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公开(公告)号：CN116560503A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310478072.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于人机交互技术领域，公开了一种眼动控制的多模块智能设备，包括单片机、单片机连接的云台电机模块、眼动图像采集模块、视觉追踪算法模块、陀螺仪模块、视线到云台映射算法模块；所述单片机用于接收其他模块传输的数据，并发出控制指令给对应模块进行相应的操作。本发明通过双眼视线追踪，提供快速精准的云台视线追踪效果，真正做到“随眼动”；利用模块化设计，允许用户根据所需要的适用场景自由更换组件，拓宽了此设备的使用应用场景；设计了云台方向锁定模式，满足对维持某一方向数据测量的需求，进一步拓展了该设备的使用场景。
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公开(公告)号：CN116488914A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310478068.X
申请日：2023-04-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于网络安全领域，公开了基于GCN‑BiLSTM的动态权限访问控制方法，采集文件存储系统中关于用户、文件和系统的日志数据，通过对计算机网络中文件使用情况的感知，结合基于GCN‑BiLSTM文件系统异常行为监测模型对用户的使用行为进行分析，从而实现对文件权限的自动控制，提高文件访问安全性。
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公开(公告)号：CN116070799A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310323027.3
申请日：2023-03-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明属于光伏发电量预测技术领域，公开了一种基于注意力及深度学习的光伏发电量预测系统及方法，通过数据预处理模块对数据集进行预处理，并生成训练集；transformer网络模块与CNN网络模块间使用残差连接；使用基于注意力机制的transformer网络提取数据之间的时序特征信息；使用CNN网络中的卷积和池化方法，解决多变量协同预测问题；将数据集多维度数据分开处理训练，保证训练效果的同时降低了训练用时。
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公开(公告)号：CN115883228A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211571647.0
申请日：2022-12-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，公开了一种面向物联网的避免重复加解密数据安全传输方法，其数据发送方利用在网络传输的数据包中加入标记位，先判断数据所在层是否具有安全协议，若需要就读取最后一位标记位，此标记位代表上层对数据的操作，用于判断需要加密的数据所在层加密的内容是上一层的首部还是上一层的首部及数据；数据接收方对上述步骤进行一个逆操作来解密。本发明所述的方法避免数据在传输过程中的重复加密，保证了数据在网络传输中的传输速率。
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公开(公告)号：CN109086974B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201810750079.8
申请日：2018-07-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种云制造能源认知管理系统，所述系统包括：映射单元，将所接收的复杂制造任务映射为对应的多个子服务，并将每个子服务作为一个信息粒，得到对应的多个信息粒；整合单元，将所得到的多个信息粒进行整合，得到对应的多个分量粒结构；配置单元，采用所得到的多个分量粒结构，对所述复杂制造任务指令进行服务分配。上述的方案，可以提高云制造任务的服务分配效率，并节约计算资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109754113B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN201811439799.9
申请日：2018-11-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于动态时间规整与长短时间记忆的负荷预测方法，包括如下步骤：S1、从电力系统中获取用户短期负荷预测所需的基本数据：S2、根据用户的历史负荷数据，使用动态时间规整法将用电行为类似的用户进行聚类；S3、对同一类别的用户数据进行池化处理；S4、选取训练数据，进行预处理后作为输入；S5、构建基于深度长短期记忆循环神经网络的短期负荷预测方法，并验证有效性。本发明针对待预测用户基数大的特点，将具有相似用电行为的用户进行聚类，提高了预测效率。同时，本发明通过将同一类别内的数据进行池化处理，增加了训练数据的多样性，提高了短期负荷预测精度，具有一定的工程应用意义。
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公开(公告)号：CN114742211A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210653260.3
申请日：2022-06-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种面向微控制器的卷积神经网络部署和优化方法，包含卷积神经网络模型的设计、卷积计算内存的优化以及卷积神经网络的部署三部分。卷积神经网络模型的设计基于神经网络架构搜索，搜索适用于微控制器计算量、参数量和内存需求小的卷积神经网络模型；对卷积神经网络中常用到的标准卷积、深度卷积和点卷积分别进行优化，减少卷积神经网络推理过程中的内存占用，使卷积神经网络可以运行在更多内存受限的微控制器上；提供一种运行在微控制器上的卷积神经网络从构建到应用的方法，提高了微控制器运行卷积神经网络模型的易用性和实用性。
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公开(公告)号：CN109002965B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201810648407.3
申请日：2018-06-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种云制造服务合作水平评估系统及使用方法，该系统包括数据获取模块、数据预处理模块、数据库模块、SCL动态评估模块、服务组合评估模块以及用户交互模块；本发明中设置有服务组合评估模块，通过SCL动态评估模块计算候选服务的合作水平值，并根据优化指标设定最大或者最小限制，排除一些劣质解。随后将服务合作水平指标纳入服务组合评估模块中，构建了一套云制造服务合作水平评估系统，最终克服了服务之间的内在关系对服务质量的影响被忽略的这一难题，从而有效的提高了产品质量和可靠性，同时降低了产品成本。
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公开(公告)号：CN109358962B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810933423.7
申请日：2018-08-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 一种移动计算资源自主分配装置，所述装置包括：分析单元，适于对所接收的移动终端发送的计算请求进行分析，得到对应的待预测计算任务数据；分类单元，适于将所得到的待预测计算任务数据输入预先训练好的计算资源预测模型，得到所述待预测计算任务数据的分类结果；判决单元，适于对所得到的分类结果进行判决，并采用与所述判决结果对应的所述移动终端或者移动边缘计算服务器处理所述计算请求对应的计算任务。上述的方案，可以为移边缘计算分配合理的计算资源，以提高资源的利用率。
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公开(公告)号：CN113609523A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110867368.8
申请日：2021-07-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和差异隐私的车联网隐私数据保护方法，包括以下步骤：车辆将数据集发送给RSU，并自定义隐私数据访问控制策略和隐私偏好；RSU获取到数据和控制策略后，记录车辆身份信息并划分标记不同隐私偏好的数据集，将数据集存储到区块链网络中；构建神经网络虚拟对局模型，对具有不同隐私偏好的隐私数据集进行隐私预算分配，获取最优隐私预算分配结果；数据使用者向RSU提供数据访问请求，经智能合约认证后的数据访问者获得差异隐私后的访问数据集；基于孪生神经网络动态评估差异隐私后的访问数据集效用，以反向调节隐私预算分配过程。本发明实现了隐私数据集精准分类，保证了数据的隐私性。
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