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本發(fā)明公開了一種基于壓縮感知理論的文本數(shù)據(jù)流抽樣方法，包括步驟 1）將文本數(shù)據(jù)流分割成固 定大小的文本片段并通過(guò)向量空間模型表示成矩陣；2）使用壓縮感知理論對(duì)文本數(shù)據(jù)流進(jìn)行空間降維 抽樣；3）計(jì)算降維后每個(gè)文本的信息熵；4）基于文本的信息熵通過(guò)對(duì)數(shù)傾斜時(shí)間（LTT）模型得到抽 樣文本。本發(fā)明面向互聯(lián)網(wǎng)海量的、不斷增加的文本流，通過(guò)更少的存儲(chǔ)消耗來(lái)實(shí)現(xiàn)更快的文本流抽樣 和存儲(chǔ)，在大大降低抽樣文本流規(guī)模的情況下，能夠以全局視角獲得整個(gè)文本流中最有價(jià)

本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于數(shù)據(jù)去重系統(tǒng)中的碎片消除方法，該 方法利用歷史信息準(zhǔn)確地識(shí)別碎片，系統(tǒng)內(nèi)存開銷少且恢復(fù)吞吐率高。 該方法首先對(duì)數(shù)據(jù)流中的文件進(jìn)行分塊、求指紋，查詢索引找到重復(fù) 數(shù)據(jù)塊；然后在上次備份記錄的稀疏容器集合中查找重復(fù)數(shù)據(jù)塊的容 器 ID，判斷哪些重復(fù)數(shù)據(jù)塊屬于稀疏容器。對(duì)于屬于稀疏容器的重復(fù) 數(shù)據(jù)塊，將其重寫到新的容器中。該方法在備份過(guò)程中，只需記錄下 相關(guān)容器的利用率，內(nèi)存開銷極小。本發(fā)明還提供了相

“全面感知、深度融合、多維服務(wù)”的淮陰工學(xué)院智慧校園建設(shè)與應(yīng)用實(shí)踐近十年來(lái)累計(jì)投入 1.98 億元，圍繞新型基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)中臺(tái)、智慧教學(xué)、智慧科研、智慧管理、智慧服務(wù)等方面建成了高水平智慧化數(shù)字校園，在學(xué)科與信息化融合、網(wǎng)絡(luò)安全等方面形成鮮明特色。

本發(fā)明公開了一種可見光通信中基于壓縮感知的OMP稀疏信道估計(jì)方法。本發(fā)明采用壓縮感知技術(shù)，顯著降低了對(duì)稀疏信號(hào)進(jìn)行采樣時(shí)所需要的采樣點(diǎn)數(shù)，大幅度提高了數(shù)據(jù)的利用效率，再采用基于貪婪迭代的正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit，OMP)算法進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)。本發(fā)明可以降低信道估計(jì)中的導(dǎo)頻開銷。

一、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 關(guān)注、認(rèn)識(shí)和經(jīng)略海洋是當(dāng)今世界的共識(shí)，作為認(rèn)識(shí)海洋、開發(fā)和利用海洋和保護(hù)海洋的重要手段和工具，水下機(jī)器人一直是世界各主要國(guó)家科技發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域，而水下成像系統(tǒng)則是讓機(jī)器人看的更遠(yuǎn)、更清楚，從而更為有效的感知水下世界的關(guān)鍵。 然而，由于水下的光學(xué)成像環(huán)境復(fù)雜而惡劣，水體對(duì)光能量的高吸收特性和水中微粒對(duì)成像光束的散射，使得水下光學(xué)成像技術(shù)的成像距離較短。采用主動(dòng)照明技術(shù)等方法可以增加成像距離但同時(shí)成像質(zhì)量下降?，F(xiàn)有的各種水下成像技術(shù)難以同時(shí)兼顧成像距離和成像質(zhì)量。同時(shí)同一種水下成像技術(shù)在不同的水體條件下成像距離相差很大，這又造成了針對(duì)不同水體條件成像系統(tǒng)調(diào)整復(fù)雜度的提高和時(shí)效性的降低。 項(xiàng)目利用深度學(xué)習(xí)和壓縮感知等新的理論突破，結(jié)合水下距離選通技術(shù)和水下主動(dòng)照明技術(shù)等構(gòu)建新體制遠(yuǎn)距離水下光學(xué)成像系統(tǒng)，期望能夠有效解決成像距離和成像質(zhì)量難以兼顧的水下成像難題，使其成為繼聲吶成像和普通光學(xué)成像之外的第三類水下成像技術(shù)，為水下機(jī)器人、科考、資源考察、軍事等領(lǐng)域提供一種有效的成像技術(shù)手段。 二、前期研究基礎(chǔ) 課題組是國(guó)內(nèi)最早一批從事壓縮感知成像研究的課題組，在壓縮感知成像領(lǐng)域已有多年積淀，已完成國(guó)家自然科學(xué)基金3項(xiàng)，在研1項(xiàng)。發(fā)表學(xué)術(shù)論文近10篇。課題組近年來(lái)在將深度學(xué)習(xí)與壓縮感知相結(jié)合方面率先開展相關(guān)研究工作，并在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域取得了顯著的成績(jī)。 三、應(yīng)用技術(shù)成果 合作企業(yè)已有水下機(jī)器人樣機(jī) 四、合作企業(yè) 福建海圖智能科技有限公司是福建省專業(yè)從事小型水下機(jī)器人、小型ROV\AUV\ARV、聲吶產(chǎn)品、水下光學(xué)影像產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計(jì)的高科技公司，是長(zhǎng)期專注海洋探測(cè)及水下影視領(lǐng)域技術(shù)前沿的技術(shù)公司。公司位于廈門和福州兩地，有西北工業(yè)大學(xué)、華南理工大學(xué)、廈門大學(xué)、重慶大學(xué)、福州大學(xué)、福建師范大學(xué)等相關(guān)院系博士、教授近40人組成的科研團(tuán)隊(duì)。公司產(chǎn)品在歐洲、美洲及中國(guó)大陸均有銷售。

