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[发明专利]通信设备、通信系统、通信设备的控制方法以及程序-CN201410108280.8无效
发明人：佐原保徳;初川健介;岩崎拓史;菅原崇行;吉村英明 -专利权人：索尼公司
申请日： 2014-03-21 - 公布日： 2014-10-01 - 主分类号： H04L12/741 文献下载
摘要：所述通信设备包括：发送源映射算法获取部，其获取作为发送源映射算法的算法，该算法将外部地址和外部端口号分配给发送源的内部地址和内部端口号；目的地映射算法获取部，其获取作为目的地映射算法的算法，该算法将外部地址和外部端口号分配给目的地的内部地址和内部端口号；以及生成部，其在所述发送源映射算法比所述目的地映射算法更复杂的情况下生成被重新分配给所述目的地的内部地址和内部端口号的外部端口号。所述控制方法包括步骤：获取发送源映射算法；获取目的地映射算法；生成外部端口号。所述通信系统包括服务器和上述通信设备。根据本发明，能够提高各装置间直接通信成功的可能性。
通信设备系统控制方法以及程序

[发明专利]一种可传输多种算法参数的数据传输方法-CN201510153464.0有效
发明人：周永彬;张倩;高旭 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2015-04-02 - 公布日： 2018-04-27 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：一种可传输多种算法参数的数据传输方法。本方法为1)分别创建算法映射表、请求映射表、操作映射表、数据类型映射表和数据产生方式映射表，并保存到上位机和下位机中；2)设置一用于算法参数传输的数据帧结构；对于每一所选算法，上位机每次获取该算法的一待传输的参数，然后根据算法映射表、请求映射表、操作映射表、数据类型映射表和数据产生方式映射表，将该算法的标识码，该参数对应的请求、操作、数据类型、数据对应的标识码填充到数据帧结构对应字段中打包发送给下位机；3)下位机根据映射表对收到数据包中的该数据帧结构进行解析
一种传输多种算法参数数据传输方法

[发明专利]面向功耗的混合粒子群脉冲神经网络映射方法-CN201710319369.2有效
发明人：刘俊秀;黄星月;罗玉玲;莫家玲;丘森辉;闭金杰;彭慧玲 -专利权人：广西师范大学
申请日： 2017-05-09 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向功耗的混合粒子群脉冲神经网络映射方法，通过将粒子群算法与遗传算法的结合的神经元节点映射方式，得到神经元节点映射到硬件系统中的最佳映射结果，映射方法主体采用粒子群算法，在粒子群算法运行的过程中结合遗传算法的突变操作，对基本粒子群算法进行改进，循环算法至满足终止条件。本发明的技术方案克服了基本粒子群算法性能的缺陷，既能够发挥粒子群算法原有的搜索能力，也能克服因基本粒子群算法过早收敛，容易陷入局部最优缺点，使算法能够搜索到全局最优解，有效地降低了系统功耗，增强了映射方案的应用性
面向功耗混合粒子脉冲神经网络映射方法

[发明专利]粗粒度可重构密码逻辑阵列的映射方法及装置-CN201910280257.X有效
发明人：李伟;杜怡然;陈韬;朱春生;郭朋飞;南龙梅;戴紫彬;严迎建;徐劲松;李军伟 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2019-04-09 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： H04L9/06 文献下载
摘要：本发明提供粗粒度可重构密码逻辑阵列的映射方法及装置，以简化映射过程。粗粒度可重构密码逻辑阵列包括全互联的可重构处理单元PE；方法包括：将密码算法数据流图中的运算节点划分为多个运算簇；将粗粒度可重构密码逻辑阵列中的PE作为蚂蚁节点，使用蚁群算法计算得到粗粒度可重构密码逻辑阵列与运算簇间的最优映射路径；其中，最优映射路径中的每一PE与一个运算簇相映射。可见，在本发明实施例中，预先对密码算法数据流图进行了划分，随后基于运算簇进行映射，增大了密码算法数据流图的映射粒度，相应的降低算法映射复杂度。同时，采用蚁群算法完成粗粒度可重构密码逻辑阵列与运算簇间的映射，可加速映射收敛过程，提高映射性能及效率。
粒度可重构密码逻辑阵列映射方法装置

[发明专利]一种基于可重构阵列的Blowfish算法的映射方法-CN201811002551.6在审
发明人：朱敏 -专利权人：无锡凯特微电子有限公司
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2019-01-04 - 主分类号： H04L9/06 文献下载
摘要：本发明涉及数字签名算法技术领域，具体公开了一种基于可重构阵列的Blowfish算法的映射方法，其中，所述基于可重构阵列的Blowfish算法的映射方法包括：获取Blowfish算法的数学模型；根据可重构阵列的特性对所述Blowfish算法的数学模型进行分解；将分解后的Blowfish算法的数学模型在可重构阵列上进行映射得到映射图；将所述映射图生成配置信息；将所述配置信息下载至可重构阵列的硬件中，实现Blowfish算法的运算本发明提供的基于可重构阵列的Blowfish算法的映射方法解决了Blowfish算法在通用微处理器上运行性能低下的问题，具有运行性能高且不需要更换芯片的优势。
算法可重构阵列映射数学模型配置信息运行性能映射图数字签名算法通用微处理器分解下载运算芯片

