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公开(公告)号：CN119884416A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411948780.2
申请日：2024-12-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/783 , G06F18/213 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06F40/30 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种时空特征重要性感知的文本视频检索方法，属于文本视频检索技术领域。该方法具体包括：对视频中的每一帧和文本描述分别作特征提取，通过重要性感知机制来选取视频中的关键帧，并且利用基于语义通信的信源信道联合编码方法，保持查询文本在传输过程中的语义信息。将每一帧的图像块特征聚合到对象原型中，将对象与文本描述中的短语进行匹配，感知视频帧中的空间信息。本发明通过对不同的对象组合为不同的事件原型，将其与整个文本描述进行匹配，利用帧与帧之间的关联时间信息提高文本与视频之间的细粒度匹配，通过优化视频内容的时空特征处理和特征重要性评估，能够在大规模视频数据中实现高效检索，减少冗余计算，提升视频检索精度。
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公开(公告)号：CN115238288B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210880056.5
申请日：2022-07-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种工业互联网数据的安全处理方法，属于工业互联网数据处理领域。该方法包括：工厂和协作方以ElGamal加密算法生成一对秘钥；协约方初始化模型参数，并将其与公钥上传在区块链上；工厂从区块链下载初始模型和协作方公钥，训练模型并使用差分隐私算法提取模型参数；工厂加密模型参数并存储在IPFS中获得哈希值；加密哈希值将其与工厂公钥加到区块链上；协作方通过哈希值在IPFS中检索模型参数来训练全局模型，利用SK来加密模型参数并将其存储在IPFS，加密IPFS哈希值，利用工厂公钥加密SK，将结果添加区块链上；工厂收到当前全局模型参数进行更新。本发明解决了工业互联网系统中机器学习的隐私和信任问题。
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公开(公告)号：CN119767357A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411986581.0
申请日：2024-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种能耗优化的低轨卫星物联网星地协同卸载方法，包括：构建LEO卫星MEC网络模型并初始化系统参数；计算用户终端UE计算、空闲终端AE卸载计算、LEO卫星MEC卸载计算的系统能耗和，并建立优化问题；将整个问题拆分为五个子问题，分别是用户匹配、卸载决策、卸载比例、AE和LEO的计算资源分配。采用最大权匹配算法求解用户匹配子问题；采用松弛和舍入技术求得卸载决策问题；采用拉格朗日乘子法以及KKT条件求得AE和LEO卫星资源分配方案；交替迭代优化求出最佳卸载决策、卸载比例、AE和LEO的计算资源分配。本发明具有显著的优势，其可以有效减轻卫星通信网络中存在的能耗问题，通过创新的技术手段和独特的设计思路，在降低能耗方面展现出卓越的性能。
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公开(公告)号：CN119691807A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411859187.0
申请日：2024-12-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F21/60 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/0442 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种具有隐私保护的兴趣点预测方法及系统，属于机器学习技术领域，包括以下步骤：S1：运用匿名化技术对用户数据进行采集；S2：参与者根据预先设定的服务领域范围对数据进行分类汇聚；S3：参与者对汇聚的数据进行预处理和特征提取；S4：参与者通过多因素融合的个性化兴趣点推荐方法，从社交关系、用户相似性、用户意图和时空上下文四个关键因素进行建模，以此训练出本地模型；S5：参与者通过添加成对掩码的方式对原始梯度进行扰动并上传加密梯度；S6：计算服务提供方对收到的加密信息进行聚合操作，将全局模型更新信息下发给各个参与者，参与者接收并更新本地模型，重复上述过程，直到模型收敛。
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公开(公告)号：CN119675955A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411859182.8
申请日：2024-12-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于有向无环图高效可靠的基于属性的代理重加密方法，属于信息安全技术领域，包括：可信权威机构初始化系统参数，生成系统主密钥及用户公私钥；边缘节点生成对称密钥并加密数据，同时生成重加密密钥用于数据共享；云端服务器利用重加密密钥将密文转换为满足共享策略的密文；有向无环图记录系统参数、密文哈希值及密钥持有者公钥；数据共享者在匹配访问策略后解密密文，并通过签名与子密钥验证完成数据完整性校验及对称密钥恢复。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118316961A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410427803.9
