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[发明专利]一种电力载波通信抗干扰方法-CN202311030301.4有效
发明人：张毅;张琳娜 -专利权人：北京前景无忧电子科技股份有限公司
申请日： 2023-08-16 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力载波通信抗干扰方法，涉及通信抗干扰领域，首先对通信信号进行采集与预处理，然后对通信信号进行干扰检测与预测，并实现干扰源准确识别，然后优化抗干扰控制策略，增强通信信号接收灵敏度，并对抗干扰过程监管，对电力载波通信过程进行漏洞检测，并定期进行安全隐患排查和改进风险点复检；本发明能够对不同干扰源的检测，并自动调整系统参数或改变通信方式，以最大程度地抑制或消除干扰，自动化、智能化程度高。
一种电力载波通信抗干扰方法

[发明专利]一种通信方法及装置-CN202210324047.8在审
发明人：封召;辛阳;王远 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本申请提供一种通信方法及装置，用于提升联邦学习的训练效率。该方法包括：应用功能网元发送第一请求消息，第一请求消息用于请求候选范围内的终端设备的网络状态信息；应用功能网元获取第一响应消息，第一响应消息包括N1个终端设备的网络状态信息，候选范围内的终端设备包括N1个终端设备，N1为正整数；应用功能网元根据N1个终端设备的网络状态信息，确定N2个终端设备，N2个终端设备用于参与联邦学习模型的训练，N1个终端设备包括N2个终端设备，N2为正整数。
一种通信方法装置

[发明专利]用于分布式深度学习训练的聚合通信方法-CN202210901380.0有效
发明人：董德尊;黄泽彪;王笑雨;于恩达;汪杨海;杨维铃 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于分布式深度学习训练的聚合通信方法，其具体步骤包括：S1，收集各个计算节点的执行任务信息，聚合管理器将聚合通信操作所需的聚合通信资源分配给各个计算节点；S2，初始化通信域；S3，注册内存；S4，聚合交换机对接收到的数据执行聚合通信操作，得到当前聚合结果，该聚合交换机向其在可扩展的分层聚合协议树中的上一层的聚合交换机，根聚合交换机进行最终的聚合通信操作，得到最终聚合结果。本发明通过将传统的需要在计算节点进行的聚合通信操作转移到了交换机上执行，提高了计算节点的资源利用率，减缓了网络拥塞，消除了计算节点处理多任务时对聚合通信的影响，降低了分布式深度学习训练过程的通信开销，提升了训练性能。
用于分布式深度学习训练聚合通信方法

[发明专利]一种业务开通方法、装置和处理设备-CN202310157804.1在审
发明人：高芳;张艳华;王成利;袁向阳;胡欣;毛吉军 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种业务开通方法、装置和处理设备，涉及通信技术领域，所述业务开通方法，应用于第一处理设备，所述方法包括：获取第二处理设备发送的目标业务开通工单的目标业务关键词；根据预先获取的组网决策模型和所述目标业务关键词，获得所述目标业务开通工单的第一基础组网信息；其中，所述组网决策模型是根据历史业务开通工单和所述历史业务开通开单对应的第二基础组网信息训练生成；向所述第二处理设备发送所述第一基础组网信息。本发明方案可以减少目标业务开通工单的第一基础组网信息的确定时间，进而减少业务开通耗费时间以及增加针对新兴业务的开通响应速度。
一种业务开通方法装置处理设备

[发明专利]基于网络信息的数据预测系统-CN202311072390.9在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：泰州市海陵区一马商务信息咨询有限公司
申请日： 2023-08-24 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于网络信息的数据预测系统，包括：内容判断器件，用于采用AI判断模型以基于多份视频数据、边缘像素点的成分数值分布区间以及非边缘像素点的成分数值分布区间智能判断网络数据包传输的视频数据的视频解析度；训练处理器件，与内容判断器件连接，用于对BP神经网络执行多次训练，以获得完成多次训练后的BP神经网络，并作为AI判断模型输出。本发明的基于网络信息的数据预测系统设计智能、运行稳定。由于能够采用针对性设计的人工智能模型基于网络接收到的各个像素点信息、视频数据关联的边缘像素点以及非边缘像素点的数据特征，智能判断网络接收到的视频数据的水平解析度和垂直解析度，从而帮助网络接收端成功进行组帧。
基于网络信息数据预测系统

