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公开(公告)号：CN117082469A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310868124.0
申请日：2023-07-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W4/40 , H04W72/0457 , H04W72/0453 , H04L9/00 , H04W12/03 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06Q10/0631 , G06Q50/30 , G06N10/20
Abstract: 本发明提供一种面向异构车辆的量子集体学习车辆选择和资源分配方法及系统，该方法包括：确定状态动作函数，基于状态动作函数制备量子叠加动作；通过量子强化学习进行频谱分配和集体学习车辆选择，包括：基于当前状态和制备的量子叠加动作按照概率选择动作进行执行，为每个参与车辆分配带宽；计算参与集体学习的参与车辆的集合中各主参与车辆与从参与车辆的集体学习效用；基于计算的集体学习效用得到异构车辆偏好列表，并向主参与车辆和从参与车辆分别发送对应的偏好列表，以使得主参与车辆向候选的从参与车辆发送匹配请求，从参与车辆基于其偏好列表确定是否选择主参与车辆，并向主参与车辆和路侧单元发送选择结果；基于选择结果获得匹配结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117077793A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310862034.0
申请日：2023-07-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种车联网中面向异构车辆的量子集体学习方法及系统，该方法包括：从参与集体学习的车辆集合中确定主参与车辆和与主参与车辆匹配的从参与车辆；主参与车辆和从参与车辆根据本地参数和对环境的观察各自计算本地预测因子，并由从参与车辆向主参与车辆发送经同态加密的预测因子；主参与车辆基于来自多个从参与车辆的预测因子计算残差，并将残差发送给多个从参与车辆；主参与车辆和多个从参与车辆基于残差、本地样本数据、本地参数和预测因子计算加密的更新梯度，并向路侧单元发送所计算的更新梯度；主参与车辆和所述多个从参与车辆接收各自对应的来自路侧单元的解密的更新梯度，基于解密的更新梯度利用梯度下降法更新集体学习模型参数。
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公开(公告)号：CN113268343A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110506318.7
申请日：2021-05-10
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明实施例提供了一种负载均衡系统及方法，涉及计算机技术领域。该系统包括：客户端、管理服务器和多个业务服务器；每个业务服务器，用于向管理服务器发送该业务服务器的访问入口和负载信息；管理服务器，用于记录各个业务服务器的访问入口和负载信息，并向客户端推送各个业务服务器的访问入口和负载信息；客户端，用于基于所接收到的各个业务服务器的负载信息，确定满足用户所指定的负载均衡策略的指定业务服务器，并基于所接收到的各个业务服务器的访问入口，获取指定业务服务器的目标访问入口。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以实现负载均衡算法的透明化，从而，使得用户可以感知该决策过程。
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公开(公告)号：CN118157740A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410216128.5
申请日：2024-02-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/185 , H04W28/084 , H04W84/06
Abstract: 本发明提供一种星载边缘云任务调度方法及系统，该方法包括以下步骤：辅控卫星接收所属卫星集群中的待处理任务，并将待处理任务拆分为至少一个子任务，基于预设的调度算法将所述子任务调度至该卫星集群中的各个卫星，所述辅控卫星为由地面的主控节点首先主控节点通信范围的卫星划分为多个卫星集群，再通过卫星集群中的每个卫星均生成递增事务ID，再基于每个卫星的递增事务ID确定；基于所述待处理任务中子任务的处理顺序，卫星集群中的各个卫星对子任务进行处理，并使处理得到的数据在卫星集群中的多个卫星之间传递，将最终处理结果反馈至辅控卫星；所述辅控卫星将最终处理结果向地面反馈。本方案中即使地面站发生故障，辅控卫星也可以正常运行。
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公开(公告)号：CN115442393A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210880475.9
申请日：2022-07-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/1097 , H04L67/10 , H04L41/0803 , H04L12/66
Abstract: 本发明提供一种基于工业互联网标识体系的存量物联设备配置方法及装置，所述方法包括：获取存量物联设备的流量报文，基于获取到的流量报文提取存量物联设备流量的静态特征、动态特征以及流量业务特征；分别将静态特征、动态特征以及流量业务特征输入至不同的深度神经网络模型，对存量物联设备的业务类型进行识别，得到不同的初步识别结果，基于多个初步识别结果确定存量物联设备的业务类型的最终识别结果；基于业务类型的最终识别结果确定所述存量物联设备的设备类型，从流量报文中获取设备信息，将设备类型及获取到的设备信息自动写入至互联网网关配置中心。该方法可准确识别存量物联设备的设备类型，并可实现存量物联设备接入时网关的自动配置。
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公开(公告)号：CN115442391A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210874193.8
申请日：2022-07-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/1097 , H04L67/10 , H04L41/0803 , H04L12/66
Abstract: 本发明提供一种基于工业互联网标识体系的新增物联设备配置方法及装置，所述配置方法包括：获取新增物联设备的标识信息，并基于所述标识信息的编码结构确定所述标识信息所属标识类型的初步识别结果；基于各标识类型的编码结构构建编码树状图，基于所述编码树状图确定所述标识信息所属标识类型的最终识别结果；获取新增物联设备标识信息的标识类型的最终识别结果，基于所述标识信息所属的标识类型的解析体系对所述标识信息进行解析，得到所述新增物联设备的设备信息；基于获取到的所述新增物联设备的设备信息实现网关自动配置。该方法可准确且智能的识别新增物联设备的标识类型以及可实现新增物联设备接入时网关的自动配置。
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