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公开(公告)号：CN102855153A
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201210265612.4
申请日：2012-07-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向片式多核处理器的流编译优化方法，包括：生成软件流水调度表的软件流水调度步骤；根据软件流水调度表将计算任务所需的数据在片式多核处理器片上的SPM和主存上进行缓存分配的存储访问优化步骤；根据片式多核处理器的片上网络拓扑结构确定通信量最小的映射方式，以将软件流水调度表中各个虚拟处理核根据映射方式调度映射到实际物理核上的通信优化步骤。本发明的方法结合了流程序与系统结构相关的优化技术，充分发挥高负载均衡性以及软件流水代码在多核处理器上的高并行性，而且针对片式多核处理器上的层次性存储与通信方式，对程序的存储访问和通信传输进行了优化，进一步地提高了程序的执行性能，具有更小的执行时间。
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公开(公告)号：CN101431689A
公开(公告)日：2009-05-13
申请号：CN200710165165.4
申请日：2007-11-05
IPC: H04N9/82 , G11B27/034
Abstract: 本发明公开了生成视频摘要的方法及装置，一种方法包括：接收视频文件；对所述视频文件的视觉精彩度进行处理；对所述视频文件的声音精彩度进行处理；将满足视觉精彩度和声音精彩度的关联镜头组聚合成视频片断。背景技术中，对足球比赛视频文档根据音频特征、视觉特征、文本特征和运动特征等四种特征进行处理，得到足球视频摘要，采用本发明实施例生成视频摘要的方法及装置，对视频文件的视觉精彩度和/或声音精彩度进行处理，减少特征种类，降低计算复杂度，提高视频摘要生成的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN119323660A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411416287.6
申请日：2024-10-11
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06N3/045 , G06V10/774 , G06V10/74
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种标注信息的自动质检方法、电子设备及存储介质，方法包括：获取待训练图像上的标注信息；其中，所述标注信息包括各标注框的坐标；将待训练图像及其对应的标注信息输入至已训练好的大模型中，所述已训练好的大模型用于提取待训练图像的特征信息，得到待训练图像的特征图，并根据各标注框的坐标在所述特征图上等比例裁剪，得到每个标注框对应的图片特征；对提取到各标注框对应的图片特征进行聚类分析，以识别异常标签，实现标注信息自动质检。本发明能够提升标注信息的质检效率及准确性，而且，还可以减少对人工审核的依赖，节省了大量的人力成本和时间成本。
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公开(公告)号：CN115441967B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211012294.0
申请日：2022-08-23
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04B17/345 , H04W24/08
Abstract: 本发明公开了一种基于链路冲突图嵌入的动态信道干扰测量与优化方法，属于无线网中的数据传输可靠性领域。本发明的信道干扰测量方法以链路为干扰主体，结合链路状态与调整系数干扰分级，在冲突图中强调实际链路干扰，结合滑动窗口采样方法，能在低测量开销下准确捕捉链路所受干扰的变化情况。在此基础上，本发明还根据信道干扰测量结果进行冲突推断获得AP间冲突关系，采用基于最大割问题的求解算法计算最优信道分配策略。由于在测量结果中强调了实际链路所受干扰，因此在优化时能够为实际链路赋予更高权值，优先降低实际链路所受干扰，更准确提高用户服务质量。
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公开(公告)号：CN116668408B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310956825.X
申请日：2023-08-01
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04L61/5007 , H04L61/00 , H04L67/51 , H04L9/40 , H04L49/111 , G06F16/22 , H04L101/659
Abstract: 本发明公开了一种IPv6容器云平台真实地址编码验证与溯源方法及系统，属于网络安全领域，包括：地址生成与分配阶段、地址溯源阶段及对数据包源地址进行验证。在地址生成与分配阶段，优化身份信息编码方式，允许各机构灵活定义需要关联的身份信息；在地址溯源阶段，可以直接通过查询数据库进行地址溯源，省去密钥的生成管理以及匹配环节，避免了遍历密钥库带来的效率低下问题；在对数据包源地址进行验证过程中，在交换机中建立端口和IPv6地址绑定表，并在转发时根据绑定表对数据包进行匹配，丢弃源地址发生变化的数据包，保证数据报文真实可信。本发明能够提升地址编码的灵活性和安全性，并且避免资源浪费，以及提升溯源效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116684869B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310893239.5