本發(fā)明公開了一種基于網(wǎng)絡(luò) KPI 的移動(dòng) Web 網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)用戶體驗(yàn) 感知評(píng)測(cè)方法，屬于移動(dòng)端 Web 網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括：在 端到端的網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)過(guò)程中，通過(guò)抓包采集并計(jì)算 HTTP 業(yè)務(wù)的各種關(guān) 鍵性 KPI 指標(biāo)；根據(jù)采集到的各種 KPI 指標(biāo)綜合計(jì)算 KQI 指標(biāo)；根據(jù) 得到的 KQI 指標(biāo)在 Web網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)業(yè)務(wù)中所占的重要程度的不同對(duì)其進(jìn) 行加權(quán)求和，得到此業(yè)務(wù)的整體 QoE 指標(biāo)。本發(fā)明的步驟簡(jiǎn)單，易于 實(shí)現(xiàn)，評(píng)估過(guò)程沒有對(duì)正常 Web 網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)傳輸產(chǎn)生任何影響。 本發(fā)明能夠很好的體現(xiàn) Web 網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)業(yè)務(wù)的整體質(zhì)量，也能根據(jù)每個(gè) KQI 指標(biāo)的得分來(lái)針對(duì) Web 網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)業(yè)務(wù)中的不同環(huán)節(jié)進(jìn)行評(píng)估，對(duì) 那些評(píng)分較低的指標(biāo)對(duì)應(yīng)的模塊進(jìn)行有針對(duì)性的優(yōu)化。

一、 項(xiàng)目簡(jiǎn)介本項(xiàng)目通過(guò)仿生學(xué)方法模擬生物聽覺系統(tǒng)，建立機(jī)器人實(shí)時(shí)性、魯棒性強(qiáng)，并具有較高適用性的環(huán)境感知新方法，充分利用機(jī)器人感知信息，實(shí)現(xiàn)其在復(fù)雜環(huán)境下基于聽覺的目標(biāo)定位。二、 技術(shù)指標(biāo)（包括鑒定、知識(shí)產(chǎn)權(quán)專利、獲獎(jiǎng)等情況）已授權(quán)發(fā)明專利1項(xiàng):《一種聲源定位裝置》（201010191634.1）三、 市場(chǎng)前景（應(yīng)用領(lǐng)域、市場(chǎng)分析等）聽覺感知機(jī)器人技術(shù)可在軍事上和民用上得到十分廣泛的應(yīng)用，例如：智能雷彈系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)的定位與跟蹤；護(hù)理機(jī)器人可通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別完成患者指定的任務(wù)；地震救災(zāi)任務(wù)中利用被困者發(fā)出的聲音來(lái)判斷其具體位置的；在危險(xiǎn)氣（液）體泄漏時(shí)，可通過(guò)聽覺傳感器對(duì)聲音場(chǎng)強(qiáng)度大小的判斷找到其泄漏源，從而避免搜索人員的傷亡。四、 項(xiàng)目具體聯(lián)系人及聯(lián)系方式（包括電子郵箱）聯(lián)系人：楊鵬 教授/博導(dǎo)，控制科學(xué)與工程學(xué)院 院長(zhǎng)通訊地址：天津市紅橋區(qū)河北工業(yè)大學(xué)東院358信箱辦公地址：河北工業(yè)大學(xué)東院七教1024電子郵箱：[email protected]手機(jī)：13602051146五、高清成果圖片2-3張

此成果對(duì)復(fù)雜環(huán)境3D感知問(wèn)題進(jìn)行基礎(chǔ)性的研究探討，該領(lǐng)域一 直是面向智能車輛導(dǎo)航的一個(gè)重要研究課題，特別有利于航空、遙感 測(cè)繪等領(lǐng)域的發(fā)展，對(duì)推動(dòng)學(xué)科交叉，激勵(lì)原始創(chuàng)新具有重要的現(xiàn)實(shí) 意義。由于曷能車輛視覺導(dǎo)航受光照、天氣、場(chǎng)景變化、幾何形變等因素的 影響，限制了動(dòng)態(tài)復(fù)雜環(huán)境下智能車輛實(shí)時(shí)獲取準(zhǔn)確3D數(shù)據(jù)的能力。 本成果重要的創(chuàng)新技術(shù)是提出基于可形變的分層圖模型來(lái)解決動(dòng)態(tài)復(fù) 雜環(huán)境下的

本發(fā)明提供了一種基于用戶感知的高效安全數(shù)據(jù)去重方法，包 括：客戶端采用密鑰服務(wù)器協(xié)助的基于哈希的收斂加密進(jìn)行跨用戶文 件級(jí)數(shù)據(jù)去重；若文件不重復(fù)采用用戶協(xié)助的收斂加密進(jìn)行用戶內(nèi)部 的塊級(jí)去重；采用多級(jí)密鑰管理，使用文件級(jí)密鑰加密塊級(jí)密鑰，使 用秘密共享將文件級(jí)密鑰切分成分片級(jí)密鑰存儲(chǔ)到分布式密鑰服務(wù) 器。本發(fā)明還提供了一種基于用戶感知的高效安全數(shù)據(jù)去重系統(tǒng)。本 發(fā)明通過(guò)在文件級(jí)采用密鑰服務(wù)器協(xié)助的基于哈希的收斂加密和

本成果為獲得發(fā)明專利授權(quán)的專利成果。該成果可應(yīng)用于視頻監(jiān)控、傳感網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。