[发明专利]基于启发式算法的航电驻留应用映射到物理资源的方法-CN202310269161.X在审
发明人：郭昕;徐晓飞;朱国亮;代亚楠;王东昊 -专利权人：中国航空无线电电子研究所
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于启发式算法的航电驻留应用映射到物理资源的方法，步骤一、对驻留应用映射物理资源进行建模；步骤二、以应用特征和约束条件作为模型的输入，在由所有可能的应用映射方案共同构成的映射空间中利用搜索算法采样映射方案并对映射方案进行评估；重复采样和评估直到到达预订的采样次数，将获得的最佳映射方案作为输出；步骤三、将驻留应用按最佳映射方案映射到物理资源；其中搜索算法采用结合精确求解和启发性搜索的混合搜索算法，混合搜索算法将首先通过启发性搜索算法在较短时间内获得一组性能较好的可行解
基于启发式算法驻留应用映射物理资源方法

[发明专利]基于强化学习的片上网络自主最优映射探索系统及方法-CN202211054665.1在审
发明人：傅玉祥;薛泳琪;李丽;纪津伦;李心怡;黎思越;周世泽;程童;李伟;何书专 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的片上网络自主最优映射探索系统及方法。本发明采用强化学习算法，结合软约束和硬约束，将硬件映射配置问题转化为序列决策问题，得到片上网络加速器的自主最优映射探索系统。对比传统的X/Y方向映射、基于神经网络感知算法映射与基于遗传算法的映射，本发明通过强化学习算法对策略网络与价值网络进行训练，提供的最优硬件映射在通信延迟指标与平均通信吞吐率指标上有不同程度的优化。
基于强化学习网络自主最优映射探索系统方法

[发明专利]一种基于可重构阵列的SM3算法的映射方法-CN201811003973.5在审
发明人：朱敏 -专利权人：无锡凯特微电子有限公司
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2019-01-25 - 主分类号： H04L9/32 文献下载
摘要：本发明涉及数字签名算法技术领域，具体公开了一种基于可重构阵列的SM3算法的映射方法，其中，所述基于可重构阵列的SM3算法的映射方法包括：获取SM3算法的数学模型；根据可重构阵列的特性对所述SM3算法的数学模型进行分解；将分解后的SM3算法的数学模型在可重构阵列上进行映射得到映射图；将所述映射图生成配置信息；将所述配置信息下载至可重构阵列的硬件中，实现SM3算法的运算。本发明提供的基于可重构阵列的SM3算法的映射方法解决了SM3算法在通用微处理器上运行性能低下的问题，具有运行性能高且不需要更换芯片的优势。
算法可重构阵列映射数学模型配置信息运行性能映射图数字签名算法通用微处理器分解下载运算芯片

[发明专利]防止通过分析无意旁生信道信号来提取数据的数据处理方法-CN00817503.9无效
发明人：曼弗雷德·冯维利希 -专利权人：塞弗曼克斯顾问有限公司
申请日： 2000-10-19 - 公布日： 2003-04-23 - 主分类号： H04L9/06 文献下载
摘要：该方法包括算法设计的各个步骤，尤其是加密法，为了从该技术获得最大收益，对算法的执行程序进行修正以对经映射后的数据进行操作，最初的数据的映射，尤其是密钥，被储存，通过使用二次映射从先前的数据映射改变数据映射，对输入数据进行映射以作为修正后的算法执行程序的输入，对从修正后的算法输出的数据进行映射以备进一步使用。该方法使原始数据和对这些数据进行的映射的保密性得到提高。数据映射和二次数据映射可以是查询表、具有映射选择数据的算法或其它类似的形式。该数据映射可以作为级联映射被执行，以进一步减小未授权访问的风险。
防止通过分析无意信道信号提取数据数据处理方法

[发明专利]一种动态创建并使用功能对象的方法-CN201310493406.3有效
发明人：陆舟;于华章 -专利权人：飞天诚信科技股份有限公司
申请日： 2013-10-21 - 公布日： 2014-01-29 - 主分类号： G06F9/44 文献下载
摘要：该方法包括：当中间件监控到有卡片插入时，获取该卡片所支持的算法数据，在内存中构建生成一张与所述卡片对应的算法映射表，中间件根据获取的所述算法数据创建功能对象，并将创建好的功能对象更新到内存中与当前卡片对应的算法映射表中，即将算法映射表中的软算法对象更新为硬算法对象；当中间件被上层应用程序调用访问卡片时，中间件从当前卡片对应的算法映射表中获取算法对象，根据密钥对象和算法对象对待处理数据执行相应操作；当中间件监控到所述卡片拔出时，中间件自动销毁内存中与所述卡片对应的算法映射表。
一种动态创建使用功能对象方法

