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公开(公告)号：CN119483814A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202311018773.8
申请日：2023-08-11
Abstract: 本申请实施例提供一种通信方法及相关系统、存储介质，包括：接收来自网络设备的第一码流和重构的第一扰动系数，所述第一码流包含第一信源对应的第一块划分结果，所述重构的第一扰动系数表征所述第一信源的分布特征；向所述网络设备发送第二码流，所述第二码流是基于第二信源、所述第一码流和所述重构的第一扰动系数得到的，所述第二码流的维度小于所述第二信源的维度。基于网络设备反馈的第一信源的第一块划分结果及重构的扰动系数，可以让第二终端获取第一信源的图像分布信息，进而可以更有效的提取分布式信源间的相关性，减少传输冗余。
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公开(公告)号：CN115052187B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210450602.1
申请日：2022-04-26
Applicant: 复旦大学 , 广东利通科技投资有限公司
IPC: H04N21/44 , H04N21/462 , H04N21/437 , H04N21/234 , H04N21/2187 , H04N21/643 , G06T3/4053 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于直播流媒体技术领域，具体为一种基于在线训练的超分辨率直播系统，适用于配备GPU计算能力的PC、移动终端和智能汽车的视频直播应用。本发明系统包括：在推流端上行带宽不足的情况下，直播者在推流端以RTMP协议向服务器上传低分辨率视频流，同时利用原始高清视频自适应训练空域超分辨率网络F‑EDSR并上传到远端服务器；服务器端接收低分辨率视频流和F‑EDSR网络，并用空域超分辨网络F‑EDSR和时域超分辨率网络TCSR级联实时处理视频流，合成高清超分辨率视频。结果表明，本发明可以在推流端上传带宽不足的情况下，实时对视频流做超分辨率重构，用较少的计算资源获得高质量的视频画面。
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公开(公告)号：CN113568675B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202110772708.9
申请日：2021-07-08
Applicant: 广东利通科技投资有限公司 , 复旦大学
IPC: G06F9/445 , G06F9/50 , G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/092 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明属于车联网边缘计算技术领域，具体为一种基于分层强化学习的车联网边缘计算任务卸载方法。本发明首先将车联网边缘计算网络中的任务卸载问题建模为以最小化时延‑能耗‑费用联合损失函数为目标的优化问题，其中优化参数为任务执行顺序、计算决策、本地资源分配和传输功率控制；然后将具有任务关联性的应用以有向无环图的形式表示，并利用图神经网络挖掘其中的隐含特征，同时利用分层强化学习算法处理离散连续混合动作空间。以真实环境中采取的汽车速度作为数据集进行仿真实验，结果表明，相比于启发式算法，本发明方法在多种环境参数下均能自适应地调节任务卸载和资源分配策略，进而更有效地降低系统损失函数。
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公开(公告)号：CN116722898A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310648063.7
申请日：2023-06-01
Applicant: 复旦大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明属于6G通信技术领域，具体为基于智能反射面的二维波束搜索方法。设一维智能反射面上的分层码本采用x‑叉树结构；根据该分层码本，本发明包括两种：JS波束搜索方法，DWS波束搜索方法；前者将两个方向空间上的分层码本整合成一个新的二维分层码本；当两个方向空间各自使用的是x‑叉树形式的分层码本时，JS方案合成的是x2‑叉树形式的码本；后者先在一个方向上采用全向波束，然后用这个全向波束和另一个方向上的码字分别组成新的码本，实现第二个方向空间上的波束搜索。本发明解决了如何整合智能反射面两个方向空间联合搜索的问题，可针对不同应用场景进行选择或者组合，增大波束训练的设计自由度，满足应用场景对时延、通信性能的要求。
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公开(公告)号：CN113783852B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202110999710.X
申请日：2021-08-29
Abstract: 本发明属于以太坊安全检测技术领域，具体为基于神经网络的以太坊智能合约旁氏骗局检测算法。本发明方法包括，通过骗局合约和安全合约地址数据集，在以太坊网站上收集模型需要的数据(是合约的字节码)；进行数据预处理，提取关键特征；再将提取到的特征输入构建的神经网络模型中进行训练，得到优化的神经网络模型；通过训练好的神经网络模型对未分类的样本进行分类，得到骗局检测结果。测试结果表明，本发明算法可以挖掘字节码中的特征信息，与其它旁氏骗局检测算法相比，本发明不需要手工进行特征提取，且实现了更高的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115484254A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210989483.7
