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公开(公告)号：CN111342957A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010090609.8
申请日：2020-02-13
Applicant: 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于非对称Y-00协议的CO-OFDM密钥分发方法，包括：Alice端生成协商信息序列及多个Alice端基序列，通过Y-00加密，得到多个加密协商序列；Alice发送第一光信号；Bob端接收第一光信号并生成多个基序列，利用基序列对加密协商序列进行Y-00解密得到解密协商信息序列；Bob端通过多个基序列生成密钥序列；Bob端得到多个Y-00加密的密钥协商信息序列，发送第二光信号；Alice端接收第二光信号，通过多个Alice端基序列对多个密钥协商信息序列分别进行Y-00解密，得到解密密钥序列；Alice端根据预设条件对解密密钥序列和Alice端基序列进行误码率判决，得到密钥序列。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103886341A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410102831.X
申请日：2014-03-19
Applicant: 国家电网公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息；从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数；采用聚合法选取参数组成特征向量；以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力；将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。
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公开(公告)号：CN111342957B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202010090609.8
申请日：2020-02-13
Applicant: 国网甘肃省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于非对称Y‑00协议的CO‑OFDM密钥分发方法，包括：Alice端生成协商信息序列及多个Alice端基序列，通过Y‑00加密，得到多个加密协商序列；Alice发送第一光信号；Bob端接收第一光信号并生成多个基序列，利用基序列对加密协商序列进行Y‑00解密得到解密协商信息序列；Bob端通过多个基序列生成密钥序列；Bob端得到多个Y‑00加密的密钥协商信息序列，发送第二光信号；Alice端接收第二光信号，通过多个Alice端基序列对多个密钥协商信息序列分别进行Y‑00解密，得到解密密钥序列；Alice端根据预设条件对解密密钥序列和Alice端基序列进行误码率判决，得到密钥序列。
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公开(公告)号：CN114913033A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210415198.4
申请日：2022-04-20
Applicant: 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 , 国网甘肃省电力公司 , 北京邮电大学
Inventor： 张旭 , 张小敏 , 何清素 , 闫先国 , 石刚 , 武穆清 , 刘晓光 , 赵敏 , 沙孝聪 , 郭凯 , 郝婉钰 , 狄鑫 , 张博荣 , 罗红莉 , 张志伟 , 张媛 , 闵剑红
Abstract: 本发明属于智能电网数据处理技术领域，公开了一种电网多样性数据分级存储均衡与交易安全方法及系统，电网多样性数据分级存储均衡与交易安全方法包括：对获取的电力业务管理信息大区数据中的多个指标进行量化，得到不同数据价值；将得到的所述数据价值利用基尼系数衡量数据存储均衡率指标，利用获得的数据存储均衡率指标选择出存储方式，将电力业务管理信息大区数据存储到异地存储设备中。本发明基于存储价值均衡率指标综合分析选择出最优的存储方案，可以提高电网管理信息大区的资源利用率，提升服务器性能与服务质量，增强存储的可靠性和系统的健壮性。本发明有效的提升了电网管理信息大区业务数据存储的效率，并节省了数据存储成本。
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公开(公告)号：CN119559093A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411509063.X
申请日：2024-10-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T5/77 , G06T7/10 , G06T5/60 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种大规模点云补全方法及装置，所述方法包括：针对从大规模点云数据中分割出的每一小规模点云数据，通过重采样得到第一点云数据和第二点云数据；将第一点云数据和第二点云数据，以及小规模点云数据对应的RGB‑D点云数据，输入至训练好的生成对抗网络，获取生成对抗网络生成的完整的点云数据；将RGB‑D点云数据和完整的点云数据进行融合，得到补全后的点云数据。本发明提供的大规模点云补全方法及装置，通过生成对抗网络深入提取多尺度点云特征，生成的完整的点云数据，并将生成的三维点云数据与高分辨率的二维图像数据进行融合，从而提高对规则和不规则物体结构的理解和适应性，提高了补全后的点云数据的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN115495654A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211175093.2
申请日：2022-09-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请提出了一种基于子空间投影神经网络的点击率预估方法，涉及人工智能技术领域，其中，该方法包括：采集用户数据；对用户数据进行特征处理，得到用户特征，其中，特征处理包括归一化处理、离散化处理、未知值处理；将用户特征输入训练好的深度神经网络模型中，输出用户点击物品概率的预测结果，其中，深度神经网络模型由logloss损失函数进行训练生成；根据预测结果对物品候选集进行筛选，得到最终推荐结果。采用上述方案的本发明实现了端到端为用户提供个性化精确推荐。
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