陈思光
- 作品数：154 被引量：136H指数：6
- 供职机构：南京邮电大学物联网学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金江苏省博士后科研资助计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学经济管理更多>>
- 基于三维方块的能量均衡路由计算方法
- 本发明针对水下传感器网络的能耗问题，公开一种基于三维方块的能量均衡路由计算方法，包括簇头选举和数据传输两阶段，首先将整个网络看做是一个三维方块，将其划分为小方块，每个小方块自成一个簇群；簇头选举阶段将剩余能量和节点坐标作...
- 王堃高会岳东孙雁飞吴蒙亓晋陈思光
- 一种面向联邦学习的振幅对齐个性化与鲁棒聚合方法
- 一种面向联邦学习的振幅对齐个性化与鲁棒聚合方法，提出了一种新颖的个性化联邦学习pFL技术，其中客户端将本地分类损失最小化的同时，对于与其他客户端共享的类别，客户端将该类数据的本地原型与全局原型对齐。该方法采用分层的训练方...
- 陈思光蒋永琦
- 一种雾协助工业物联网的隐私保护方法
- 本发明公开了一种雾协助工业物联网的隐私保护方法，属于计算机网络安全领域，包括以下步骤：雾协助工业物联网系统初始化；对感知层设备获取的数据进行加密，将获得的感知层密文c<Sub>ij,τ</Sub>传输至该感知层设备所属子...
- 陈思光李雅兰王晓玲杨丽王堃
- 区块链辅助的V2G安全认证与隐私数据聚合方法
- 本发明公开了一种区块链辅助的V2G安全认证与隐私数据聚合方法，V2G作为智能电网中的关键网络服务，在非用电高峰时间产生的过多能量可以存储在电动汽车的电池中，并且在用电高峰时间将电力回馈给电网以维持电网稳定，同时从中获得一...
- 陈思光杨丽王倩董春序
- 一种基于深度强化学习的云边协同计算迁移方法
- 本发明公开了一种基于深度强化学习的云边协同计算迁移方法，包括以下步骤：(1)构建由用户层、边缘云层和云层组成的移动边缘网络计算迁移模型；(2)边缘云层内的边缘云节点接收到用户层迁移的计算任务，根据任务分配宽带和计算资源；...
- 陈思光陈佳民尤子慧
- 元数据与图像特征双重感知的个性化联邦学习方法
- 本发明属于智慧医疗领域，提出了元数据与图像特征双重感知的个性化联邦学习方法，通过构建智能诊断模型，用户可以通过该模型获得快速、准确的诊断服务；其次，设计了一种个性化联邦学习算法，利用从其他贡献度较大的边缘节点中学习到的知...
- 陈思光金彤
- 一种基于双延迟深度确定性策略梯度的智能计算迁移方法
- 一种基于双延迟深度确定性策略梯度的智能计算迁移方法，基于迁移决策、带宽资源分配及传输功率调节的联合考量，构建了一个最小化所有计算任务总能耗的优化问题，能够综合考虑差异化最大容忍延迟和终端电压动态可调，进一步提升系统节能效...
- 陈思光汤蓓缪逸峰
- 基于联邦半监督学习的皮肤病变智能识别
- 2025年
- 近年来,深度学习技术已广泛应用于皮肤病变识别。然而在实际应用场景中,单一医疗机构存在训练数据有限、有标签样本不足,以及集中式学习易泄露隐私等问题。针对上述问题,本文提出了一种基于联邦半监督学习的皮肤病变智能识别机制。具体地,设计了一个基于联邦学习的云边协同皮肤病变智能识别模型,该模型在保护用户隐私的前提下,协同训练各个医疗机构数据,可为用户提供准确便捷的诊断服务。接着,设计了一种面向数据异构的半监督损失函数,以有效控制局部模型与全局模型之间的差异。此外,通过融合多重随机采样与准确率加权方法,明确各个本地模型的贡献,并将各个不均匀的本地模型聚合成一个全局共识模型,以进一步降低数据异构的影响。最后,实验结果表明,相较于近期提出的几种机制,所提机制在性能和可扩展性方面表现更优。
- 段聪颖顾敏杰李雪陈思光
- 关键词：皮肤病变图像识别
- 基于上下文感知数据流的认知计算架构
- 本发明公开了基于上下文感知数据流的认知计算架构，包括上下文感知数据获取层，用于收集用户使用相关互联网服务所产生的数据和数据流，传输给上下文感知数据存储层；上下文感知数据存储层，通过数据分类器将收集的数据分成静态数据和动态...
- 王堃陆恒岳东孙雁飞吴蒙亓晋陈思光
- 感知大数据层次感知压缩编码方法
- 本发明公开了一种感知大数据层次感知压缩编码方法，首先感知节点对原始数据进行压缩采样，将数据发送至簇头节点中；簇头节点对从下层收到的压缩采样数据和从其他簇头节点收到的数据进行压缩编码，并以概率p传送数据至处理节点中；处理节...
- 陈思光沙莉莉郭文博韩涛涛李梦琪王堃孙雁飞
