大规模天线多小区系统协同波束赋形与功率控制方法

    公开(公告)号:CN108449788A

    公开(公告)日:2018-08-24

    申请号:CN201810146197.8

    申请日:2018-02-12

    Abstract: 本发明提供一种大规模天线多小区系统协同波束赋形与功率控制方法。所述方法包括:依据最大化信干噪比及总功率限制的约束条件,获取大规模天线多小区系统中各用户的下行的波束赋形参数和功率分配参数;根据所述波束赋形参数和所述功率分配参数,对所述大规模天线多小区系统中各用户的下行链路进行协同波束赋形与功率控制,以使所有用户的信干噪比的最小值最大。本发明将Perron-Frobenius理论应用到大规模天线多小区系统,通过计算的波束赋形参数和功率分配参数进行下行链路进行协同波束赋形与功率控制,可以在保障总功率限制的条件下,使所有用户的信干噪比的最小值最大,从而提升用户的服务质量。

    一种监控视频遮挡检测方法及系统

    公开(公告)号:CN111723644A

    公开(公告)日:2020-09-29

    申请号:CN202010314152.4

    申请日:2020-04-20

    Abstract: 本发明实施例提供一种监控视频遮挡检测方法及系统,其中,监控视频遮挡检测方法,包括:从未被遮挡的监控视频中提取出背景图像作为参考背景图像;从待检测监控视频中提取出背景图像作为待检测背景图像;获取参考背景图像的纹理图谱,构建参考特征向量;获取待检测背景图像的纹理图谱,构建待检测特征向量;根据所述参考特征向量和所述待检测特征向量的相似性得到待检测监控视频被遮挡情况。通过获取参考背景图像和待检测背景图像的纹理图谱,构建参考特征向量以及待检测特征向量进行相似性比较,实现在比较视频的背景时,排除前景的影响,减少模糊图像对遮挡检测的干扰,提高视频遮挡检测的准确率以及鲁棒性。

    基于深度强化学习和大模型的电路原理课程定制化习题推荐及辅助指导方法

    公开(公告)号:CN119248979A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411303622.1

    申请日:2024-09-18

    Abstract: 本发明公开一种基于深度强化学习和大模型的电路原理课程定制化习题推荐及辅助指导方法,所述方法包括:建立Transformer模型预测学习者对电路原理课程知识的掌握情况,建立Mamba模型预测下一步学习者应当学习的知识点;建立可信的习题难度评价模型计算每道习题的难度系数,其中使用五点归因法对不同类型的电路原理习题进行赋值并分类;建立电路原理习题推荐的马尔可夫决策过程模型,使用深度强化学习算法生成推荐最优电路原理习题集合,根据学习者的学习情况定制习题的解题指导提示词,调用大模型接口生成推荐习题的解题指导。采用本发明的方法能够有效地根据学习者的学习情况定制化推荐电路原理习题的解题指导提纲。

    一种基于超图结构的光网络传输方法及系统

    公开(公告)号:CN110445574A

    公开(公告)日:2019-11-12

    申请号:CN201910684812.5

    申请日:2019-07-26

    Inventor: 孙森 俎云霄 陈静

    Abstract: 本发明实施例提供一种基于超图结构的光网络传输方法及系统。该方法包括基于超图结构构建传输节点模型,计算流量入节点到流量出节点的入出节点对最短路径,基于所述最短路径构建路径集合;若所述入出节点对的输入流量速率不大于所述路径集合中,任一单条路径中可用带宽最小的链路,则记录所述单条路径,建立所述单条路径对应的传输路径。本发明实施例通过基于超图理论建立传输节点模型,为传输入出节点寻找最短路径,并基于波分复用技术对传输链路进行复用,然后基于并行路径路由算法的路由策略论证了所提模型网络拓扑具有直径小、阻塞率低、转发时延短等优良的网络拓扑特性。

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