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公开(公告)号：CN105471804A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201410459752.4
申请日：2014-09-11
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所 , 北京航天爱威电子技术有限公司
Inventor： 董博 , 苏威积 , 林秀春 , 裴彦杰 , 肖鹏 , 钟松延 , 张力 , 邓超 , 黄敏君 , 杜丽 , 孟飞 , 董一伯 , 赵薇 , 王东东 , 牛坤 , 张健 , 刘雨睿 , 刘攀 , 张春杰 , 黄传鹤
IPC: H04L27/34 , H04B10/2575
Abstract: 本发明公开了一种毫米波非视距通信系统，包括：光纤射频传输模块用于基于输入的光源，通过光电转换生成毫米波，并基于光纤传输毫米波；高阶矢量调制模块用于接收到毫米波后，采用正交幅度调制方法对毫米波进行高阶的幅度和相位的联合调制，输出高阶调制信号；正交频分复用模块用于通过正交频分复用技术将宽带信道分成多个子信道，将接收到调制信号基于多个子信道进行并行传输；多输入多输出无线模块用于基于多个天线同时接收和发射并行传输的调制信号，以实现毫米波非视距通信。本发明还公开一种毫米波非视距通信方法。
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公开(公告)号：CN104427302A
公开(公告)日：2015-03-18
申请号：CN201310381643.0
申请日：2013-08-28
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所 , 北京航天爱威电子技术有限公司
Inventor： 黄敏君 , 苏威积 , 裴彦杰 , 林秀春 , 肖鹏 , 钟松延 , 邓超 , 董一伯 , 杜丽 , 张力 , 刘攀 , 孟飞 , 董博 , 赵薇 , 牛坤 , 张健 , 刘雨睿 , 王东东 , 张春杰 , 黄传鹤
Abstract: 本发明公开了一种超高清视频图像的多信道传输子系统及方法，该子系统连接一用于采集超高清视频图像的图像采集模块，该子系统包括：视频发送端、视频接收端、及连接该视频发送端与该视频接收端的多个传输信道；该视频发送端接收超高清视频图像，进行图像处理以及编码压缩，依照设定参数将压缩后的超高清视频图像拆分为多个子图像，依照该设定参数所选择的一或多个传输协议，分别对每个子图像进行打包，每个子图像对应一种传输协议，将每个数据包分别发送至与该传输协议对应的传输信道，多个传输信道同时进行传输；视频接收端接收每个该传输信道所传输的数据包，根据每个该传输信道对应的传输协议进行图像处理及解码，以还原该超高清视频图像。
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公开(公告)号：CN104427218A
公开(公告)日：2015-03-18
申请号：CN201310392264.1
申请日：2013-09-02
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所 , 北京航天爱威电子技术有限公司
Inventor： 邓超 , 苏威积 , 裴彦杰 , 林秀春 , 肖鹏 , 钟松延 , 黄敏君 , 董一伯 , 杜丽 , 张力 , 刘攀 , 孟飞 , 董博 , 赵薇 , 牛坤 , 张健 , 刘雨睿 , 王东东 , 张春杰 , 黄传鹤
Abstract: 本发明公开了一种超高清CCD图像多通道采集与实时传输系统及方法，该系统包括图像采集模块，以及，数据处理与传输模块；该图像采集模块用于采集超高清CCD图像，该图像采集模块根据该数据处理与传输模块发出的驱动信号将该超高清CCD图像拆分为多个子图像分别输出；该数据处理与传输模块具有多个通道，每个通道分别接收一该子图像以进行图像处理，编码为高清视频格式后输出；各通道对各子图像进行并行处理并实时传输。本发明可实现超高清CCD图像的采集与实时传输，有效提高超高清视频图像帧率，减少传输延时。各通道采用不同传输方法，单个通道或多个通道的数据泄露无法恢复出原始图像，不会造成整体图像的外泄，提升信息传输的保密性。
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公开(公告)号：CN103902960A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201210587549.6
申请日：2012-12-28
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所 , 北京航天爱威电子技术有限公司
Inventor： 陈攀 , 徐学淼 , 苏威积 , 肖鹏 , 吕英 , 申屠燕东 , 范雄涛 , 王雅云 , 谢小权 , 申世光 , 袁晓光 , 叶东升 , 王清理 , 任强 , 裴彦杰 , 何毅 , 白松 , 林秀春 , 钟松延 , 赵薇 , 董博 , 黄敏君 , 张力 , 杜丽 , 孟飞 , 张春杰 , 黄传鹤
Abstract: 本发明公开了一种实时人脸识别系统及其方法，其中该系统包括：预处理子模块，用于获取视频图像，并对该视频图像进行预处理，以增强视频图像的对比度；人脸定位子模块，用于从预处理后的所述视频图像中获取正面人脸图像；人脸识别子模块，用于提取正面人脸图像中的特征，并将该特征与目标人脸库中的人脸特征进行比较，获取相似度。为了提高人脸定位子模块中人脸检测与人脸跟踪的性能和速度，本发明对人脸识别文件的训练过程和人脸跟踪过程均作了优化改进，可满足大多数情况下人脸识别的实时性要求。
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公开(公告)号：CN119986722A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510143411.4
申请日：2025-02-10
