先基于含房颤标签数据采用机器学习方法提取特征，得到可以输出若干个RR间期内房颤发生概率的模型；将待检测心电信号进行预处理后，检测R波位置并计算RR间期；以若干个RR间期为窗长、固定的RR间期数为步长作滑动窗，利用模型得到每个窗房颤发生的概率；将每个窗以及每个RR间期的判断结果进行符号化编码，通过邻近窗房颤发生的概率和每个RR间期数次加窗后的判断结果，得到可代表每个RR间期内房颤是否发生的编码序列，最终根据编码序列的突变位置确定房颤发生的起止点。本发明可推广至时序信号中待检测事件发生起止点的实时检测，具有广泛的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120012733A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510023574.9
申请日：2025-01-07
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F40/177 , G06F40/16 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种基于语言模型对抗数据增强的表格数据生成方法及装置，具有这样的特征，包括：步骤S1，构建鉴别器和生成器，并根据多个训练表格数据构建的原始训练数据集对鉴别器和生成器进行训练，得到训练好的生成器作为表格数据生成模型；步骤S2，对现有表格数据进行预处理，得到预处理数据；步骤S3，将预处理数据输入表格数据生成模型，得到合成表格数据。总之，本方法能够生成更加真实且高质量的合成表格数据。
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公开(公告)号：CN115967686B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202111172555.0
申请日：2021-10-08
Applicant: 复旦大学
IPC: H04L49/111 , H04L49/9005 , H04L49/9057
Abstract: 本发明提供一种面向数据中心的网络交换设备缓存管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，设置共享缓存队列以及阈值；步骤S2，判断是否溢出，若是，步骤S4，否则步骤S3；步骤S3，若短流报文，放入待发送报文的缓存队列，并执行步骤S6；否则，放入长流报文的缓存队列，并执行步骤S6；步骤S4，若长流报文，丢弃；否则执行步骤S5；步骤S5，检查是否为空，若非空，则放入待发送报文的缓存队列，并执行步骤S6，否则丢弃；步骤S6，若不小于阈值，则执行步骤S8；否则执行步骤S7；步骤S7，取出并填充到待发送报文的缓存队列，再执行步骤S8；步骤S8，所有报文取出并依次转发。本发明还提供一种面向数据中心的网络交换设备缓存管理装置。
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公开(公告)号：CN118368250A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202310057589.8
申请日：2023-01-17
Applicant: 复旦大学
IPC: H04L47/125 , H04L47/283 , H04L45/02 , H04L45/00
Abstract: 本发明提供一种应用于数据中心网络的自适应调节flowlet interval的负载均衡方法，交换机维护数据流记录表，在接收到一个新数据包并判断其属于当前flowlet时就将相应的flowlet timeout阈值减小，在判断其属于新的flowlet时将flowlet timeout阈值重置为初始值，因此能够根据接收的数据包的情况自适应地调节数据流的flowlet timeout阈值，为长数据流分配更小的flowlet timeout阈值，能够对链路拥塞更快反应，使得长数据流在发生拥塞情况时能够及时切换到负载更小的链路从而缓解拥塞情况；为短数据流分配更大的flowlet timeout阈值，面对拥塞更加稳定，能够缓解短数据流因换路带来的数据包乱序问题。如上所述，本发明的方法是一种基于数据包的细粒度的负载均匀方法，并且通过本发明的方法，能够同时实现长短数据流的高性能传输。
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公开(公告)号：CN117811928A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202211174456.0
申请日：2022-09-26
Abstract: 本发明提供一种针对Dragonfly拓扑的动态重构实施方法，随着网络中流量模式不断变化，首先周期性收集网络流量信息并分析生成重构指令。其次在网络重构前，识别出网络中即将受重构影响的数据流，对其进行局部排空操作。然后向光交换设备发出重构信号，光交换设备根据重构信号切换内部光通路的方向，实现拓扑重构。在每一次具体的重构中，选择拆除传输需求较小的组间链路，并在传输需求较大的组间搭建新链路。链路重构完成后，使用重路由方法，为受影响的数据流选择新路径，并重启这些数据流的传输。增量式的拓扑重构在每次重构过程中只需调整网络中的少数链路，因此对网络中现有数据流的传输产生尽可能少的影响，同时保证重构不会造成数据包的丢失与乱序。
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公开(公告)号：CN114305442B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202210064012.5
申请日：2022-01-20
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于滑动窗编码的房颤发生起止点的检测方法。所述方法包括：首先基于含房颤标签数据采用机器学习方法提取特征，得到可以输出若干个RR间期内房颤发生概率的模型；将待检测心电信号进行预处理后，检测R波位置并计算RR间期；以若干个RR间期为窗长、固定的RR间期数为步长作滑动窗，利用模型得到每个窗房颤发生的概率；将每个窗以及每个RR间期的判断结果进行符号化编码，通过邻近窗房颤发生的概率和每个RR间期数次加窗后的判断结果，得到可代表每个RR间期内房颤是否发生的编码序列，最终根据编码序列的突变位置确定房颤发生的起止点。本发明可推广至时序信号中待检测事件发生起止点的实时检测，具有广泛的应用价值。
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