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公开(公告)号：CN114338378A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210024228.9
申请日：2022-01-11
Applicant: 海南大学
IPC: H04L41/08 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L41/122
Abstract: 本发明公开了一种面向多域软件定义网络的配置验证方法，该验证方法包括，从多域软件定义网络的软件定义网络子网设备中提取配置信息，根据配置信息构造软件定义网络子网形式化模型。从多域软件定义网络的核心网设备中提取配置信息，根据配置信息构造核心网形式化模型。将所述软件定义网络子网形式化模型与所述核心网形式化模型组合为多域软件定义网络形式化模型。检查所述多域软件定义网络形式化模型是否存在对可达性和绝对阻塞网络规则的违反。如果所述模型中存在对所述网络规则的违反，则输出与所述违反对应的所述多域软件定义网络形式化模型中的流元素。如果不存在对所述网络规则的违反，则所述多域软件定义网络形式化模型通过了验证。该方法实现了对多域软件定义网络的配置验证，利于多域软件定义网络的部署与管理。
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公开(公告)号：CN114338378B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202210024228.9
申请日：2022-01-11
Applicant: 海南大学
IPC: H04L41/08 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L41/122
Abstract: 本发明公开了一种面向多域软件定义网络的配置验证方法，该验证方法包括，从多域软件定义网络的软件定义网络子网设备中提取配置信息，根据配置信息构造软件定义网络子网形式化模型。从多域软件定义网络的核心网设备中提取配置信息，根据配置信息构造核心网形式化模型。将所述软件定义网络子网形式化模型与所述核心网形式化模型组合为多域软件定义网络形式化模型。检查所述多域软件定义网络形式化模型是否存在对可达性和绝对阻塞网络规则的违反。如果所述模型中存在对所述网络规则的违反，则输出与所述违反对应的所述多域软件定义网络形式化模型中的流元素。如果不存在对所述网络规则的违反，则所述多域软件定义网络形式化模型通过了验证。该方法实现了对多域软件定义网络的配置验证，利于多域软件定义网络的部署与管理。
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公开(公告)号：CN119089976A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411076597.8
申请日：2024-08-07
Applicant: 海南智时空科技合伙企业(有限合伙) , 海南大学
IPC: G06N3/096 , G06N3/098 , G06N3/045 , G06F21/62 , H04L67/1008 , H04L67/101
Abstract: 本发明公开一种基于边缘计算的多模型协同知识蒸馏优化方法包括如下步骤：若干个边缘设备分别构建本地模型并通过采集的本地数据进行训练本地模型，若干个边缘设备将训练好的模型上传至服务器；对边缘设备上的本地模型进行实时性能评估，判断性能评估结果是否满足预设条件，若否，则更新本地模型，更新模型包括如下：1)采用多模型协同蒸馏策略，对不同边缘设备上的本地模型间的知识交换；2)进行数据异质性和不平衡性处理；3)进行资源自适应调度；4)服务器进行本地模型聚合并将本轮迭代过程中模型更新内容下发边缘设备；若是，本轮迭代中无需更新本地模型。本发明能够提升边缘设备上多模型的性能，同时降低通信开销，并确保数据隐私。
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公开(公告)号：CN119170257A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411234281.7
申请日：2024-09-04
Applicant: 海南大学 , 海南智时空科技合伙企业(有限合伙)
Abstract: 本发明公开一种基于视觉‑语言大模型的癌症辅助诊疗方法，包括如下步骤：对原始图像‑文本对信息集进行解耦，获得独立图像信息集和独立文本信息集并分别将原始独立图像信息集、原始独立文本信息集加入对应的独立图像信息集和独立文本信息集中；采用关键信息聚焦机制识别并增强独立图像信息集中图像的关键医学区域，获得赋权重图像集；将独立文本信息集、赋权重图像集和专业医学图像‑文本信息集在跨模态对齐机制下耦合，获得图像‑文本对信息集；将图像‑文本对信息集与其他多模态信息映射至同一语义空间融合并输入至基于CLIP框架构建的目标系统模型中训练，输出训练好的目标系统模型。本发明能提高对医学影像与文本信息综合判断的精准度。
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