专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于Q学习的计算卸载和资源分配方法及装置-CN202010196829.9有效
  • 周欢;江恺;冯阳 - 三峡大学
  • 2020-03-19 - 2023-01-17 - H04W16/10
  • 本发明实施例提供一种基于Q学习的动态计算卸载和资源分配方法及装置,所述方法包括:基于UE的计算任务参数、UE的性能参数、UE与AP之间的信道参数和移动边缘计算MEC服务器的总计算资源,构建优化问题模型;基于Q学习确定优化问题模型的最优解,最优解包括UE的卸载决策,MEC服务器给UE所分配的计算资源的百分比数,AP给UE所分配的频谱资源的百分比数。本发明实施例提供的基于Q学习的计算卸载和资源分配方法及装置,同时考虑到时变的MEC系统中实际的计算卸载和资源分配特性,任务的时延阈值与系统有限的资源容量约束,基于Q学习确定计算卸载和资源分配的联合最优方案,进一步降低了UE的能耗。
  • 基于学习计算卸载资源分配方法装置
  • [发明专利]一种基于布里渊光纤激光器的窄带单通微波光子滤波器-CN202210875160.5在审
  • 丑修建;刘毅;游亚军;贺文君;王琳毅;江恺 - 中北大学
  • 2022-07-25 - 2022-10-25 - G02B6/293
  • 本发明公开了一种基于布里渊光纤激光器的窄带单通微波光子滤波器,涉及建筑工程领域,窄线宽连续波光纤激光器的输出端与分光耦合器Ⅰ的a端口连接,分光耦合器Ⅰ的c端口与双环结构布里渊光纤激光器的a端口连接,分光耦合器Ⅰ的b端口与相位调制器的a端口连接,相位调制器的c端口与双环结构布里渊光纤激光器的b端口连接,双环结构布里渊光纤激光器的c端口与分光耦合器Ⅱ的a端口连接,分光耦合器Ⅱ的b端口与光谱仪的输入端口连接,分光耦合器Ⅱ的c端口与光电探测器的输入端口连接,光电探测器的输出端与矢量网络测试仪的输入端连接,矢量网络测试仪的输出端与相位调制器的b端口连接。实现了微波光子滤波器的亚千赫兹级窄带宽单通滤波。
  • 一种基于布里渊光纤激光器窄带微波光子滤波器
  • [发明专利]移动社交网络中发现社团的方法及装置-CN202010197726.4有效
  • 周欢;吴桐;阮梦妮;江恺;陈鑫 - 三峡大学
  • 2020-03-19 - 2022-02-11 - G06K9/62
  • 本发明实施例提供一种移动社交网络中发现社团的方法及装置,其中方法包括获取移动社交网络中单位时间内的两两节点之间的分离时间,根据所述两两节点之间的分离时间确定移动社交网络中的社团。本发明利用分离时间,而不是接触间隔时间、接触持续时间,能够更加准确地描述节点间的亲密关系,进而确定出移动社交网络中的社团,通过大量的真实数据集的仿真实验,本发明的在移动社交网络中发现社团的方法能够准确反映出社团的演化规律,与人类日常的行为规律一致。
  • 移动社交网络发现社团方法装置
  • [发明专利]通过机会移动网络卸载蜂窝流量的种子节点选择方法-CN201911136083.6有效
  • 周欢;张振宇;吴桐;陈鑫;江恺 - 三峡大学
  • 2019-11-19 - 2021-07-27 - H04W40/04
  • 通过机会移动网络卸载蜂窝流量的种子节点选择方法,通过蜂窝网络传递到移动网络中某些选定的初始种子,然后通过使用机会通信方式免费的传播,移动网络中所有的节点都能够访问蜂窝网络;在考虑直接通过蜂窝网络传输的成本和所传播内容的新鲜度的基础上,找到最佳数量的初始种子,以最大程度地提高总体内容效用值;定义内容效用值增益,计算通过蜂窝网络传递内容的最优副本数量k;基于种子选择方法,来找到初始种子的最佳数量,使网络中节点的总体内容效用值最大化。本发明方法考虑内容的新鲜度和从蜂窝网络到初始种子的传输成本,为了解决效用优化问题,提出了两种种子选择方法来找到初始种子的最佳数量,使网络中节点的总体内容效用值最大化。
  • 通过机会移动网络卸载蜂窝流量种子节点选择方法
  • [实用新型]一种复合式建筑外墙保温结构-CN201922390908.9有效
  • 陈炜珣;张智福;江恺;陈荣华;叶达华 - 广东珠江工程总承包有限公司
  • 2019-12-27 - 2020-11-10 - E04B1/80
  • 本实用新型公开了一种复合式建筑外墙保温结构,包括外墙体,所述外墙体的前端固定设有保温板,所述保温板的前方设有保温砂浆层且保温砂浆层和保温板之间设有界面砂浆层,所述保温砂浆层通过界面砂浆层与保温板固定,所述保温砂浆层的前端通过锚栓固定有焊接网,所述焊接网的前端设有抗裂砂浆层且抗裂砂浆层的前端设有饰面层,所述保温板的内腔设有驱动机构和拉杆且驱动机构与拉杆固定连接。本实用新型所述的一种复合式建筑外墙保温结构,通过驱动机构带动拉杆进行运动,使得两组保温板相邻的端面相抵触,再通过端面上受到挤压的弹性密封垫,可将缝隙完全密封,保温板上设有容纳槽,可将拉板缩回槽内,减小占用空间且可防止拉板受到碰撞损坏。
  • 一种复合建筑外墙保温结构
  • [发明专利]基于深度强化学习的计算卸载和资源分配方法及装置-CN202010197729.8在审
  • 周欢;江恺;冯阳 - 三峡大学
  • 2020-03-19 - 2020-07-10 - H04W16/10
  • 本发明提供一种基于深度强化学习的计算卸载和资源分配方法及装置,所述方法包括:基于UE的计算任务参数、UE的性能参数、UE与AP之间的信道参数和移动边缘计算MEC服务器的总计算资源,构建优化问题模型;基于深度强化学习确定优化问题模型的最优解,确定UE的卸载决策,分别给UE所分配的计算资源的百分比数和频谱资源的百分比数。本发明提供的基于深度强化学习的计算卸载和资源分配方法及装置,同时考虑到时变的MEC系统中实际的计算卸载和资源分配特性,任务的时延阈值与系统有限的资源容量约束,基于深度强化学习,利用DNN来有效地逼近强化学习中的值函数,以确定计算卸载和资源分配的联合最优方案,进一步降低了UE的能耗。
  • 基于深度强化学习计算卸载资源分配方法装置

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