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[发明专利]一种面向边缘服务器的长尾数据保护方法-CN202310857666.8在审
发明人： 邓水光;张翼;李波;程冠杰 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向边缘服务器的长尾数据保护方法，其使用了Reed Solomon算法分散存储数据，节省了数据备份的开销，充分利用了边缘服务器碎片化的存储空间；针对长尾数据特性，在数据完整性验证中，本发明设计了管理服务器广播正确数据哈希的机制，减少了数据验证的时间消耗；本发明还设计了根据损坏数据分片数量采用不同修复数据的策略，减少了数据修复的时间消耗和通讯开销。
一种面向边缘服务器长尾数据保护方法

[发明专利]基于区块链的API服务调用存证结算方法-CN202310957430.1在审
发明人：赵新奎;胡殿凯;于书懿;邓水光;尚永衡;庞盛业;罗嘉胤 -专利权人：浙江大学海南研究院;浙江大学
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于区块链的API服务调用存证结算方法：搭建区块链网络，服务使用方选定符合其业务需求的API服务，生成API服务订阅记录，并通过区块链上的服务使用方节点上链存证；基于API服务订阅记录冻结服务使用方的定额资产，生成对应API服务订阅记录的资产冻结记录，并上链存证；获取API服务订阅中调用的指标数据，生成对应的服务调用记录并存储到区块链中；将区块链上的服务调用记录进行汇总，生成服务调用结算记录，并上链存证；基于服务调用结算记录，完成服务使用方的冻结资金到服务提供方的资金转账。该方法优化了交易流程，同时对服务调用实情进行全面监测，减少交易纠纷和为API服务质量评判以及结算提供可信依据。
基于区块 api 服务调用结算方法

[发明专利]脉冲神经网络模型的在线可视化开发方法和装置-CN202310445118.4在审
发明人：孙庆姣;章明;李沁心;邓水光;杨国青;李莹;潘纲 -专利权人：之江实验室;浙江大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F8/34 文献下载
摘要：本申请涉及一种脉冲神经网络模型的在线可视化开发方法和装置。所述方法包括：获取脉冲神经网络训练用的数据集；从预设的脉冲神经网络图形化设计页面中获取初始脉冲神经网络结构的设计元素和与设计元素对应的属性值；基于设计元素及其属性值进行自动代码转换构建初始脉冲神经网络结构；基于数据集以及脉冲神经网络结构进行训练代码自动生成，根据训练代码进行网络训练，得到目标脉冲神经网络模型；并在训练过程中，对脉冲神经网络的训练监控数据进行可视化展示。采用本方法能够结合图形化和代码编辑两种方式构建和训练脉冲神经网络模型，且在开发过程中为开发者提供可视化的信息进行指导和分析，以提高脉冲神经网络的开发质量。
脉冲神经网络模型在线可视化开发方法装置

[发明专利]基于激励机制的自发式边缘应用部署及定价方法-CN201911360629.6有效
发明人： 邓水光;陈益杉;李莹;尹建伟 -专利权人：浙江大学
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于激励机制的自发式边缘应用部署及定价方法。首先，构建面向边缘端应用的自发式部署系统架构。其次，提出了针对自发式边缘应用部署及定价的激励机制，最后，基于后向归纳法对自发式边缘应用部署及定价问题进行求解，从而获取边缘服务器的最优部署方案及应用提供商的最佳定价策略。
基于激励机制发式边缘应用部署定价方法

[发明专利]一种神经元计算机两阶段任务动态调度方法-CN202310530972.0在审
发明人： 邓水光;吕攀;黄雷;朱宏泽;王凤娟;赵庆玲;潘纲;杨国青;李莹 -专利权人：浙江大学;之江实验室
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经元计算机两阶段任务动态调度方法，包括：将新任务作为缓存任务存入缓存队列，依据新任务的预计执行时长、缓存队列的任务吞吐率以及正在执行队列的任务完成情况计算延迟调度的等待调度时长；当等待调度时长到达时，基于Johnson法则优化两阶段任务的最优调度求解策略对缓存队列进行求解得到延迟最优调度序列，并按照延迟最优调度序列将缓存任务添加到正在执行队列，这样在任务的动态调度中根据实时环境的变化延迟缓存不同时刻任务队列，在局部最优调度的基础上寻求全局最优，形成了快速响应反馈调度方式，有效解决了两阶段任务动态调度问题，提高了两阶段关联任务调度的可靠性。
一种神经元计算机阶段任务动态调度方法

