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公开(公告)号：CN116048773B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202211309545.1
申请日：2022-10-25
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种基于波函数坍缩的分布式协作任务指派方法和系统，方法包括以下步骤：对集群中的每个节点进行资源测评，得到每个节点的存储资源值、计算资源值和通信响应频率值；根据当前集群中的闲置节点数和待执行任务的类型确定待执行任务需要的节点数量；获取待执行任务的存储资源预估值、计算资源预估值和通信资源预估值，根据待执行任务需要的节点数量、待执行任务的资源预估值、每个节点的存储资源值、计算资源值和通信响应频率值基于波函数坍缩算法确定待执行任务的执行节点。
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公开(公告)号：CN116340386B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202310245628.7
申请日：2023-03-09
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种分布式AI系统的NFT数据权益鉴定方法和系统，属于NFT数据权益鉴定技术领域，解决了现有技术中缺乏根据数据内容进行NFT权益鉴定的问题。方法包括以下步骤：在分布式AI系统中查找与当前上传的AI数据的类型相同的NFT数据得到待比对NFT数据；计算当前上传的AI数据和每个待比对NFT数据间的重复率；若存在重复率大于第一阈值的待比对NFT数据，则根据重复率将当前上传的AI数据的部分权益归属给重复率大于第一阈值的待比对NFT数据。实现了分布式AI系统的权益快速准确鉴定。
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公开(公告)号：CN115591229B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211349763.8
申请日：2022-10-31
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: A63F13/35 , H04L67/104
Abstract: 一种分布式网络对战训练的校验方法和系统，方法包括：根据当前单位时间内每个训练个体的交互频率和画面变化幅度确定是否存在被校验训练个体；若存在，则根据每个被校验训练个体的IP地址确定被校验训练个体对应的近距离监督和远程监督；建立被校验训练个体和对应的近距离监督及远程监督间的P2P连接；将每个被校验训练个体的交互信息通过P2P连接发送至对应的近距离监督和远程监督进行违规校验，若近距离监督判断该被校验训练个体违规，则将被校验训练个体的交互信息通过P2P连接发送至该校验训练个体对应的远程监督进行违规校验，若远程监督判断该被校验训练个体违规，则确定该被校验训练个体违规，否则确定该被校验训练个体未违规。
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公开(公告)号：CN115618035B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202211260773.4
申请日：2022-10-14
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/535 , G06F16/583 , G06F16/58 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于图片曝光转化率预测模型的图片推荐方法，属于互联网图片电商搜索技术领域，解决了现有多目标优化方法效果不佳的问题。获取用户注册信息、用户输入的检索词、与检索词匹配的图片信息、用户历史点击图片信息、历史购买图片信息，形成训练样本集。建立图片的曝光转化率预测模型CTCVR并训练，根据损失函数进行反向传播直至收敛。利用模型对所有图片进行处理，得到每张图片的点击率CTR、CVR、CTCVR以及图文相关值IMR,选取IMR值大于阈值的图片，并将选的图片按照CTCVR值由大至小的顺序推荐给用户。实现了一个模型完成多任务多目标的预测，使多个任务目标之间相互促进和约束，提高了模型的泛化性能，解决了深度转化过程中的样本偏差和数据稀疏问题。
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公开(公告)号：CN116090449A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211433872.8
申请日：2022-11-16
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F40/289 , G06F16/28 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种质量问题分析报告的实体关系抽取方法及系统，属于关系抽取技术领域，解决了现有技术中样本不均衡时关系抽取准确率低的问题。包括从质量问题分析报告中提取待推理信息，对待推理信息进行预处理后，传入实体关系抽取模型，推理出实体关系；实体关系抽取模型是基于历史质量问题分析报告构建训练集和测试集，对PCNN模型进行迭代训练和测试，直至模型准确率不小于阈值而得到；其中，训练时根据各关系类别的样本权重更新训练集，根据各训练样本的训练结果动态更新各关系类别标签；测试时根据各测试样本的验证结果计算模型准确率，若模型准确率小于阈值，更新各关系类别的样本权重后再次训练和测试。实现了实体间关系抽取的高准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116055185A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310042494.9
