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[发明专利]一种异构处理器系统下的应用任务调度方法及系统-CN202211280665.3在审
发明人：汉姆;徐佳;陈文斌;张毅铭;俞欣仕;蒋凌云;李德强;肖甫 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种异构处理器系统下的应用任务调度方法，包括：设定异构计算系统的处理器集合和任务集合使标准化应用中每个任务对应不同处理器的单位执行成本；用一个有向无环图表示应用，并在有向无环图中设置每个任务对应不同处理器的执行时间以及传输成本；设定应用整体完成时间和整个有向无环图上所有任务的总执行成本；形式化任务截止时间和执行成本受限的任务调度问题获得最小的应用整体完成时间；调用预算和截止日期感知调度算法计算应用中每个任务对应的处理器分配策略。本发明可权衡每个任务分配的处理器的执行时间和成本，在同时满足整体的任务截止时间约束和总体的任务执行成本预算约束下，最小化整体的任务完成时间。
一种处理器系统应用任务调度方法

[发明专利]两阶段自维持无人机协同配送及充电调度方法和系统-CN202310599134.9在审
发明人：徐佳;袁鸣;李涛;周龙;李德强;刘林峰;徐力杰;肖甫 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06Q10/0835 文献下载
摘要：本发明公开了两阶段自维持无人机协同配送及充电调度方法和系统，包括：设定完全图用于表示一个配送网络；计算无人机能耗计算卸载量；采用无人机配送调度算法确定无人机的配送调度方案；设定无人机充电的相关参数，计算每一个充电坪上无人机的充电时长、充电开始时间以及最大充电完成时间；采用无人机充电调度算法得到每个充电坪上的无人机充电序列确定充电调度方案；无人机根据得到的所述配送调度方案以及所述充电调度方案，进行配送和充电。本发明形式化无人机配送及充电调度问题，最小化快递配送的无人机数量及充电完成时间的目标；解决了无人机电池容量和载重约束的无人机配送问题，降低了无人机的运营投入成本并使有更多的时间用于配送。
阶段维持无人机协同配送充电调度方法系统

[发明专利]一种基于度量学习的非接触式跨域人体活动识别方法-CN202310556403.3有效
发明人：毛一敏;肖甫;郭政鑫;桂林卿;盛碧云;李延超;蔡惠 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：一种基于度量学习的非接触式跨域人体活动识别方法，通过对已采集到的活动数据采用自编码器进行数据增强，然后通过采用度量学习完成未出现在训练集中的新活动类别的识别。具体步骤如下：在室内环境中采集人员活动时对应的无线信号数据，从中提取CSI原始数据；对原始CSI数据进行数据预处理，数据插值，统一数据长度，数据去噪；对已知活动类型的数据使用自编码器进行数据增强，扩充数据集；使用扩充后的数据集训练特征提取网络，将待识别活动数据和支持集输入特征提取网络得到相应特征，使用度量学习的方法将待识别数据特征与支持集数据特征一一对比，从而判断活动类型。本方法对于未训练的活动类型能实现较高识别精度，增强泛化性和鲁棒性。
一种基于度量学习接触式跨域人体活动识别方法

[发明专利]一种基于特征融合和双重分类的新闻文本分类方法-CN202310687090.5有效
发明人：李妍;周剑;蒋余文;桂林卿;肖甫 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明属于自然语言处理和机器学习领域，公开了一种基于特征融合和双重分类的新闻文本分类方法，包括如下步骤：首先，对各大新闻网站上的各类新闻文本数据进行采集构成数据集，其次，对采集到的数据集进行数据预处理并进行分词后，以json的格式进行存储，再次，利用BERT模型和TF‑IDF模型构造出特征融合模型，再与fasttext模型联合，构造基于特征融合和双重分类的新闻文本分类模型，该模型进行训练，依据该模型提出基于特征融合和双重分类的新闻文本分类方法，最后，使用基于特征融合和双重分类的新闻文本分类方法对新闻数据进行分类。本发明可以提高新闻文本分类过程中的效率和精度，在较短的时间内取得更好的分类效果。
一种基于特征融合双重分类新闻文本方法

[发明专利]一种基于模型无关元学习的智能合约漏洞检测方法-CN202310541438.X在审
发明人：陈纬昕;刘佳铭;戴舒桐;常舒予;黄海平;肖甫;耿辰;吴敏 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：一种基于模型无关元学习的智能合约漏洞检测方法，首先通过解释器捕捉智能合约代码转化为图结构，生成的异构图结构使用边的漏洞关键字五元组表示；在训练中，通过自注意力机制，记录每一个漏洞检测任务中相对权重最高的漏洞五元组为元漏洞组。漏洞五元组用于内循环图注意网络训练中检测某种漏洞，而元漏洞组则在外循环中同时在每种漏洞检测任务中维系，即把元漏洞组加入到每次内循环检测中的漏洞五元组中并重置权重。通过上述方法，可以通过外循环实现寻找优化初始参数，加快检测速度，同时不断生成和更新元漏洞组来改善特征工程以实现特征重用，减少人为的标注数据和手动的定义漏洞五元组关键字，便于将该方法迁移至其他类型的智能合约漏洞。
一种基于模型关元学习智能合约漏洞检测方法

