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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117459446A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311414978.8
申请日：2023-10-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L45/121 , H04L45/24 , G06Q20/32
Abstract: 本发明公开了一种面向高并发支付通道网络的确定性路由算法及其系统，路由算法通过向路径上的节点发送携带具体传输需求值的请求消息的方式声明余额占用量并获取路径上各节点的可用余额值，从而计算能够满足交易需求且费用最小的传输路径以及路径上传输的金额。路由系统包括计算交易发起方与接收方之间的候选路径集的候选路径搜索模块、用于面向高并发支付通道网络的确定性路由算法的交易请求与发送模块和用于给交易请求与发送模块预留余额资源并反馈余额值信息的交易请求反馈模块，交易请求与发送模块分别与候选路径搜索模块和交易请求反馈模块连接。
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公开(公告)号：CN110958187B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201911300999.0
申请日：2019-12-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/851 , H04L29/06 , G06F16/906 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向分布式机器学习参数同步差异化数据传输方法，将等待同步的结构化梯度张量按照其张量结构，从更细粒度进行数据拆分之后衡量数据对模型收敛的贡献，依据梯度的贡献度，本发明提供差异化传输质量(可靠性、传输时延)的梯度传输方案；对模型收敛贡献度高的数据得到更高的传输可靠性和更低的传输时延；差异化的梯度数据传输方法使得在有限的网络资源下，数据传输更加高效；从而解决在保证模型收敛的同时降低参数同步的通信开销的问题。
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公开(公告)号：CN110958187A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911300999.0
申请日：2019-12-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/851 , H04L29/06 , G06F16/906 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向分布式机器学习参数同步差异化数据传输方法，将等待同步的结构化梯度张量按照其张量结构，从更细粒度进行数据拆分之后衡量数据对模型收敛的贡献，依据梯度的贡献度，本发明提供差异化传输质量(可靠性、传输时延)的梯度传输方案；对模型收敛贡献度高的数据得到更高的传输可靠性和更低的传输时延；差异化的梯度数据传输方法使得在有限的网络资源下，数据传输更加高效；从而解决在保证模型收敛的同时降低参数同步的通信开销的问题。
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公开(公告)号：CN115134859B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210690131.1
申请日：2022-06-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W28/02 , H04W72/0446 , H04W72/53 , H04W72/54 , G06N3/0442 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种高动态网络中面向多样化传输需求的智能拥塞控制方法及系统，本发明的开发主要集中在应用层和传输层中，包括两个模块：一个是信道容量预测模块，本发明拟基于长短期记忆神经网络对底层网络容量进行预测，来更好的适应信道容量高度动态变化的5G网络；另一个是强化学习模块，本发明拟基于强化学习，结合应用具体的带宽、时延需求值以及应用在多个需求维度之间的偏好性设计智能拥塞控制算法，从而最大化加权需求满足率，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN115134859A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210690131.1
申请日：2022-06-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高动态网络中面向多样化传输需求的智能拥塞控制方法及系统，本发明的开发主要集中在应用层和传输层中，包括两个模块：一个是信道容量预测模块，本发明拟基于长短期记忆神经网络对底层网络容量进行预测，来更好的适应信道容量高度动态变化的5G网络；另一个是强化学习模块，本发明拟基于强化学习，结合应用具体的带宽、时延需求值以及应用在多个需求维度之间的偏好性设计智能拥塞控制算法，从而最大化加权需求满足率，提高用户体验。
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