申请日：2022-08-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于算机软件和网络技术领域，具体为去中心化的文件传输方法。本发明采取网络内缓存和网络广播请求结合的方式实现去中心化的文件传输服务，通过动态探测网络中生产方，解决BitTorrent存在的资源定位问题，并通过分析记录网络状况，有效管理网络资源；表现为在文件生产方和消费方之间通过“先请求，后响应”的方式，传输文件数据；由文件消费方发出请求，在网络的一定范围内广播；所有可以响应对应请求的生产方都可以返回数据；用户同时作为消费方和生产方，并且可以实时监测网络状况和动态调整请求发送策略的方法，从而充分利用用户的上行带宽，缓解热门服务器的负载问题，同时也在一定程度上提供资源定位和管理的解决方案。
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公开(公告)号：CN114339988A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111025824.0
申请日：2021-09-02
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于单射频链路的低功耗蓝牙无线定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，基于CFO对相位的影响建立数学模型，分析CFO对异步天线阵列产生的影响；步骤S2，基于接收信号的包内符号将CFO的范围进行缩小，缩小的CFO的范围满足包间符号估计范围的要求；步骤S3，基于天线切换模式构建虚拟同步天线阵列，并通过接收信号的包间符号对缩小后的CFO的范围进行细化；步骤S4，基于虚拟同步天线阵列抵消剩余CFO对不同天线接收的信号相位的影响，从而精确低功耗蓝牙无线定位。
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公开(公告)号：CN113568675A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110772708.9
申请日：2021-07-08
Applicant: 广东利通科技投资有限公司 , 复旦大学
IPC: G06F9/445 , G06F9/50 , G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明属于车联网边缘计算技术领域，具体为一种基于分层强化学习的车联网边缘计算任务卸载方法。本发明首先将车联网边缘计算网络中的任务卸载问题建模为以最小化时延‑能耗‑费用联合损失函数为目标的优化问题，其中优化参数为任务执行顺序、计算决策、本地资源分配和传输功率控制；然后将具有任务关联性的应用以有向无环图的形式表示，并利用图神经网络挖掘其中的隐含特征，同时利用分层强化学习算法处理离散连续混合动作空间。以真实环境中采取的汽车速度作为数据集进行仿真实验，结果表明，相比于启发式算法，本发明方法在多种环境参数下均能自适应地调节任务卸载和资源分配策略，进而更有效地降低系统损失函数。
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公开(公告)号：CN113537968A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110638994.X
申请日：2021-06-08
Abstract: 本发明属于支付通道网络机制设计领域，具体为基于博弈论的支付通道网络交易请求处理机制设计。本发明首先构建支付通道网络交易请求处理问题的数学模型——将支付通道网络构建为有向图：以余额限制和公链交易费用限制作为限制条件；使用优化模型来最小化多个交易的总交易费用，并设计相关算法，得到处理交易的最优顺序以及每个交易的支付通道选择策略，同时采用沙普利值函数对新机制带来的收益进行公平、合理的分配，最后在仿真环境下进行机制性能测试。仿真实验结果表明，本发明方法能够大幅提高交易在支付通道网络中处理的成功率，降低交易所需要的总费用，为交易通道网络性能提升提供了新思路。
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公开(公告)号：CN112491712B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202011366522.5
申请日：2020-11-30
IPC: H04L12/721 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于分布式路由技术领域，具体为一种基于多智能体深度强化学习的数据包路由算法。本发明为了缓解计算机网络中的拥塞情况，利用多智能体深度强化学习技术，设计了一种端到端的自适应路由算法，各路由器依据局部信息完成数据包调度，降低了数据包的传输时延。本发明首先构建分布式路由的数学模型，明确强化学习中各要素的具体含义，然后对神经网络进行训练，最后在仿真环境下进行算法性能测试。仿真实验结果表明，深度神经网络的引入可以挖掘输入网络状态中的特征信息，实现畅通路径和最短路径之间的权衡，与其他常用路由算法相比，本发明实现了更短的数据包传输时延。
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