[发明专利]智简网络的模式坍塌抑制方法、电子设备和存储介质-CN202310871356.1在审
发明人：董辰;刘洋;刘庚;任洁 -专利权人：北京邮电大学;北京智芯微电子科技有限公司;国网思极紫光（青岛）微电子科技有限公司
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本发明提供了智简网络的模式坍塌抑制方法、电子设备和存储介质，所述方法包括：根据智简网络中每一个网络节点的功能需求，在所述智简网络的各网络节点中搜寻满足所述功能需求的神经网络模型；利用所述神经网络模型的语义导频测试数据集合对该神经网络模型进行模式坍塌检测，以判断该神经网络模型是否存在模式坍塌；限制存在模式坍塌的所述神经网络模型在所述智简网络的各网络节点间的传播。本发明能够即使发现存在模式坍塌的神经网络模型，从而能够有效限制存在模式坍塌的神经网络模型在智简网络中的传播，以及提高智简网络的通信性能。
网络模式坍塌抑制方法电子设备存储介质

[发明专利]一种5G端到端切片部署方法及系统-CN202310955654.9在审
发明人：刘家佳;王佳黛;谭雅文 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：一种5G端到端切片部署方法及系统，包括：对物理网络和切片进行基于无向图的建模，描述节点、边的多种属性和各项部署约束；将切片部署过程中的每一步以异构图描述，基于异构图神经网络构建编码器来从切片部署环境中自动化提取全局信息；将所提取的全局信息送入基于对偶网络架构的解码器中以输出部署决策；使用对偶双层深度Q学习算法进行编码器和解码器参数的训练，训练好的编码器和解码器共同组成DRL智能体，输出近似最优的切片部署策略。本发明结合异构图神经网络和强化学习算法，基于异构图神经网络构建编码器来从切片部署环境中自动化提取全局信息，并送入基于对偶网络架构的解码器中以输出部署决策，实现5G端到端网络切片的部署。
一种端到端切片部署方法系统

[发明专利]一种人工智能通信方法、装置及存储介质-CN202380009436.4在审
发明人：牟勤 -专利权人：北京小米移动软件有限公司
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本公开是关于一种AI通信方法、装置及存储介质，用于提高AI通信的通信效率。该方法包括：使用第一AI模型或第一AI功能基于数据集进行AI操作，得到AI操作结果；所述AI操作结果用于确定是否对所述第一AI模型或第一AI功能进行第一操作；所述第一AI模型为单边模型，并部署于所述终端侧；所述第一AI功能对应的AI模型为单边模型，并部署于所述终端侧。
一种人工智能通信方法装置存储介质

[发明专利]基于深度强化学习的无线通信网络管控方法及相关设备-CN202210772369.9有效
发明人：王鲁晗;牛海文;杜科良;路兆铭;温向明 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本申请提供一种基于深度强化学习的无线通信网络管控方法及相关设备，该方法可以应用于包括智能化网元的无线通信网络管控，其中，该智能化网元可以包括状态‑动作‑奖励的强化学习架构，该方法能够根据不同控制器中的不同经验数据集将状态采集器获取的状态数据转化为增强状态数据，实现了延迟马尔可夫过程到标准马尔可夫过程的转化，避免了通信网络中状态和动作的时延对多个控制器中数据优化过程的影响，提高了控制器的优化效率。
基于深度强化学习无线通信网络方法相关设备

[发明专利]网络流量预测方法和装置及存储介质-CN202310826327.3在审
发明人：段含婷;张乐;吴艳芹;杨昊 -专利权人：中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本公开提出一种网络流量预测方法和装置及存储介质，涉及大数据领域。该方法包括：获取待处理的多个历史时刻的网络流量数据；利用由多个标量神经元构成的第一神经网络对所述多个历史时刻的网络流量数据进行处理，得到第一特征信息；利用由多个向量神经元构成的第二神经网络对所述第一特征信息进行处理，得到第二特征信息；利用具有长短期记忆结构的第三神经网络对所述第二特征信息进行处理，得到预测的未来时刻的网络流量数据。从而更好地适应于具有不稳定特点的网络流量的长期预测。
网络流量预测方法装置存储介质