申请日：2023-07-20
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04W12/06 , H04W12/088 , H04W12/122 , H04W12/73
Abstract: 本发明公开了一种基于IPv6的园区无线网可信接入方法、系统及介质，属于无线网络中的网络安全领域。方法包括：终端请求地址时，DHCPv6服务器验证终端是否注册，若未注册，则分配一个限制访问的IPv6临时地址给终端，并将接入终端的HTTP请求重定向到注册页面，实现新终端入网；身份管理服务器根据终端提供的用户信息形成网络身份NID，然后将含有用户信息和访问控制信息的NID与时间信息合并生成唯一IPv6地址；若已注册，DHCPv6服务器为终端分配嵌入NID的IPv6地址。当网络中发生安全事件时，身份管理服务器提取出发生安全事件的IPv6地址的后64位AID，并获取AID中的时间哈希；再根据时间哈希在数据库中索引到对应的加密密钥，从而对IPv6地址进行解密溯源。
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公开(公告)号：CN115937777A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211621833.0
申请日：2022-12-16
Applicant: 国能长源武汉青山热电有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06V20/52 , G01J5/00 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种工业场景监控视频中吸烟行为检测方法及系统，采用度量学习与温度检测相结合的方式，采用了度量学习中提取特征、计算距离得到目标分类的方式，使用TransReID神经网络作为特征提取网络提取吸烟动作和香烟结合的特征，使用了自注意力机制，可以更好地提取特征，能够准确地识别吸烟行为，克服了传统吸烟检测方法的缺陷。通过建立模版库的方式，将待检测的工人图像帧的特征图与模版库中的特征图进行模板匹配，能够提高对吸烟动作判断的准确率。
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公开(公告)号：CN114513340A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210070945.5
申请日：2022-01-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种软件定义网络中的两级DDoS攻击检测与防御方法，基于控制器北向接口采集交换机流表数据并提取直接特征和派生特征，攻击检测采用序贯概率比检验(Sequential Probability Ratio Test，SPRT)和轻量级梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine，LightGBM)设计两级攻击检测算法，SPRT一级攻击检测算法用于在攻击早期快速定位攻击端口，LightGBM二级攻击检测算法用于对攻击进行具体分类，攻击防御通过下发流表规则对攻击流量进行实时过滤，粗粒度规则用于对攻击的快速响应，保护控制器的安全，细粒度规则用于对特定类型的攻击进行防御，以防止对正常通信流量的过滤，能够在发生DDoS攻击时有效地保护SDN网络的安全。
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公开(公告)号：CN112214222A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011169585.1
申请日：2020-10-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种COStream中用于实现前馈神经网络的sequential结构及其编译方法，属于计算机编译技术领域。本发明结合COStream中已经存在的pipeline结构文法与主流深度学习框架的API设计，设计了基于顺序模型描述深度学习架构、配置学习过程、设置训练数据集以及训练标签集的sequential结构的文法。sequential结构的文法设计，使得用户不再需要基于COStream中基本的数据流图构建语言，逐步构造前馈神经网络的正向传播、反向传播过程中计算节点，有效地避免大量的代码。本发明在sequential结构文法的基础上，实现了由sequentialNode转换成实际compositeNode。
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公开(公告)号：CN111949269A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010679621.2
申请日：2020-07-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明公开了一种COStream语法分析过程中符号表和静态数据流图生成方法，属于编译领域。本发明针对COStream中特有的文法结构，以及在静态数据流图生成过程中对变量值、数据流类型和Composite参数的读写需求，设计了层次结构作用域和三种符号表，实现对作用域的快速存储和读取。在符号表的基础上，实现执行上下文的模拟，在编译过程中计算出Composite调用传递的参数信息；结合Composite调用的参数信息，确定包含Composite调用的程序执行路径，实现对条件语句和循环语句的常量传播，挖掘出程序包含的更多常量信息；根据这些常量信息，实现对包含由变量控制计算节点的程序的编译；嵌套数据流结构的实现使得在使用COStream编程时，能够嵌套使用Splitjoin和Pipeline编程结构，提高了COStream的用户友好性。
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