申请日：2024-04-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L67/12 , H04Q9/00 , H04L43/0852 , H04L43/0829 , H04L43/0894 , H04L43/08 , H04L67/303
Abstract: 本发明设计了一种边缘协同的工业遥测系统及其协同计算方法，属于物联网开发领域。系统包括基于嵌入式微处理器，软件上通过多线程、多模块设计。该系统包含主控模块，协同计算模块，存储模块以及数据采集模块，协同计算模块分为客户端和服务端模式。协同计算方法包括：在本地数据源节点对任务进行分类，获取协同节点参数信息，基于业务的指标偏好计算协同节点中偏好值并选取偏好值最大的协同计算节点，通过客户端与服务端的方式进行数据传输，客户端采用轮询方式不断扫描周边节点，获取协同计算节点的参数信息，与服务端通过Socket通信技术，完成节点间的数据交互和协同计算，该方法提高了节点与业务之间的处理契合度，实现了多个节点间的资源共享。
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公开(公告)号：CN117440518A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311379381.4
申请日：2023-10-24
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆邮电大学 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04W72/0453 , H04W72/54 , H04L41/40 , H04L41/14 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开了一种配电通信网的资源分配方法及相关组件，涉及资源分配领域，包括根据配电通信网中的物理链路及无线链路构建虚拟网络；在接收到用户发送的请求时，将请求输入至虚拟网络模型中，得到虚拟网络模型输出的各个虚拟节点的子载波的分配方案，子载波的分配方案满足请求的业务需求且虚拟节点对应的通信设备的总吞吐量最大；将各个虚拟节点的子载波的分配方案及请求映射至虚拟节点对应的通信设备上，以便通信设备以子载波的对应的传输速率处理请求。根据配电通信网的实际连接关系一一对应构建虚拟网络模型，在虚拟网络模型中计算得到通信设备的子载波方案后，再将请求映射到通信设备上，得到的结果更加准确，可以更加准确的分配资源。
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公开(公告)号：CN116633629A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310602841.9
申请日：2023-05-25
Applicant: 重庆邮电大学空间通信研究院
Abstract: 本发明属于信息安全领域，具体涉及一种基于零信任架构的可信可溯协作方法；包括：客户端通过端服务器向信任评估中心转发信任评级请求；信任评估中心对客户端进行身份验证和信任评级，得到信任评级结果；近端服务器为客户端分配响应协作者；客户端和响应协作者建立协作关系并进行协作；协作结束后，客户端对响应协作者进行评价并生成协作评价凭据，通过近端服务器转发给信任评估中心；信任评估中心更新响应协作者的信任评级结果；若客户端未及时进行评价，信任评估中心将默认评价为中立等级；根据客户端的信任评级结果对客户端进行实时管理；本发明可提高请求协作者的满意度并为零信任安全决策提供更加精准和可靠的信任评级。
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公开(公告)号：CN115391672A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211018553.0
申请日：2022-08-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种个性化数据服务方法，属于物联网领域。该方法包括：区域划分；数据收集：边缘服务器收集并存储所管辖区域内用户的历史搜索请求及评价反馈数据；模型构建：以用户历史搜索请求记录作为数据输入，构建个人‑全局级语义增强的个性化搜索模型；联合推理：边缘与云服务器协同构建联邦学习框架以联合协作训练个性化搜索模型，将训练好的模型发送给各边缘服务器存储；发起搜索：用户通过所持客户端设备向边缘服务器发起搜索请求；搜索响应：边缘服务器执行搜索过程并匹配若干相关实体，然后调用个性化搜索模型对若干实体进行结果重排序后返回至用户。本发明可有效提高面向用户的数据服务精度，为用户提供个性化且高质量搜索服务体验。
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公开(公告)号：CN119760188A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411965903.3
申请日：2024-12-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/903 , G06F16/9038 , G06F16/901 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及一种语义感知的跨模态加密检索方法，属于信息检索和数据加密领域；通过引入深度学习，增强面向多模态数据的语义特征挖掘能力，以语义特征检索代替传统关键词检索模式；引入了低开销多模态数据加密检索方法，基于分块思想设计并行检索树结构，实现低开销、隐私保护的语义相似度快速检索；从查准率、搜索时间、存储开销等分析了方案的合理性。本发明通过对查询请求进行特征提取得到多模态特征；利用相似度隐藏的加密检索算法，对多模态查询特征生成加密查询陷门；跨模态数据加密检索：实现医疗物联网中多模态数据安全检索，综合了边缘计算能力强大及响应快速的特点，克服了传统场景下的终端用户计算资源不足以及密钥泄露的问题。
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