质差路由器检测方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113411236B

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202110702747.1

    申请日:2021-06-23

    Abstract: 本发明属于通信技术领域,公开了一种质差路由器检测方法、装置、设备及存储介质。本发明通过在接收到质差检测指令时,根据质差检测指令确定待检测路由器;采集待检测路由器的下挂设备信息、上联状态信息及收发报文信息;根据下挂设备信息、上联状态信息及收发报文信息构建待检测特征信息;基于待检测特征信息,通过预设质差检测模型对待检测路由器进行质差检测,以获得质差检测结果。由于在检测质差路由器时并非经验化判断,避免了大量误判的现象,且预设质差检测模型为预先训练的融合模型,检测准确度高且不必实时构建,可快速准确的检测路由器是否为质差路由器并确定路由器质差原因,然后输出质差检测结果。

    联动场景同步、触发方法、装置、终端及网络设备

    公开(公告)号:CN118803586A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202410203907.1

    申请日:2024-02-23

    Abstract: 本发明提供一种联动场景同步、触发方法、装置、终端及网络设备,包括:接收中枢广播的联动场景报文;在用户信息与第一终端设备本地存储的用户信息一致时,由第一终端设备保存联动场景数据并在继续局域网中广播。本发明的终端设备在收到联动场景报文后,保存联动场景数据等关键信息,并由其继续在局域网中广播收到的场景报文,场景同步及场景触发均支持中枢与终端设备间广播、终端设备与其他终端设备之间广播,每一个终端设备都相当于场景同步及触发的中继,可快速实现场景的同步及场景触发,且理论上场景触发时延不受场景联动的终端设备数量限制,在局域网中仅有一种通信协议时,即使场景控制中枢断电也不影响场景的触发。

    卷积神经网络的训练方法和病灶分割方法

    公开(公告)号:CN112561918B

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202011634830.1

    申请日:2020-12-31

    Abstract: 本发明提供了一种卷积神经网络的训练方法,该卷积神经网络包括输入层、中间层和输出层;该网络训练方法包括:初始化中间层的网络参数;基于输入层接收的训练样本图片,前向传播计算卷积神经网络的期望输出;计算期望输出和所述输出层接收的训练样本图片对应的标签之间的误差;反向传播所述误差,并更新中间层的网络参数;采用交叉熵函数和Dice函数结合成的Dice‑CE函数对误差进行损失评估;在误差被评估为损失最小时,对应的中间层的网络参数作为卷积神经网络的最终参数。通过交叉熵损失函数和Dice函数的结合用于计算损失函数,能够降低多检率,漏检率,最终达到精确分割的效果。

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