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公开(公告)号：CN112272102A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202010953608.1
申请日：2020-09-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种边缘网络业务卸载和调度方法及装置，其中，该方法包括：根据每一用户设备的每一任务在本地和卸载端执行的完成时长和能耗，建立业务卸载和调度模型；根据业务卸载和调度模型，获取每一任务的卸载位置及和各任务的调度次序；其中，业务卸载和调度模型，以最小化执行各任务的综合性能为目标函数，以各任务之间的逻辑关系为约束条件；各任务的综合性能，是根据完成每一任务的能耗和超时惩罚，以及各任务的总完成时间获取的。本发明实施例提供的边缘网络业务卸载和调度方法及装置，通过综合考虑能耗、超时惩罚和总完成时间，能在满足时延需求有效性的并实现多个性能均衡，能提高网络整体性能增益，能提高业务卸载和调度的效率。
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公开(公告)号：CN118942432A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411007882.4
申请日：2024-07-25
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种提取音乐频率结构的钢琴音乐自动记谱方法属于深度学习领域。音乐自动记谱旨在将音乐音频转换为音乐符号表示。钢琴音符的音高频率特征具有明显的音乐频率结构。在复音音乐信号中，可通过提取每个独立音高固定的频谱结构，进而建模完整的复音音高频率相关性。本发明使用具有音乐频率结构的掩蔽矩阵，使网络的频率注意力机制能够高效地捕捉音乐频率结构信息，并基于完整的频率特征建模复音音高频率相关性，实现了钢琴复音音乐自动记谱。本发明具有较高的钢琴复音音乐自动记谱性能。
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公开(公告)号：CN116863942A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310819237.1
申请日：2023-07-06
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于局部聚类和域注意网络的说话人确认方法，属于深度学习、声纹识别领域。说话人确认方法在目标域和源域数据不匹配时，性能会大幅度下降，需要进行域自适应。现有域自适应方法有的需要访问源域的数据，有的在域自适应后会遗忘对源域数据的识别。针对这些问题，本发明提出一种基于局部聚类和域注意网络的说话人确认方法。该方法通过对目标域数据进行局部聚类来自动产生标签，从而在域自适应时无需访问源域数据。同时，为避免域自适应后的模型对源域产生遗忘，引入域注意网络。通过本发明提出的方法，在仅有无标签的目标域数据的情况下就能进行域自适应，并且模型不会遗忘对源域数据的识别，提高了说话人确认方法的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112272102B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010953608.1
申请日：2020-09-11
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L67/1004 , H04L41/0823 , H04L41/14 , H04W28/084
Abstract: 本发明实施例提供一种边缘网络业务卸载和调度方法及装置，其中，该方法包括：根据每一用户设备的每一任务在本地和卸载端执行的完成时长和能耗，建立业务卸载和调度模型；根据业务卸载和调度模型，获取每一任务的卸载位置及和各任务的调度次序；其中，业务卸载和调度模型，以最小化执行各任务的综合性能为目标函数，以各任务之间的逻辑关系为约束条件；各任务的综合性能，是根据完成每一任务的能耗和超时惩罚，以及各任务的总完成时间获取的。本发明实施例提供的边缘网络业务卸载和调度方法及装置，通过综合考虑能耗、超时惩罚和总完成时间，能在满足时延需求有效性的并实现多个性能均衡，能提高网络整体性能增益，能提高业务卸载和调度的效率。
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公开(公告)号：CN116245693A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211571593.8
申请日：2022-12-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q50/20 , G06Q10/04 , G06N3/08 , G06Q10/0639 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于三元深度融合的行为驱动学生成绩预警方法。该方法包含特征工程阶段、训练阶段、预测阶段三个阶段。在特征工程阶段，使用统计分析的方法从原始数据集中筛选出有效的行为数据构建数据集并使用SVM‑RFE算法进行特征选择精简数据集；在训练阶段构建行为驱动学生成绩预警模型，通过反向传播算法学习神经网络中的参数使得模型具备一定的预测能力；在预测阶段使用训练好的模型基于学生行为数据对学生类别进行预测，并输出预测结果。本发明能够充分挖掘学生在校行为中不同类型行为的潜在特征信息，在学生成绩预警情景中能达到不错的预测效果。
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公开(公告)号：CN116665704B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202310557794.0
申请日：2023-05-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: G10L25/18 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/25 , G10L25/30 , G10L17/04 , G10L19/008
Abstract: 一种基于局部注意力的多任务学习钢琴复音音乐自动记谱方法属于深度学习领域。音乐自动记谱旨在将音乐音频转换为音乐符号表示。近年来，基于Transformer的深度神经网络展现出了在钢琴复音音乐自动记谱上的优势。然而，现有的基于Transformer的自动记谱方法使用绝对位置编码方式，限制了模型对任意长度音频进行记谱的灵活性，混淆了模型对于局部时变时序信息的注意力。本发明在Transformer网络中使用高效计算的自适应局部注意力机制，针对起奏与停奏子任务目标获得了最佳的注意力范围，并可在任意长度的钢琴音乐上实现自动记谱。本发明具有较高的钢琴复音音乐自动记谱性能。
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公开(公告)号：CN116429573A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310403795.X
申请日：2023-04-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种焊接型IGBT模块键合线拉力测试装置及方法，拉力测试装置包括联轴器，上下两个联轴器分别用销轴安装在微拉伸机的控制器和载荷传感器上；金属拉线钩螺纹连接在上联轴器上；燕尾槽夹具，可调节IGBT模块DBC基板在横向上移动；传动装置，可调节燕尾槽夹具在纵向上移动；夹具底座，用于放置传动装置，用螺钉连接在下联轴器上；本发明可在微拉伸机上实现横向与纵向移动，并且用螺母预紧使其具有定位功能；金属拉线钩采用螺纹连接的方式可随时拆卸更换，可以用来测量不同直径的引线拉力载荷，测试过程中随着金属拉线钩的上升，微拉伸机载荷传感器可输出其载荷‑位移变化曲线，实现测量功率循环后键合线的键合强度的目的。
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公开(公告)号：CN116054917A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310036286.8
申请日：2023-01-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04B7/185 , H04W72/1263
Abstract: 卫星网络中基于多任务竞争策略的自适应编码传输方法属于卫星网络领域。本发明对传输的多个文件进行可中断的任务调度，调度采用小文件优先策略，优先对小文件进行编码传输，充分权衡长作业与短作业，既照顾短作业又不使长作业等待时间过长，有效减小平均等待时延，提高服务质量。根据传输的文件大小和网络环境自适应地调整编码数据包的大小，提出了一种双边搜索动态迭代算法以找到最佳编码包的大小和分组，避免传输过程中频繁反馈的需要，确保可靠的通信，减少接收时延。
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