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于卫星授时的时频稳定系统，属于频率稳定技术领域。本发明的系统包括：卫星接收机、主控模块、铷原子频标模块、频率锁相模块和时码产生模块。本发明的方案输出的时频信号拥有高稳定性能同时，能够利用卫星信号定时，对自身时钟进行校正，驯服24H后，还能在无法接收卫星信号情况下，利用铷原子频标频率稳定能力与主控模块、频率锁相模块、时码产生模块守时72h内，时间偏差≤1μs。而且该时频稳定方法的技术实现成本比较低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113296994B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202110540400.1
申请日：2021-05-18
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F11/07 , G06F11/30 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/289 , G06F18/22 , G06F18/2431 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及一种基于国产计算平台的故障诊断系统及方法，涉及计算机故障诊断技术领域。本发明基于IPMI标准协议与自定义协议实现平台的特征数据获取，基于多种融合策略的特征数据处理，基于故障知识库的故障诊断，融合多种优化策略得到了一种完备的计算平台故障诊断系统及方法。
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公开(公告)号：CN110471768B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN201910742105.7
申请日：2019-08-13
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种基于快速PCA‑ARIMA的负载预测方法，其中，包括：计算负载时间序列矩阵X的协方差矩阵∑；选择具有单位范数的初始化系数向量ωp；基于ARIMA模型进行负载预测，对降维后的负载时间序列yk，基于ARIMA模型进行未来时刻负载值的预测，进行平稳性检验：确定ARIMA模型的阶数p+q；在线模型参数估计；由n时刻的负载时间序列矩阵预测未来第n+t时刻的负载值。本发明基时间复杂度大幅降低；不需要计算出全部的系数向量，更适合在线负载主成分的提取；计算复杂度相比传统ARIMA模型大幅降低，更适合在线负载预测。
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公开(公告)号：CN108563779B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201810377647.4
申请日：2018-04-25
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F16/35 , G06F16/332 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的无模板自然语言文本答案生成方法，其中，步骤一，针对问答系统内部特定的语义表征形式设计一个由自然文本生成该形式表征的神经网络模型A；步骤二，使用神经网络模型A完全相反的神经网络模型B；步骤三，基于神经网络模型A构建一个自然文本识别器C；步骤四，进行训练：对给定的自然文本S，通过神经网络模型A生成内部语义表征向量X，然而向该向量X中加入服从高斯分布的噪声Z，输入到神经网络模型B中，产生伪造的自然文本T，将自然文本S输入分类器C中并给出监督反馈1，将伪造的自然文本T输入分类器C中并给出监督反馈0，如此训练分类器C并将误差反向传播到模型B中，以对自然文本生成模型B进行有监督训练。
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公开(公告)号：CN107203484B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710498016.3
申请日：2017-06-27
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F13/40
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的PCIe与SRIO总线桥接系统，其中，PCIe IP核用于与上游设备数据交互，将上游设备发来的数据包转换为AXI4总线事务，将内部的AXI4总线事务转换为PCIe数据包，发送给上游设备；SRIO IP核，用于与对端SRIO设备通信；SRIO主模式DMA传输控制器模块用于主动发起数据请求；SRIO从模式DMA传输控制器模块用于响应对端设备的数据请求；Microblaze处理器用于执行系统初始化配置以及数据传输的调度工作；数据缓存模块用于PCIe与SRIO总线进行数据交互过程中，对中间过程数据进行暂存。
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公开(公告)号：CN110471768A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910742105.7
申请日：2019-08-13
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种基于快速PCA-ARIMA的负载预测方法，其中，包括：计算负载时间序列矩阵X的协方差矩阵∑；选择具有单位范数的初始化系数向量ωp；基于ARIMA模型进行负载预测，对降维后的负载时间序列yk，基于ARIMA模型进行未来时刻负载值的预测，进行平稳性检验：确定ARIMA模型的阶数p+q；在线模型参数估计；由n时刻的负载时间序列矩阵预测未来第n+t时刻的负载值。本发明基时间复杂度大幅降低；不需要计算出全部的系数向量，更适合在线负载主成分的提取；计算复杂度相比传统ARIMA模型大幅降低，更适合在线负载预测。
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