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公开(公告)号：CN112838904B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202110021970.X
申请日：2021-01-08
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 北京赛西科技发展有限责任公司
IPC: H04J3/06 , H04J3/14 , H04L43/087
Abstract: 本发明提供了一种TSN网络延迟抖动测量装置及方法，涉及通信技术领域，该装置包括流数据生成模块、流数据控制模块、流数据接收处理模块和时钟同步模块；流数据生成模块用于利用时钟同步模块获取时钟信息，将时钟信息写入目标报文，还用于将目标报文信息发送至流数据控制模块；流数据控制模块用于利用时钟同步模块获取第一时刻信息，根据第一时刻信息将目标报文信息经过TSN网络发送至流数据接收处理模块；流数据接收处理模块用于利用时钟同步模块获取第二时刻信息，根据第二时刻信息和目标报文信息生成延迟信息和抖动信息。本发明实可以测量TSN网络在有大流量负载的情况下，报文通过TSN网络的延迟信息和抖动信息，提升测量精度。
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公开(公告)号：CN111831229B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010679092.6
申请日：2020-07-15
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 北京赛西科技发展有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种车联网数据存储管理方法，所述方法包括：步骤S1：监测TBOX的存储空间使用情况；步骤S2：针对TBOX存储空间使用情况进行缓解处理；步骤S3：针对TBOX存储空间使用情况进行存储空间扩展。本发明能够根据车载系统的存储空间使用情况，在车载系统硬件受限的情况下进行安全性保证的快速处理，通过混合通信方式和双向简单鉴权相结合的方式提供生态圈内的存储空间管理，在保障安全性的同时大大的提高了速度；还提供了受限资源状况下的介入和安全通信链路支持下的手机备用存储；提出了基于单位数据块及其数据值对比的快速监测方法，提供了进行存储管理和扩展的基础和可能性，大大的提高了车联网的用户体验。
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公开(公告)号：CN111835772A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010679386.9
申请日：2020-07-15
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 北京赛西科技发展有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的用户身份认证方法，包括：用户设备发出身份认证请求和认证信息；边缘服务器收到认证请求后，如果查询所述边缘服务器保存有所述用户名，则根据所述用户名，确定所述用户名的认证值及对应的认证码，然后将所述认证值和认证码发送给所述用户设备；所述用户设备接收到所述认证值和认证码后，计算第一校验值并与所述认证值进行比较，如果相等，则计算第二校验值，并将所述第二校验值发送给所述边缘服务器；所述边缘服务器校验所述第二校验值，如果校验通过，则执行用户身份认证，否则将认证信息发送到所述远程用户身份认证服务器进行认证。本发明能够利用边缘计算的优势，有效提高用户身份认证的效能。
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公开(公告)号：CN111405241A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010106459.5
申请日：2020-02-21
Applicant: 中国电子技术标准化研究院 , 北京赛西科技发展有限责任公司
Abstract: 本发明提出一种用于视频监控的边缘计算方法和系统，其中包括：视频采集节点获取监控目标的视频采集数据；视频采集节点根据监控目标，对视频采集数据进行提取、整合，并在周围的视频采集节点间共享得到基于监控目标的整合视频采集数据；所述视频采集节点将整合视频采集数据上传到边缘计算服务器；所述边缘计算服务器接收所述基于监控目标的整合视频采集数据；由所述边缘计算服务器保存视频采集数据，并对视频采集数据进行识别，形成识别结果；所述边缘计算服务器则将识别结果上传到云中心；所述云中心用于接收并保存识别结果；通过上述方法和系统的实施，可以保证视频监控内容在网络边缘进行处理，减少了运算负荷的同时保护了用户的隐私。
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公开(公告)号：CN106488570A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201611220111.9
申请日：2016-12-26
Applicant: 重庆邮电大学 , 中国电子技术标准化研究院