[发明专利]一种面向边缘服务网络的负载公平卸载与迁移方法-CN202210994286.4有效
发明人： 邓水光;张城;尹建伟 -专利权人：浙江大学中原研究院
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： H04L67/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向边缘服务网络的负载公平卸载与迁移方法，以边缘系统执行的所有用户任务的效用函数帕累托最优为优化目标，这种方法不仅兼顾了边缘网络资源的约束，也同样保障了系统中所有用户任务的效用函数的最大化，对提升多用户竞争下的任务效用质量提出来一种新的量化衡量指标。此外，本发明采用了图神经网络与强化学习算法对最终优化目标求解，这种算法执行效率高，返回的近似结果较为准确，特别适合于多用户复杂任务的下的边缘网络系统的场景，使得在多用户任务竞争网络资源的时候，边缘计算网络系统可以高效的得出多用户效用函数帕累托最优的结果，大大提高了边缘网络环境的服务质量和用户体验。
一种面向边缘服务网络负载公平卸载迁移方法

[发明专利]一种基于道路行车条件的智能驾驶员模型改进方法-CN202310318048.6在审
发明人：王东京;林莉洋;俞东进;张新;邓水光 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G05B17/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于道路行车条件的智能驾驶员模型改进方法，包括如下步骤：S1、数据采集；S2、通过数据筛选和处理，得到历史行车数据中一条道路上具有跟随行性的历史行车数据；S3、在Matlab中通过模型公式构建出跟驰模型以及跟驰模型运行的仿真环境；S4、将步骤S2中筛选出的训练数据输入至跟驰模型中，标定跟驰模型的参数值；S5、将训练好后的标定的跟驰模型参数值代入跟驰模型中，得到与当前道路实际情况相符的跟驰模型，并通过步骤S2得到的测试数据，测试与评估改进后的跟驰模型的有效性和优越性。该方法是一个能够针对不同的天气状况进行调整的基于智能驾驶员模型的改进模型。
一种基于道路行车条件智能驾驶员模型改进方法

[发明专利]一种QUIC网络异常行为检测方法、系统及设备-CN202310711375.8在审
发明人：曹远龙;顾克阳;吴骏逸;饶鑫平;雷刚;邓水光 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开一种QUIC网络异常行为检测方法、系统及设备，涉及网络流量异常检测领域，方法包括：获取QUIC网络流量数据；利用NGO算法优化CNN‑LSTM模型的模型超参数，得到优化CNN‑LSTM模型；将QUIC网络流量数据输入到所述优化CNN‑LSTM模型中，得出网络流量检测结果。本发明中，利用CNN对QUIC网络流量进行特征提取，然后使用LSTM对提取的特征进行时序建模，同时融合NGO算法来优化CNN‑LSTM模型中的超参数，大大提升了CNN‑LSTM模型检测的准确性。
一种 quic 网络异常行为检测方法系统设备

[发明专利]一种基于sigmoid函数的脉冲神经网络输入数据编码方法及装置-CN202310502794.0在审
发明人：李莹;孟润南;邓水光;吕攀;潘纲 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：一种基于sigmoid函数的脉冲神经网络输入数据编码方法及装置，包括：(1)获取脉冲神经网络的原始输入数据x和脉冲神经网络定义的时间步长dt；其中，输入数据为RGB图片数据；(2)根据原始输入数据x和脉冲神经网络的时间步长dt，构建基于sigmoid函数的脉冲编码函数T(x)；(3)通过遗传算法确定脉冲编码函数的最优参数值；(4)将所有的原始输入数据x分别输入到对应的脉冲编码函数T(x)中进行编码，将数据变为脉冲信号；(5)完成所有输入数据的编码，并将得到的脉冲信号数据输入脉冲神经网络对应的神经元中进行训练或预测。本发明可以保证在数据编码后的准确性，提高脉冲神经网络的能耗比，降低神经元的脉冲发射频率，降低脉冲神经芯片硬件的功耗等。
一种基于 sigmoid 函数脉冲神经网络输入数据编码方法装置

[发明专利]一种解释脉冲神经网络模型运行的可视化交互方法-CN202310522580.X在审
发明人： 邓水光;孙庆姣;李沁心;章明;杨国青;李莹;潘纲 -专利权人：浙江大学;之江实验室
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06N3/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种解释脉冲神经网络模型运行的可视化交互方法，在编辑模式下，包括以下步骤：设计脉冲神经网络模型的网络结构；修改脉冲神经网络模型的神经元连接权重值；设置脉冲神经网络模型的每层阈值电压；随机生成脉冲神经网络模型的输入脉冲序列；基于设置结果运行脉冲神经网络模型并进行动态可视化。在模型文件导入模式下，包括以下步骤：输入脉冲神经网络模型文件并进行模型结构解析；运行解析的脉冲神经网络模型并进行动态可视化。该方法可以实现对脉冲神经网络模型运行过程的可视化解释。
一种解释脉冲神经网络模型运行可视化交互方法

