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公开(公告)号：CN117764195A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311501375.1
申请日：2023-11-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种面向边端协同推理的模型分割方法及相关设备，基于训练用发射功率限值构建拉普拉斯分布的概率密度函数，并根据概率密度函数确定训练用发射功率，将训练用发射功率和训练用历史传输环境参数输入预先构建的策略网络模型，并基于预先构建的协同推理模型确定的损失函数进行最小化处理，不断对策略网络模型进行训练调整，得到经过训练的策略网络模型，将预测用发射功率和预测用历史传输环境参数输入经过训练的策略网络模型，经过训练的策略网络模型可以适应动态的传输环境参数和发射功率，使策略网络模型确定的目标模型分割点能适配传输环境参数和发射功率，因此根据目标模型分割点分割协同推理模型就能保护用户的原始数据和用户的位置。
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公开(公告)号：CN116846531A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310621231.3
申请日：2023-05-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种信息处理方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：建立联盟链；所述联盟链包括至少一个通信节点；所有所述通信节点保存有联盟链账本；所述联盟链账本记录所述联盟链的所有传输数据记录；响应于确定目标通信节点的存储量大于或等于第一预设阈值，且所述联盟链中的全节点数量大于或等于第二预设阈值，根据所述目标通信节点，得到轻节点；所述全节点为存储完整联盟链账本的通信节点，所述轻节点为轻量化后的通信节点。通过本申请，可以在不影响性能的情况下，减轻数据链中通信节点的存储压力。
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