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公开(公告)号：CN104717142A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510069728.4
申请日：2015-02-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
IPC: H04L12/757 , H04L12/46 , H04L29/12
Abstract: 本发明公开了一种基于OpenFlow协议进行移动性管理的方法，包括：步骤1)控制器Controller维护一记录有具有AP功能的多个OpenFlow交换机与其连接在每个网关的端口号的对应关系表；步骤2)接收具有AP功能的第一OpenFlow交换机传递的包含移动节点MN的标识信息、移动节点MN附着的第一OpenFlow交换机的上报信息，所述移动节点MN的标识信息为移动节点的MAC地址和/或IP地址；步骤3)根据所述上报信息检查所述对应关系表，并基于所述移动节点MN的标识信息、移动节点MN附着的第一OpenFlow交换机的上报信息的查询结果以执行不同的路由行为。
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公开(公告)号：CN104717142B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201510069728.4
申请日：2015-02-10
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学
IPC: H04L12/757 , H04L12/46 , H04L29/12
Abstract: 本发明公开了一种基于OpenFlow协议进行移动性管理的方法，包括：步骤1)控制器Controller维护一记录有具有AP功能的多个OpenFlow交换机与其连接在每个网关的端口号的对应关系表；步骤2)接收具有AP功能的第一OpenFlow交换机传递的包含移动节点MN的标识信息、移动节点MN附着的第一OpenFlow交换机的上报信息，所述移动节点MN的标识信息为移动节点的MAC地址和/或IP地址；步骤3)根据所述上报信息检查所述对应关系表，并基于所述移动节点MN的标识信息、移动节点MN附着的第一OpenFlow交换机的上报信息的查询结果以执行不同的路由行为。
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公开(公告)号：CN117640329A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311424488.6
申请日：2023-10-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本申请提供一种自治系统的组织机构映射方法及相关设备，首先以自治系统号码作为分类依据，将相同的自治系统号码对应的自治系统信息进行合并，再进行数据清洗，然后以自治系统信息作为分类依据，对经过数据清洗的多个合并待处理属性数据进行分类，得到并利用编辑距离算法对多个第一属性数据组进行相似度分析，得到并以相似度分析结果作为分类依据，再次对第一属性数据组进行划分，得到多个第二属性数据组，第二属性数据组表示与第二组织机构对应的第二属性数据的集合，将第二组织机构以及与第二组织机构对应的第二属性数据进行关联存储，通过多次分类的方式以及在不同分类过程中使用不同属性数据作为分类依据，能够保障映射准确率。
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公开(公告)号：CN119892759A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411872349.4
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请实施例提供一种电力数据网络的网络切片资源分配方法及装置，包括：接收电力业务切片请求；其中，所述电力业务切片请求包括切片状态信息，所述切片状态信息包括源节点、目的节点、性能需求条件；获取当前的链路状态信息；其中，所述链路状态信息包括物理链路集合、物理链路集合中每个物理链路的性能参数；根据所述切片状态信息和链路状态信息，利用预先构建的链路分配模型从所述物理链路集合中确定符合所述性能需求条件的最优物理链路；建立所述源节点、目的节点和最优物理链路的对应关系，配置电力业务的网络切片。本申请能够满足不同电力业务的性能需求，提高电力数据网络的整体性能和质量。
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公开(公告)号：CN114297941B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202111680468.6
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本申请提供一种分布式的预测活跃IPv6地址的方法及相关设备。其中，方法包括：基于网络中的各个参与终端的活跃IPv6地址的种子集，利用联邦机器学习的方式训练预先得到的全局活跃IPv6地址关联初始模型，各个参与终端将训练完成后得到的更新模型，上传至中央服务器中，中央服务器对各个所述更新模型进行聚合得到全局活跃IPv6地址关联模型；根据所述全局活跃IPv6地址关联模型预测新的活跃IPv6地址。训练过程中，各个参与终端只将更新的模型参数上传至中央服务器，保护原始数据，同时能够使得预测的IPv6地址更加符合各个参与终端实际的扫描需要，依据预测得到的新的活跃IPv6地址进行扫描，就可以缩小扫描的范围，提高扫描的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114528843B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202210002913.1