[发明专利]一种基于Pmusic谱峰图的到达角测量方法-CN202310320696.5有效
发明人：桂林卿;胡海;程春玲;盛碧云;周剑;肖甫 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明属于到达角测量技术领域，公开了一种基于Pmusic谱峰图的到达角测量方法，首先，在室内环境下采集WiFi发射机发射的无线信号数据，从WiFi信号中提取出CSI原始数据；其次，对原始CSI数据进行数据预处理，预处理步骤包括：线性拟合和同步消除；然后，对预处理后的数据使用子载波选择和MUSIC算法得到谱峰图数据Pmusic；接着，对谱峰图数据Pmusic进行谱峰选择，对选出来的Pmusic数据使用kmeans聚类方法找出轮廓系数最大的分类方式；最后，根据最大分类方式所得到的簇中Pmusic数据估计出发射机与接收机之间的到达角。本发明提高了AOA估计的精度，从而提高了定位效果。
一种基于 pmusic 谱峰图到达测量方法

[发明专利]抽屉内物品标签在读写器移动方向轴的粗定位方法-CN201910792344.3有效
发明人：桂林卿;王盛阳;肖甫 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01S5/02 文献下载
摘要：本发明提供一种抽屉内物品标签在读写器移动方向轴的粗定位方法，包括：获取物体标签的信号强度（RSS）原始数据；对原始RSS数据的预处理；以及根据预处理后的RSS来粗略估计抽屉内物体标签在读写器移动方向轴上的位置。其中：获取标签原始数据的方法是沿着平行于抽屉前板的方向等间隔的移动读写器天线，天线在不同位置来获取抽屉内标签的原始RSS数据；然后对原始RSS数据滤波进行处理；最后根据天线在不同位置时接收的标签RSS估计出物体标签的位置。本发明提供的基于读写器天线移动方向轴的粗定位方法能够在非视距的情况下粗略估计出物体标签的位置。
抽屉物品标签读写移动方向定位方法

[发明专利]一种基于深度学习与毫米波雷达的步态身份识别方法-CN202310669806.9在审
发明人：叶宁;王欣武;肖甫;桂林卿;郭政鑫;张荣;王甦;汪莹;王波;王娟;程晶晶;马泽宇 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明属于毫米波雷达和深度学习领域，公开了一种基于深度学习与毫米波雷达的步态身份识别方法，包括以下步骤：步骤1、使用毫米波雷达采集识别目标的行走数据，得到原始数据，步骤2、获取样本数据，步骤3、构建AttResNet‑LSTM神经网络模型，步骤4、对构建好的神经网络模型进行训练，将原始数据划分成训练集、验证集和测试集，步骤5、将测试集上的样本数据传输到神经网络模型，通过Softmax函数评估用户身份的最大可能性，步骤6、验证神经网络模型的泛化性与准确性。本发明进行的身份识别活动可以最大程度地保护用户个人隐私数据，并且毫米波指向性强，抗干扰能力强，感测成像分辨率更高，环境因素影响较小。
一种基于深度学习毫米波雷达步态身份识别方法

[发明专利]一种基于医疗联盟链的跨域认证方法-CN202210188663.5有效
发明人：陈彦冰;钟超然;周超然;薛凌妍;黄海平;肖甫;高汉成;汪文明 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于医疗联盟链的跨域认证方法，利用区块链技术，设计了医疗联盟链的系统框架，该框架无需依赖第三方，通过链上数据存储和信息交互实现跨域认证与密钥协商，有助于异域间的资源共享，对跨医疗机构服务具有巨大的益处。本发明有效结合实用拜占庭算法和股份授权证明算法以提高系统共识效率，提升吞吐量。
一种基于医疗联盟认证方法

[发明专利]一种面向任务的多移动充电车调度方法-CN202310030877.4有效
发明人：徐佳;申辰雷;张毅铭;范露露;张一宁;徐力杰;鲁蔚锋;肖甫 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06Q10/047 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向任务的多移动充电车调度方法，包括：获取并确定无线可充电传感器及充电车位置和性能参数，依据获取的参数建立无线可充电传感器网络模型；设定移动可充电设备的充电效用函数；形式化面向任务的充电调度问题；最大化传感器充电的效用之和，更新效用最大的路径和小车集合。本发明能够将事件监测和无线充电紧密联系起来,形式化面向任务的充电调度问题，最大化传感器充电的效用之和；提出了面向任务的充电调度算法，该算法满足计算有效性和较好的近似比，且使用多辆移动充电器，可以满足大规模无线传感器网络的工作。
一种面向任务移动充电调度方法

