公开(公告)号：CN119892759A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411872349.4

申请日：2024-12-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 谢坤 ,  黄小红 ,  李丹丹 ,  张沛 ,  李思涵

IPC: H04L47/78 ,  H04L67/12 ,  H04L41/14

Abstract: 本申请实施例提供一种电力数据网络的网络切片资源分配方法及装置，包括：接收电力业务切片请求；其中，所述电力业务切片请求包括切片状态信息，所述切片状态信息包括源节点、目的节点、性能需求条件；获取当前的链路状态信息；其中，所述链路状态信息包括物理链路集合、物理链路集合中每个物理链路的性能参数；根据所述切片状态信息和链路状态信息，利用预先构建的链路分配模型从所述物理链路集合中确定符合所述性能需求条件的最优物理链路；建立所述源节点、目的节点和最优物理链路的对应关系，配置电力业务的网络切片。本申请能够满足不同电力业务的性能需求，提高电力数据网络的整体性能和质量。

公开(公告)号：CN114297941B

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202111680468.6

申请日：2021-12-30

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 黄小红 ,  李丹丹 ,  常皓 ,  赵昱祁

IPC: G06F30/27 ,  G06F119/02

Abstract: 本申请提供一种分布式的预测活跃IPv6地址的方法及相关设备。其中，方法包括：基于网络中的各个参与终端的活跃IPv6地址的种子集，利用联邦机器学习的方式训练预先得到的全局活跃IPv6地址关联初始模型，各个参与终端将训练完成后得到的更新模型，上传至中央服务器中，中央服务器对各个所述更新模型进行聚合得到全局活跃IPv6地址关联模型；根据所述全局活跃IPv6地址关联模型预测新的活跃IPv6地址。训练过程中，各个参与终端只将更新的模型参数上传至中央服务器，保护原始数据，同时能够使得预测的IPv6地址更加符合各个参与终端实际的扫描需要，依据预测得到的新的活跃IPv6地址进行扫描，就可以缩小扫描的范围，提高扫描的效率。

公开(公告)号：CN116433686A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310232612.2

申请日：2023-03-06

Applicant: 北京邮电大学 ,  北京大学第三医院

Inventor： 黄小红 ,  谭石 ,  付颖 ,  叶依桐 ,  李丹丹 ,  袁学光 ,  邓智方

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0455

Abstract: 本申请提供一种基于Transformer上下文信息融合的医学图像分割方法及相关设备，Transformer包括多个编码层和对称的解码层；该方法包括：通过多个编码层对各组医学图像构成收缩路径，在编码层预设多水平分支局部上下文提取模型，通过空间分离和空洞卷积以及残差连接得到局部上下文关系；通过多个解码层构成扩张路径，在解码层预设多尺度上下文信息融合模块，利用自注意力计算和交叉注意力计算，分别得到当前尺度和多尺度的医学图像的全局上下文关系，结合两者信息作提取与融合，得到多尺度上下文关系；基于上述两种上下文关系对医学图像进行分割，得到分割结果。通过多尺度上下文关系和局部上下文关系，能够有效进行医学图像分割，从而有效识别医学图像中的解剖结构。

公开(公告)号：CN116306987A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310110092.8

申请日：2023-02-02

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李丹丹 ,  黄小红 ,  谢坤 ,  张沛 ,  赵昱祁

IPC: G06N20/20 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/214

Abstract: 本申请提供一种基于联邦学习的多任务学习方法及相关设备，包括确定参与节点对参与节点进行聚类确定若干聚类簇；根据若干聚类簇执行簇内联邦学习确定各个簇的全局模型；根据簇全局模型，通过SHAP框架进行计算确定任一聚类簇的簇关键特征集；根据簇关键特征集确定全局模型；根据任一聚类簇中对全局模型进行训练确定任一聚类簇的簇全局模型；其中多个聚类簇用于实现多任务学习。本申请通过聚类将设备性能和数据分布相似的参与节点聚合在同一类中，同一簇内的参与节点共同训练，避免设备类型或数据分布不同的参与节点影响，缓解了数据和设备异质性带来的问题；通过特征遮蔽的方式只训练所有节点都认为关键的特征的相关参数缓解数据异质性带来的问题。

公开(公告)号：CN114928526B

公开(公告)日：2023-06-16

申请号：CN202210121949.1

申请日：2022-02-09

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 谢坤 ,  黄小红 ,  李丹丹 ,  刘威良

IPC: H04L41/044 ,  H04L41/0823 ,  H04L41/0895 ,  H04L41/5019 ,  H04L45/00 ,  H04L47/125 ,  H04L9/40

Abstract: 本申请提供的一种基于SDN的网络隔离和资源规划方法及系统，采用网络虚拟化技术将网络划分为多个虚拟子网，形成逻辑通信隔离。并根据虚拟子网的安全性需求和业务需求设置网络参数，当需要在虚拟子网中部署不同业务时，根据业务产生的资源请求为虚拟子网在物理层面寻找可用资源，通过总控制器对虚拟子网进行可用资源分配。通过合理的资源分配方式使得各类服务的体验质量和安全性需求得到保证，进而提升整体网络的服务质量，保障信息安全。