申请日：2023-01-28
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及一种分布式网络信息发布系统的主动网络安全防御方法和系统，属于主动网络安全防御技术领域，解决了现有技术中网络安全防御方法难度大实施困难、效率低、成本高的问题。方法包括以下步骤：在分布式网络信息发布系统中设置诱饵机器；在诱饵机器可访问的内网机器的访问端口处设置监听器，监听器监听来自诱饵机器的嗅探包，根据嗅探包进行IP溯源得到疑似黑客IP，构建疑似黑客IP的特征向量；基于疑似黑客IP特征向量计算疑似黑客IP的危险度；根据疑似黑客IP的危险度对疑似黑客IP进行主动攻击。实现了简单高效快捷的主动安全防御。
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公开(公告)号：CN119250442A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411341168.9
申请日：2024-09-25
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/22 , G06Q50/26 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种面向动态拦截变化的无人机集群目标分配方法，按照无人机和目标的价值设定初始分配策略；根据初始分配策略计算无人机集群目标分配的损失S、收益W，进而计算无人机集群初始整体势函数Q0(Ci)；按照价值从小至大的顺序依次对每个无人机的分配策略进行调整，判断该无人机是否有满足预设条件的相似无人机；若有，则将该无人机的分配策略调整为与相似无人机相同的策略；否则，直接将该无人机分配给价值高的目标发出的未分配的拦截弹。每次调整后重新计算无人机集群的整体势函数，从而得到最大的整体势函数，将最大的整体势函数对应的无人机集群的分配策略作为无人机集群的目标分配结果。
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公开(公告)号：CN116090449B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211433872.8
申请日：2022-11-16
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F40/289 , G06F16/28 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种质量问题分析报告的实体关系抽取方法及系统，属于关系抽取技术领域，解决了现有技术中样本不均衡时关系抽取准确率低的问题。包括从质量问题分析报告中提取待推理信息，对待推理信息进行预处理后，传入实体关系抽取模型，推理出实体关系；实体关系抽取模型是基于历史质量问题分析报告构建训练集和测试集，对PCNN模型进行迭代训练和测试，直至模型准确率不小于阈值而得到；其中，训练时根据各关系类别的样本权重更新训练集，根据各训练样本的训练结果动态更新各关系类别标签；测试时根据各测试样本的验证结果计算模型准确率，若模型准确率小于阈值，更新各关系类别的样本权重后再次训练和测试。实现了实体间关系抽取的高准确率。
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公开(公告)号：CN116340386A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310245628.7
申请日：2023-03-09
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种分布式AI系统的NFT数据权益鉴定方法和系统，属于NFT数据权益鉴定技术领域，解决了现有技术中缺乏根据数据内容进行NFT权益鉴定的问题。方法包括以下步骤：在分布式AI系统中查找与当前上传的AI数据的类型相同的NFT数据得到待比对NFT数据；计算当前上传的AI数据和每个待比对NFT数据间的重复率；若存在重复率大于第一阈值的待比对NFT数据，则根据重复率将当前上传的AI数据的部分权益归属给重复率大于第一阈值的待比对NFT数据。实现了分布式AI系统的权益快速准确鉴定。
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公开(公告)号：CN113938483B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202111275760.X
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 一种分布式AI协同计算系统的节点身份验证方法和系统，方法包括中心服务器向各分布式节点发送身份验证指令；各分布式节点根据身份验证指令完成对应的实时运算能力验证任务，向中心服务器发送响应消息；响应消息包括任务完成时间和节点设备信息；所述实时运算能力验证任务包括实时计算能力验证任务和实时存储能力验证任务；中心服务器接收响应消息，若接收到响应消息的时间超过预期时间，或任务完成时间与相同设备类型的真实节点完成所述实时运算能力验证任务的任务完成时间的差值大于预先设置的阈值，则将该节点认定为可疑节点；中心服务器多次对所述可疑节点发送身份验证指令，若可疑节点均未通过验证，则判断该节点为伪造节点。
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