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公开(公告)号：CN104821840B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201510238844.4
申请日：2015-05-12
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种大规模多输入多输出下行系统的抗干扰方法，步骤如下：1)基站获取所有用户与所有基站的实时信道状态信息CSI；2)下行系统中，基站为发射端，用户为接收端，则在发射端选择与接收端天线数目相等的发射端天线；3)获取被选择的发射端天线与本小区用户及其他小区用户之间的实时信道状态信息CSI；4)获取相邻小区基站相应的预编码矩阵；5)在接收端设置相邻小区接收波束赋形矩阵，获得剩余小区的预编码矩阵。本发明采用贪婪算法进行天线选择，在发射端选择与接收端天线数目相等的发射端天线传送信号，不仅有效的减少了系统的复杂度，而且实现成本大大减少。
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公开(公告)号：CN105681009A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201511016115.0
申请日：2015-12-29
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: H04L5/0048 , H04B7/0452 , H04B7/0456 , H04B7/0617 , H04L5/0094
Abstract: 本发明公开一种用于多用户多输入多输出的导频优化分配联合预编码方法，基站将所有导频平均分为两个导频子组，分配给两类小区；获取终端的DOA并且进行小区内的导频分配；终端向所属小区基站发送导频信息，小区基站通过信道估计得到含导频污染的终端的信道信息，根据时分双工的信道互易获取信道信息；通过估计终端的DOA，搜索到终端的DOA，根据DOA对含导频污染的终端的信道信息进行重新计算得到优化的终端的信道信息；选取G个信道质量较好的终端作为用户组中心，计算其他终端与用户组中心的距离，根据距离的大小分配剩余终端，并更新用户组中心，迭代并将所有用户分组；计算用户组的信道的二阶统计量后发送数据。本发明优化信道估计，提升系统性能。
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公开(公告)号：CN105120292A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510568461.3
申请日：2015-09-09
Applicant: 厦门大学
IPC: H04N19/61 , H04N19/172
Abstract: 一种基于图像纹理特征的视频编码帧内预测方法，涉及数字视频通信领域中的视频信息处理。首先利用当前CU的梯度直方图，统计出当前CU的“强边缘”数目和梯度幅值相关的角度预测模式列表并统计出两个健壮的阈值用于CU划分过程；在帧内预测过程中，当当前CU的“强边缘”满足所选的阈值时，可以进行CU深度跳过或CU划分提前终止；在最佳候选模式选择阶段，根据图像纹理情况，直接从上述预测模式列表中选取适当数量的模式作为候选预测模式。通过CU深度和预测模式的裁剪，能有效降低HEVC帧内预测编码复杂度，有助于实现HEVC编码器的实时应用。
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公开(公告)号：CN104821840A
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201510238844.4
申请日：2015-05-12
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: H04B7/0639 , H04B7/088 , H04L1/0026
Abstract: 本发明涉及一种大规模多输入多输出下行系统的抗干扰方法，步骤如下：1)基站获取所有用户与所有基站的实时信道状态信息CSI；2)下行系统中，基站为发射端，用户为接收端，则在发射端选择与接收端天线数目相等的发射端天线；3)获取被选择的发射端天线与本小区用户及其他小区用户之间的实时信道状态信息CSI；4)获取相邻小区基站相应的预编码矩阵；5)在接收端设置相邻小区接收波束赋形矩阵，获得剩余小区的预编码矩阵。本发明采用贪婪算法进行天线选择，在发射端选择与接收端天线数目相等的发射端天线传送信号，不仅有效的减少了系统的复杂度，而且实现成本大大减少。
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公开(公告)号：CN102664669B
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201210125259.X
申请日：2012-04-26
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(中国)有限公司
Abstract: 一种提高室内分布式多输入多输出系统信道容量的方法，涉及无线通信领域。提供一种可获得最佳提升系统容量的性能的提高室内分布式多输入多输出系统信道容量的方法。发射端根据接收端反馈的角域信息，建立分布式多输入多输出信道的角域模型；根据建立的分布式多输入多输出信道的角域模型，针对不同室内环境重新构造信道信息矩阵；根据信道信息矩阵，在室内分布式天线中选择信道增益较大和到达角差异较大的发射天线用于数据发送；利用奇异值分解方法分解天线选择后的信道信息矩阵，并采用功率注水算法对已选择的发射天线进行功率分配；利用室内分布式多输入多输出系统，发送各用户在各个信道中的待发送信号，从而达到提高信道容量的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118333038A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410454977.4