公开(公告)号：CN116188424A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310154958.5

申请日：2023-02-23

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 袁学光 ,  黄小红 ,  张阳安 ,  李丹丹 ,  叶依桐 ,  邓智方 ,  李正阳

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及一种人工智能辅助超声诊断脾肝脏创伤模型建立的方法，属于人工智能辅助诊断领域。本发明采用数据增强与生成的方法，将动物脾肝脏创伤的超声图像通过数据增强为更接近于人体脾肝脏创伤临床数据的强数据集；然后应用大量的增强后脾肝脏创伤的超声图像创建源模型，使用源模型在少量人体脾肝脏创伤的数据下进行微调；最终建立脾肝脏创伤超声图像自动分割模型与脾肝脏创伤超声图像等级分类模型，该模型对脾肝脏创伤超声诊断过程中生成的图像进行分析，标识分割图像中出现的脾肝脏解剖结构轮廓和脾肝脏创伤位置，并得到等级分类结果。本发明在临床脾肝脏创伤超声影像数据集上表现出较好性能。

公开(公告)号：CN112383644B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202011133130.4

申请日：2020-10-21

Applicant: 北京邮电大学 ,  赛尔网络有限公司

Inventor： 张沛 ,  李丹丹 ,  黄小红 ,  谢坤 ,  白显一

IPC: H04L61/5061 ,  H04L101/659

Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种启发式IPv6地址扫描目标生成方法及相关设备；所述方法包括：将已知活跃的IPv6种子地址集中服务器类型的地址数量与地址总数的比值大于第一阈值的地址集通过扩展算法，生成预扫描地址集；对预扫描地址集进行扫描，得到活跃的预扫描地址集；将活跃的预扫描地址集中的每个地址所在的前缀长度为128‑a的地址块内活跃的地址数量占地址块内地址总数的比值大于第二阈值的地址通过扩展算法，生成扫描目标地址集，若比值小于等于第二阈值的地址总数与预扫描地址集中地址的总数的比值大于第三阈值，执行直推算法生成扫描目标地址集，将已知活跃的IPv6种子地址集中比值小于等于第一阈值的地址集执行直推算法生成扫描目标地址集。

公开(公告)号：CN114640590A

公开(公告)日：2022-06-17

申请号：CN202210094437.0

申请日：2022-01-26

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 谢坤 ,  黄小红 ,  李丹丹 ,  张沛 ,  杨帆

IPC: H04L41/0894 ,  H04L43/50

Abstract: 本申请提供一种意图网络中策略集冲突检测方法及相关设备。所述方法包括：获取根据用户意图转译的第一策略集和所述意图网络中运行的第二策略集并对其进行解析，将IP地址、端口号、有效时间字段等匹配域转换成范围值，形成中间形式规则，然后为待检测的两个策略集中每两对策略构建三个逻辑表达式，通过SMT求解器对其进行求解，最终得出是否发生冲突的结论。通过以上方法，可以实现对意图间冲突的检测，同时在匹配域的相交关系检测中，更方便的加入有效时间字段并有效降低解析难度。

公开(公告)号：CN114297941A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111680468.6

申请日：2021-12-30

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 黄小红 ,  李丹丹 ,  常皓 ,  赵昱祁

IPC: G06F30/27 ,  G06F119/02

Abstract: 本申请提供一种分布式的预测活跃IPv6地址的方法及相关设备。其中，方法包括：基于网络中的各个参与终端的活跃IPv6地址的种子集，利用联邦机器学习的方式训练预先得到的全局活跃IPv6地址关联初始模型，各个参与终端将训练完成后得到的更新模型，上传至中央服务器中，中央服务器对各个所述更新模型进行聚合得到全局活跃IPv6地址关联模型；根据所述全局活跃IPv6地址关联模型预测新的活跃IPv6地址。训练过程中，各个参与终端只将更新的模型参数上传至中央服务器，保护原始数据，同时能够使得预测的IPv6地址更加符合各个参与终端实际的扫描需要，依据预测得到的新的活跃IPv6地址进行扫描，就可以缩小扫描的范围，提高扫描的效率。

公开(公告)号：CN114021769A

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202111088794.8

申请日：2021-09-16

Applicant: 北京邮电大学 ,  中国人民解放军32147部队 ,  北京网瑞达科技有限公司

Inventor： 李丹丹 ,  李建华 ,  黄小红 ,  张勇 ,  韩璐 ,  丛群 ,  谢元栋

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06F30/20 ,  G06F16/27 ,  G06F111/04

Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种网络测量数据收集方法及系统，包括：任务发布者向平台发布任务信息；平台根据所述任务信息，向工人发布任务内容，并接收工人的执行任务内容及执行任务报价，以便根据所述任务信息、执行任务内容和执行任务报价招募目标工人，计算目标工人的隐私预算参数，向所述目标工人发送所述隐私预算参数；所述目标工人收集网络测量数据，并根据所述隐私预算参数对所述网络测量数据进行扰动处理后，将扰动处理后的网络测量数据发送给所述平台，以使所述平台将扰动处理后的网络测量数据发送给所述任务发布者。本说明书能够有效收集网络测量数据。