[发明专利]一种基于CSI的轻量级双任务感知方法-CN202310279661.1有效
发明人：肖甫;何勇;李佳宾;盛碧云 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明属于WiFi行为感知技术领域，具体地说，是一种基于CSI的轻量级双任务感知方法，利用深度分离卷积和通道打乱机制构建多尺度轻量级主干网络，并设计出双任务感知模块，实现动作检测和分类任务的同步感知，该方法不依赖于人为设定的经验值，有效保证检测识别的效率和精度，极大减少了计算量和训练参数的同时，保持了良好的效果。本发明同步完成检测和分类任务，解决了检测结果影响分类结果的问题，为基于WiFi感知任务的轻量化模型设计，提供了新的研究思路。
一种基于 csi 轻量级任务感知方法

[发明专利]基于残差注意力块和自选择学习结合的视频异常检测方法-CN202310418890.7有效
发明人：李群;潘许贝;肖甫;盛碧云;沙乐天 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于残差注意力块和自选择学习结合的视频异常检测方法，包括采集原始视频并提取前后若干帧对象构建时空立方体；随机打乱时空立方体的空间或时间顺序，分别构造空间和时间拼图立方体；利用两种拼图立方体训练由两个预测分支组成的顺序预测模型，两个预测分支由残差注意力块构建；利用自选择学习策略分别对两个预测分支的训练样本损失进行自选择学习，选中的样本损失参与梯度反向传播过程，多轮迭代训练得到一个完整的视频异常检测网络模型；对待测视频同样进行对象提取操作，不打乱顺序，直接输入到模型中计算预测得分，最终实现视频异常检测。本发明能使无监督视频异常检测的精度得到显著提高。
基于注意力选择学习结合视频异常检测方法

[发明专利]一种效用驱动的无人机感知网络充电调度方法-CN202310025151.1有效
发明人：徐佳;许琳昊;俞欣仕;孙俊;陈文斌;李德强;徐力杰;肖甫 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种效用驱动的无人机感知网络充电调度方法，包括：基于无人机的运行状态获取无人机、充电设施以及兴趣点集合，并构建无人机感知网络模型；根据无人机感知网络模型的感知数据质量构建感知价值模型以及基于充电设施的充电功率，建立充电计费成本模型；形式化无人机感知网络系统周期下的感知效用最大化问题；调用效用驱动的无人机感知网络充电调度算法，得到每个无人机的调度方案，实现无人机的充电调度。本发明通过对服务质量和充电成本两个方面进行考虑，构造了感知效用函数，利用感知效用驱动的无人机短期充电调度，能够在多项式时间内得到最优调度方案，充电调度效益高，在多轮调度方面具有显著优势。
一种效用驱动无人机感知网络充电调度方法

[发明专利]基于深度ESN的多尺度网络流量预测方法-CN202111235507.1有效
发明人：周剑;韩涛涛;李鑫;谢勇;张伯雷;肖甫 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：基于深度回声状态网络（Echo State Network,ESN）的多尺度网络流量预测方法，首先基于网络流量的多尺度性、非线性和尺度依赖性，构造了基于深度ESN的多尺度网络流量预测模型。其次利用岭回归方法和深度贝叶斯方法训练模型的权重参数。然后使用Q学习算法选择模型的最优尺度层组合。最后使用训练好的基于深度ESN的多尺度网络流量预测模型进行网络流量预测。该方法充分考虑了网络流量的性质，可以有效提高预测精度，并实现在保证预测模型预测精度的同时尽可能降低模型规模，减轻计算代价。
基于深度 esn 尺度网络流量预测方法

[发明专利]一种面向灾难数据采集的多无人机协同调度方法-CN202310024885.8有效
发明人：谭芯;徐佳;许琳昊;袁鸣;刘林峰;徐力杰;梁颖红;肖甫 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向灾难数据采集的多无人机协同调度方法，包括：获取并确定感知设备的位置和数据量大小；定义无人机与感知设备之间的数据传输速率、以及无人机的采集时间和采集能耗；形式化无人机采集时间最小化问题；使用区域离散化方法确定有限个无人机候选采集位置；通过贪心策略，获得无人机采集位置集合和对应的感知设备集合；形式化无人机部署成本最小化问题；通过经典带容量约束的DVRP问题算法，获取最少无人机的数量以及无人机的飞行路径。本发明能够通过能耗约束和存储容量约束的无人机采集所有感知设备，通过确定无人机的采集位置、采集的感知设备和采集路径使得无人机的调度成本最小。
一种面向灾难数据采集无人机协同调度方法

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