申请日：2024-04-16
IPC: G06F40/205 , G06F40/295 , G06N3/092 , G06N20/00 , G06F18/22 , G16H10/60
Abstract: 本申请公开了一种医学文本摘要的生成方法及装置，该方法包括：采集医学数据集；利用大型预训练的语言模型，生成医学文本的初始摘要；通过自动生成的批评数据集，使用微调过的BERT模型提取参考摘要和初始摘要的知识关键词，构造评论数据集；准备训练数据，通过监督式批判模型训练，利用预训练的编码解码模型和批评数据集，使其具备初步评价功能；通过基于强化学习的批评模型训练，使用NLPO算法微调批评模型，生成更有效的批评；输入医学文本到语言模型，得到初始摘要，通过批评模型获得批评，再次输入到语言模型中，得到修正后的摘要；从而通过批评模型进行评估和修正，以提高大语言模型生成医学文本摘要的质量。
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公开(公告)号：CN118194012A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410192850.X
申请日：2024-02-21
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06N7/01 , G06V20/58 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/0455 , G06N3/0442
Abstract: 本申请的实施例提供了一种数据知识双驱动的多模态大模型的可信度增强方法及装置。该方法包括：将预处理后的各待处理数据输入至预先训练完成的多模态大模型中，以使多模态大模型输出对应的融合特征；基于预先设定的时空碰撞策略，将融合特征与预设的知识基础进行时空碰撞处理，得到时空碰撞结果以确定融合特征对应的初始可信度；采用贝叶斯公式，将融合特征和时空碰撞结果进行概率融合，得到融合结果以对初始可信度进行更新，得到融合特征对应的目标可信度；将融合特征和目标可信度输入至预先训练完成的分类网络中以得到分类结果。本申请实施例的技术方案可以准确确定模型输出结果的可信度，进而提升后续决策质量。
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公开(公告)号：CN117271838A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311099808.5
申请日：2023-08-29
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F16/901 , G06F9/48 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种车载有向无环图任务调度方法及系统，其中方法包括：构建车载任务有向无环图模型，获取各个子任务对应的拓扑结构信息；利用图神经网络对当前子任务对应的拓扑结构信息进行双向聚合，以得到当前子任务对应的高维特征表示；构建车辆通信网络，获取历史子任务的调度策略、所有待执行任务车辆的计算能力和实时位置信息，以得到车辆通信网络的手工特征表示；将当前子任务对应的高维特征表示和手工特征拼接后输入到深度强化学习网络以得到当前子任务的调度策略，以根据调度策略对当前子任务进行调度分配；由此，不仅能够利用图神经网络提高传统深度强化学习算法面对新有向无环图车载任务的泛化能力，还能够实时调度车载任务。
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公开(公告)号：CN114926261A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210447578.6
申请日：2022-04-26
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种汽车金融用户申请欺诈概率预测方法及介质，其中方法包括：获取用户的历史申请数据，并进行分组；进行数据衍生，以衍生出多维特征；对多维特征进行过滤式筛选，随后进行集成式递归特征消除，以得到最优特征；对最优特征进行最优分箱，并对每个分箱进行WOE编码；进行欠采样和过采样组合处理，以生成训练样本集；根据训练样本集进行模型训练，以得到各单模型，并进行模型融合，以生成最终欺诈概率预测模型；获取用户申请信息，并将用户申请信息输入最终欺诈概率预测模型，以通过最终欺诈概率预测模型输出欺诈概率；能够根据用户的申请信息对欺诈概率进行自动计算，有效防止欺诈骗车行为的发生，保障汽车金融公司的财产安全。
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公开(公告)号：CN113438661B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110674531.9
申请日：2021-06-17
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于池化的闭环自适应波束管理方法、介质及设备，其中方法包括：用户设备判断自身存在波束接入需求时进行波束测量，并确定期望接入点集合；以及将期望接入点集合发送给边缘服务器；边缘服务器进行关联决策，并将关联决策结果发送给用户设备；如果允许接入，则边缘服务器对用户设备波束资源池进行更新；用户设备进行相应波束关联，边缘服务器对接入点波束资源池进行更新；进行波束跟踪，并判断是否需要进行波束释放，如果是则对相应波束进行释放，并对用户设备波束资源池和接入点波束资源池进行更新；将波束关联和波束跟踪过程进行闭环设计，通过自适应的调整转换周期，使得系统效用函数维持在最优状态。
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