申请日：2022-01-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F18/2415
Abstract: 本申请提供一种意图转译方法及电子设备。意图转译方法包括：获取用户的意图表达作为待测文本；使用预先构建的联合模型对所述待测文本进行业务类型识别及槽填充处理，得到所述待测文本的目标业务类型及槽填充结果；根据所述槽填充结果确定路由目标地址；基于所述目标业务类型所对应的服务质量性能配置要求通过预先构建的路由决策模型计算得到网络链路权重；基于所述网络链路权重，计算得到路由源地址与所述路由目标地址之间的最短路径，并将其作为所述待测文本的意图转译结果。本申请的意图转译方法及电子设备，实现对用户使用自然语言表达的意图的转译，用户意图的表达形式不受限制。
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公开(公告)号：CN116433686A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310232612.2
申请日：2023-03-06
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06N3/0455
Abstract: 本申请提供一种基于Transformer上下文信息融合的医学图像分割方法及相关设备，Transformer包括多个编码层和对称的解码层；该方法包括：通过多个编码层对各组医学图像构成收缩路径，在编码层预设多水平分支局部上下文提取模型，通过空间分离和空洞卷积以及残差连接得到局部上下文关系；通过多个解码层构成扩张路径，在解码层预设多尺度上下文信息融合模块，利用自注意力计算和交叉注意力计算，分别得到当前尺度和多尺度的医学图像的全局上下文关系，结合两者信息作提取与融合，得到多尺度上下文关系；基于上述两种上下文关系对医学图像进行分割，得到分割结果。通过多尺度上下文关系和局部上下文关系，能够有效进行医学图像分割，从而有效识别医学图像中的解剖结构。
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公开(公告)号：CN116306987A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310110092.8
申请日：2023-02-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N20/20 , G06F18/23213 , G06F18/214
Abstract: 本申请提供一种基于联邦学习的多任务学习方法及相关设备，包括确定参与节点对参与节点进行聚类确定若干聚类簇；根据若干聚类簇执行簇内联邦学习确定各个簇的全局模型；根据簇全局模型，通过SHAP框架进行计算确定任一聚类簇的簇关键特征集；根据簇关键特征集确定全局模型；根据任一聚类簇中对全局模型进行训练确定任一聚类簇的簇全局模型；其中多个聚类簇用于实现多任务学习。本申请通过聚类将设备性能和数据分布相似的参与节点聚合在同一类中，同一簇内的参与节点共同训练，避免设备类型或数据分布不同的参与节点影响，缓解了数据和设备异质性带来的问题；通过特征遮蔽的方式只训练所有节点都认为关键的特征的相关参数缓解数据异质性带来的问题。
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公开(公告)号：CN114928526B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202210121949.1
申请日：2022-02-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/044 , H04L41/0823 , H04L41/0895 , H04L41/5019 , H04L45/00 , H04L47/125 , H04L9/40
Abstract: 本申请提供的一种基于SDN的网络隔离和资源规划方法及系统，采用网络虚拟化技术将网络划分为多个虚拟子网，形成逻辑通信隔离。并根据虚拟子网的安全性需求和业务需求设置网络参数，当需要在虚拟子网中部署不同业务时，根据业务产生的资源请求为虚拟子网在物理层面寻找可用资源，通过总控制器对虚拟子网进行可用资源分配。通过合理的资源分配方式使得各类服务的体验质量和安全性需求得到保证，进而提升整体网络的服务质量，保障信息安全。
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公开(公告)号：CN116188424A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310154958.5
申请日：2023-02-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种人工智能辅助超声诊断脾肝脏创伤模型建立的方法，属于人工智能辅助诊断领域。本发明采用数据增强与生成的方法，将动物脾肝脏创伤的超声图像通过数据增强为更接近于人体脾肝脏创伤临床数据的强数据集；然后应用大量的增强后脾肝脏创伤的超声图像创建源模型，使用源模型在少量人体脾肝脏创伤的数据下进行微调；最终建立脾肝脏创伤超声图像自动分割模型与脾肝脏创伤超声图像等级分类模型，该模型对脾肝脏创伤超声诊断过程中生成的图像进行分析，标识分割图像中出现的脾肝脏解剖结构轮廓和脾肝脏创伤位置，并得到等级分类结果。本发明在临床脾肝脏创伤超声影像数据集上表现出较好性能。
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