[发明专利]一种基于注意力机制的农情跨模态特征解析、映射和融合方法-CN202310615385.1在审
发明人：林博;王晶;邓水光;尹建伟 -专利权人：浙江大学;浙江大学滨江研究院
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的农情跨模态特征解析、映射和融合方法，该方法包括：1)将农业领域图像数据和农业领域数值数据进行数据解析和预处理；2)将图像数据通过特征提取网络NA得到图像嵌入特征A，将数值数据通过特征提取网络NB得到数值嵌入特征B；3)将数值嵌入特征B作为查询向量，图像嵌入特征A同时作为键向量和值向量，得到注意力矩阵S；按照注意力权重加权求和，将所有的图像嵌入特征A转化为图像嵌入特征A’；4)将图像嵌入特征A’和数值嵌入特征B进行特征融合，作为多模态数据共同的特征，将该特征用于下游任务。本发明方法建立了不同模态特征之间的关系，可以使用热力图将关系进行可视化，提高了可解释性。
一种基于注意力机制农情跨模态特征解析映射融合方法

[发明专利]一种多路径QUIC异常流量检测方法、系统及设备-CN202310711370.5在审
发明人：曹远龙;吴骏逸;顾克阳;黄欣;雷刚;邓水光 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开一种多路径QUIC异常流量检测方法、系统及设备，属于网络流量异常检测领域，方法包括：获取多路径QUIC的待测网络流量数据；对所述待测网络流量数据应用EMD方法分解出多个IMF分量；将每一IMF分量输入至训练好的LSTM模型中，得到每一IMF分量的预测特征；将所有IMF分量的预测特征进行重构，得到待测网络流量重构数据；基于待测网络流量重构数据进行异常流量检测。利用经验模态分解对数据分解去噪，利用长短时记忆网络和学习数据的长时依赖性，从而通过基于EMD和LSTM的结合实现更加准确的MPQUIC异常流量检测。
一种路径 quic 异常流量检测方法系统设备

[发明专利]一种面向物联网设备的用户数据深层取证分析方法及系统-CN202210463280.4有效
发明人：纪守领;刘沛宇;付丽嫆;夏思怡;张旭鸿;陈文智;邓水光;王文海 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向物联网设备的用户数据深层取证分析方法及系统，属于物联网设备取证分析领域。包括：插电启动设备；扫描设备端口信息，并将处于开放状态的端口进行分类；通过动态方式从不同类型的端口中获取用户数据；通过物理引脚连接设备芯片，提取芯片内flash中的信息，得到二进制固件；以及，对能够通过调试端口登录的设备，在命令行中输入交互式指令，从软件层面提取二进制固件；逆向二进制固件，提取用户数据分区，解析成可读的文件格式，通过关键词匹配查找用户数据；形成取证分析报告。本发明从两个维度对设备中存在的用户数据进行挖掘，巧妙利用固件数据重写的原理，全方位、深层次提取用户数据残留，为取证提供新的技术手段。
一种面向联网设备用户数据深层取证分析方法系统

[发明专利]神经元计算机操作系统的SNN模型动态映射方法及装置-CN202310354756.5有效
发明人：吕攀;王凤娟;沈嘉玮;金欧文;黄雷;杨国青;李红;李莹;邓水光;潘纲 -专利权人：浙江大学;之江实验室
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明公开了神经元计算机操作系统的SNN模型动态映射方法及装置，通过根据节点之间连接关系、设置的初始解空间映射，以及输入、输出虚拟节点相对物理神经元拟态核边缘核心的位置，构建脉冲通信代价计算模型，计算前继节点与后继节点对应物理坐标间的距离，基于节点间的距离和对应的权重信息，得到脉冲通信代价；同时，基于初始解空间，通过贪心算法遍历逻辑神经元拟态核在不同空闲物理神经元拟态核时的脉冲通信代价，得到最小脉冲通信代价时，逻辑神经元拟态核与物理神经元拟态核的映射关系。从而解决了类脑硬件资源因碎片化而无法直接将模型的逻辑神经元拟态核相对位置一一映射到物理神经元拟态核的问题。
神经元计算机操作系统 snn 模型动态映射方法装置

[发明专利]一种基于深度哈希的代码迁移方法-CN202310527262.2在审
发明人：李莹;张心怡;邓水光;尹建伟 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F8/76 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度哈希的代码迁移方法，包括以下步骤：(1)选择开源数据集，提取所有代码特征，向量化表示代码特征；(2)利用k‑means算法，将代码特征进行聚类；(3)构建基于深度哈希的代码迁移网络模型；(4)利用聚类分组后代码对的代码特征向量对代码迁移网络模型进行训练，使深度哈希模块学习到的哈希编码相似矩阵与联合代码相似矩阵对齐；通过训练好的模型对开源的代码数据集的代码进行哈希表示，构建代码哈希数据库；(5)对于待迁移的代码，提取代码特征向量输入训练好的模型，通过深度哈希模块得到对应的二进制哈希编码，并从代码哈希数据库检索到相匹配的迁移后的代码。利用本发明，可以极大提高代码迁移的精度和速度。
一种基于深度代码迁移方法

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