[发明专利]数据平行代码中的映射变换-CN201110382436.8有效
发明人： P·F·林塞斯;Y·莱瓦诺尼;朱伟荣 -专利权人：微软公司
申请日： 2011-11-16 - 公布日： 2012-07-04 - 主分类号： G06F9/45 文献下载
摘要：本发明涉及数据平行代码中的映射变换。高层编程语言提供了映射变换(12)，该映射变换采用数据平行算法(14)并且将一组一个或多个输入可索引类型(32)作为参量(26)。映射变换将数据平行算法应用于该组输入可索引类型，以生成输出可索引类型，并且返回该输出可索引类型(34)。映射变换可用于将一个或多个数据平行算法(14)与另一数据平行算法(24)融合。
数据平行代码中的映射变换

[发明专利]通过控制命令控制字控制被控时隙输出的方法-CN200410091142.X有效
发明人：吴建峰 -专利权人：大唐移动通信设备有限公司
申请日： 2004-11-19 - 公布日： 2006-05-31 - 主分类号： H04B7/005 文献下载
摘要：一种通过控制命令控制字控制被控时隙输出的方法，采用了两种映射算法相结合的方式建立命令控制字与被控时隙之间的映射关系。当命令控制字与被控时隙的数量相等时，采用第二种映射算法或第三种映射算法建立命令控制字与被控时隙之间的映射关系，从而解决现有技术中由于命令控制字与被控时隙之间采用第一种映射算法而造成当某个或某些命令控制字经常不被发送当命令控制字与被控时隙的数量不相等的情况下，本发明采用第一种映射算法建立命令控制字与被控时隙之间的映射关系，从而避免采用第二种映射算法发生几个命令控制字同时映射至部分相同的被控时隙，而又有部分时隙未被命令控制字映射的情形
通过控制命令被控输出方法

[发明专利]一种基于长密钥的SM4密钥扩展算法的实现系统及其方法-CN201610545864.0有效
发明人：丁群;王传福;杨自恒 -专利权人：黑龙江大学
申请日： 2016-07-12 - 公布日： 2019-03-12 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：一种基于长密钥的SM4密钥扩展算法的实现系统及其方法，系统包括混沌映射模块、数据缓存模块、异或模块、非线性置换S盒模块和线性变换L模块；所述混沌映射模块输入为部分初始密钥，通过利用混沌映射的多次迭代，产生具有良好随机性的伪随机序列作为原SM4密钥扩展算法的输入，通过对混沌性能和硬件实现资源消耗的考虑，混沌映射模块选择Logistic映射；本发明将混沌映射融入到SM4密钥扩展算法中。通过对SM4密钥扩展算法的优化，不仅增大了SM4算法的密钥空间，还增强了每轮子密钥的随机性。
一种基于密钥 sm4 扩展算法实现系统及其方法

[发明专利]一种跨域SDN虚拟网络映射方法-CN201910411812.8在审
发明人：曲桦;赵季红;殷振宇 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-05-17 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： H04L12/46 文献下载
摘要：一种跨域SDN虚拟网络映射方法，通过联合SDN网络中资源属性和拓扑属性，通过二阶段映射的方式，为虚拟网络提供更加合理的映射资源。在节点映射时，利用PageRank算法，联合网络资源属性和拓扑属性，对虚拟节点和域内物理节点分别排序，然后采用贪心算法映射虚拟节点；在链路映射时，利用PageRank算法，对虚拟链路物理链路分别排序，然后贪婪的选择虚拟链路，对每条虚拟链路利用KSP算法寻找多条可行路径，在从多条路径中选择最优路径最为链路映射结果。本发明提出的虚拟网络映射方法，可以有效的提高虚拟网路请求接受率，并且可以提高虚拟链路负载均衡度，一定程度避免了链路映射的瓶颈问题。
虚拟链路虚拟网络映射链路映射映射拓扑属性虚拟节点跨域排序多条路径负载均衡节点映射可行路径瓶颈问题请求接受贪心算法网络资源物理节点物理链路虚拟网路虚拟网络资源属性最优路径联合网络

[发明专利]一种负荷预测方法、系统以及设备-CN202010554471.2有效
发明人：卢世祥;姜晓;林佳;李健;冯小峰;阙华坤;吴锦涛 -专利权人：广东电网有限责任公司计量中心
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种负荷预测方法、系统以及设备，包括：构建相关因素映射表，根据相关因素映射表构建映射函数；基于摄动法对映射函数进行训练，得到训练好的第一相关因素映射表；基于遗传算法对相关因素映射表进行训练，得到训练好的第二相关因素映射表；采用预测决策算法选取出最终的相关因素映射表对负荷进行预测，本发明通过采用摄动法和遗传算法分别对映射函数和相关因素映射表进行训练，提高了相关因素映射表的准确度，并采用预测决策算法选取出误差较小的作为最终的相关因素映射表，从而进一步的提升了对负荷预测的准确度，解决了现有技术中根据经验来设计的相关因素映射表，在对负荷进行预测时存在着预测准确率较低的技术问题。
一种负荷预测方法系统以及设备

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