[发明专利]人工智能训练方法和系统及相关设备-CN202210312327.7在审
发明人：李鹏宇;于梦晗 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本公开提出一种人工智能训练方法和系统及相关设备，涉及移动通信领域。核心网人工智能网元响应消费者设备请求或订阅的人工智能训练准备分析服务，向相关网元收集相关数据；对收集到的所述相关数据进行分析，给出人工智能训练准备相关的建议信息；将人工智能训练准备相关的建议信息发送给所述消费者设备，以便所述消费者设备根据建议信息进行人工智能训练准备和进行人工智能模型的训练。从而通过人工智能分析为人工智能训练准备提供支持，以便更好的支持模型训练，达到更加准确的训练效果。
人工智能训练方法系统相关设备

[发明专利]实现人工智能服务的方法和系统及存储介质-CN202210311741.6在审
发明人：李鹏宇;于梦晗 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本公开提出一种实现人工智能服务的方法和系统及存储介质，涉及移动通信领域。应用功能网元向策略控制功能网元发送定制的人工智能服务策略；策略控制功能网元判断有用户设备满足人工智能服务策略生效条件时，将人工智能服务策略中的各种策略分别发送给相关网元，使得相关网元为所述用户设备提供网络服务保障；人工智能服务器响应所述用户设备发起的人工智能请求，为所述用户设备提供网络推理服务或发起相关的人工智能训练。从而，动态选择适合参与人工智能训练的用户设备，有利于提高训练效果。
实现人工智能服务方法系统存储介质

[发明专利]一种虚假链接识别方法、装置及计算机可读存储介质-CN202310887577.8在审
发明人：王欢;杨寅广;沙灜;魏小梅;陈思;万丽;洪汝旗 -专利权人：华中农业大学;郑州信大先进技术研究院
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种虚假链接识别方法、装置及计算机可读存储介质，包括：对待识别网络中的所有节点进行特征提取，得到待识别网络的特征向量表示矩阵；对特征向量表示矩阵中的所有特征向量进行融合优化，得到目标特征向量表示矩阵；对目标特征向量表示矩阵进行拆分，得到融合向量；对至少一个融合向量进行判断，得到待识别网络中虚假链接的识别结果。本发明通过对待识别网络中的所有节点进行特征提取，从而得到每个节点的特征，以使在处理网络时，对节点特征进行处理，以解决用整个网络的全局信息会对有效的局部信息产生干扰的问题，提高了识别虚假链接的准确率。还对特征向量表示矩阵中的所有特征向量进行融合优化，从而提高识别虚假链接的效率。
一种虚假链接识别方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]机器学习模型分布-CN202280014968.2在审
发明人：赵祺阳;S·帕里斯;M·M·巴特;J·阿里-托尔帕 -专利权人：诺基亚技术有限公司
申请日： 2022-02-04 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：根据示例实施例，客户端设备被配置为从集中式单元设备接收验证模型，其中验证模型包括被配置为基于多个模型参数来从输入预测输出的机器学习模型；收集与验证模型的输入对应的无线电测量和与验证模型的输出对应的参数；通过将所收集的无线电测量作为输入馈送到验证模型，来获取作为验证模型的输出的预测参数；比较所收集的参数和预测参数；基于所收集的参数和预测参数之间的比较，来计算针对验证模型的多个模型参数的多个梯度向量；以及向集中式单元设备传输针对验证模型的多个模型参数的多个梯度向量。公开了设备、方法和计算机程序。
机器学习模型分布

[发明专利]生命周期管理方法、装置和存储介质-CN202380009030.6在审
发明人：刘敏;刘正宣;牟勤 -专利权人：北京小米移动软件有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： H04L41/16 文献下载
摘要：本公开涉及一种生命周期管理方法、装置和存储介质，该方法包括：向网络设备发送第一信息，第一信息指示终端设备支持的AI信息，接收网络设备发送的第二信息，第二信息指示LCM指示信息，根据第二信息，确定AI信息对应AI模型的生命周期。从而使NW基于UE支持的AI信息，对AI模型的生命周期进行管理，保证了通信过程中AI模型的性能。
生命周期管理方法装置存储介质

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