Abstract: 本发明涉及一种适用于WIA-PA工业无线网络的资源调度算法，属于工业无线网络技术领域。该算法包括簇间资源调度阶段和簇内资源调度阶段，所述簇间资源调度阶段采用图顶点着色资源调度算法，用于最小化超帧长度，提高网络吞吐量；所述簇内资源调度阶段采用时隙下限值分析方法，用于分配簇首和簇成员之间的相互通信，还包括信道协商资源调度算法，为所有邻居节点分配不同信道，避免冲突。本发明实现了WIA-PA网络应用与工业现场进行有效数据传输，且最小化超帧长度，提高了数据传输网络吞吐量，对簇内资源进行了合理的分配，提高了网络数据传输的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113901724B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202111191077.8
申请日：2021-10-13
Applicant: 中国电子技术标准化研究院
IPC: G06F30/27 , G06V10/77 , G06Q50/04 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F119/18
Abstract: 本发明提供了一种数字孪生设备校正方法和系统，所述系统包括:数字孪生设备、物理设备、校正设备、分析预警设备；所述数字孪生设备将孪生设备输出发送给校正设备，校正设备将校正输出发送给物理设备和分析预警设备；所述物理设备将物理设备输出发送给物理设备、校正设备和分析预警设备；本发明通过数据双向流动，使得物理设备可以根据孪生设备反馈的信息，对本体采取进一步的行动和干预，从而这样就可以实现对物理设备的故障诊。
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公开(公告)号：CN118470462A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410648343.2
申请日：2024-05-23
IPC: G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明提出一种多步推理策略的图谱校正方法、电子设备、存储介质，属于计算机视觉领域，针对传统图谱构建和语义识别中的单步预测模式缺陷进行优化。具体操作包括对单步的语义识别结果进行校验和修正，将低置信度的语义特征进行掩码处理，利用高置信度的语义特征构建场景上下文信息作为先验知识进行多步推理，并据此优化被掩码的语义特征并进行再次预测。此步骤会作为一次迭代，在多次迭代过程中，预测模式能够不断校正和优化，实现了对低置信度预测模式的可迭代推理，使得语义识别过程和图谱构建过程更为准确有效，将计算机视觉领域的图谱构建和语义识别推向了新的高度。
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公开(公告)号：CN118467773A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410648341.3
申请日：2024-05-23
IPC: G06F16/58 , G06F16/583 , G06F16/901 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种跨模态图结构语义对齐方法、电子设备、存储介质，属于计算机领域，主要包括从图像中提取视觉结构化信息和将视觉信息转化为描述语句的两个智能体。该方法提出了一种基于强化学习的跨模态图结构耦合奖惩机制，首先将智能体生成的描述语句及其相应的人工标注语句进行结构化分解，然后针对配对的结构化表征计算语义相似度得分。通过这种方式，智能体相互合作以最大化自己的奖励，在强化学习过程中逐步实现视觉‑语言的跨模态图结构语义对齐。该方法可以有效提高多模态知识图谱的构建精度和效率。
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公开(公告)号：CN117834747A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311864338.7
申请日：2023-12-29
Applicant: 中国电子技术标准化研究院
Abstract: 本发明公开了一种知识图谱间知识交换协议，包括建立知识图谱互联互通交互模型，构建知识图谱互联互通系统，建立知识消息处理框架，并建立知识图谱互联互通安全规范。所述的知识图谱互联互通交互模型描述了参与方间的交互模式和依赖关系，以及各参与方的职责。所述的知识图谱互联互通系统采用分层的架构模式设计，总体结构分为七层。所述的知识消息处理框架封装共享知识传输包，描绘了知识消息的基本信息，确定知识内容的处理方式。整体而言，本发明对知识图谱的互联互通提供了一套有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN113361753B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202110574816.5
申请日：2021-05-26
Applicant: 中国电子技术标准化研究院
IPC: G06Q10/047 , G06N3/126 , G06N10/60
Abstract: 本公开提供一种基于量子遗传算法的确定最优路径的方法、系统和介质。对所有路径进行量子编码，以生成包含多条染色体的量子种群，并对完成量子编码的所有路径进行初始化，使得量子种群中的各个染色体上的基因具有相同的初始概率；根据初始概率计算所有路径中各个路径的适应度，选取第一适应度；基于第一适应度，利用修正的量子旋转门对完成量子编码的所有路径进行第一优化，包括对量子种群进行演化以获得新一代的量子种群；对完成第一优化后的所有路径执行第二优化，第二优化为染色体交叉优化，并选取新的第一适应度；确定新的第一适应度为第一适应度，输出新的第一适应度对应的路径作为最优路径。
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