PCI-E零拷贝DMA数据传输方法

    公开(公告)号:CN104239249A

    公开(公告)日:2014-12-24

    申请号:CN201410472223.8

    申请日:2014-09-16

    Abstract: 本发明提供了一种PCI-E零拷贝DMA数据传输方法,属于PCI-E数据传输技术领域。本方法首先在数据源和数据目的系统中各自分配适当大小的物理内存,并分别对两个系统中分配的物理内存使用双向链表建立空闲内存池和工作内存池;在数据源系统上,用户应用程序传输数据时,从空闲内存池取得空闲内存后直接进行数据填充,数据填充完后传输给数据目的系统;在数据目的系统,将接收的数据存入工作内存池,用户应用程序使用相应的API接口从工作内存池中取得数据进行使用;使用完毕后将相应的内存归还给空闲内存池。本发明极大地减轻了CPU的压力,减少了系统调用,对于大规模小数据量的传输减轻了用户内核空间的切换,提高了系统效率。

    一种5G信令与用户面数据的关联方法及装置

    公开(公告)号:CN112055422B

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN202010991554.8

    申请日:2020-09-18

    Abstract: 本发明公开了一种5G信令与用户面数据的关联方法及装置,涉及移动通信领域。用以解决现有5G用户上网业务数据与用户标识之间存在不关联,若仅对用户面数据进行监测,存在无法将业务数据关联到用户的问题。采集5G核心网包括的N4接口信令和N3接口数据,并对采集到的所述N4接口信令和所述N3接口数据按照协议进行分流;对所述N4接口信令进行解析关联,生成上下行用户面F‑TEID与用户标识之间的映射关系;对所述N3接口数据进行GTP隧道解封装,生成所述上下行用户面F‑TEID与用户数据之间的映射关系;根据所述上下行用户面F‑TEID与用户标识之间的映射关系以及所述上下行用户面F‑TEID与用户数据之间的映射关系,得到所述用户数据与所述用户标识的映射关系。

    一种视频分类方法及装置
    97.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109902202B

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN201910015462.3

    申请日:2019-01-08

    Abstract: 本发明提供一种视频分类方法及装置,用以解决相关技术中基于显著性引导的分类模型的分类性能较低的问题。该方法包括:提取待分类视频的关键帧;将所述关键帧输入预先根据训练集训练得到的双路神经网络模型,得到所述视频的分类结果以及所述视频的显著图,所述训练集中包括按照视频类型进行分类的视频以及视频显著图,所述双路神经网络模型包括一路用于对所述视频进行分类的第一子神经网络以及一路用于确定所述视频的显著图的第二子神经网络;将得到的所述显著图中置信度高于第一阈值的显著图加入所述训练集;使用所述训练集中的视频显著图重新训练所述第二子神经网络,得到更新后的双路神经网络模型。本发明有效提高了视频分类的性能。

    一种声学事件检测方法及装置

    公开(公告)号:CN110120230B

    公开(公告)日:2021-06-01

    申请号:CN201910015466.1

    申请日:2019-01-08

    Abstract: 本发明提供一种声学事件检测方法及装置,用以解决相关技术中声学事件检测精度较低的问题。该方法包括:提取待检测的音频的目标特征,得到第一特征数据;将所述第一特征数据分别输入第一GMM模型以及第二GMM模型,得到第一似然概率以及第二似然概率,所述第一GMM模型基于声学事件的音频的特征数据进行训练得到,所述第二GMM模型基于非声学事件的音频的特征数据进行训练得到;根据所述第一似然概率以及所述第二似然概率依次确定所述待检测的音频中各单位音频的类型,所述类型包括声学事件以及非声学事件;将确定出的相邻的类型为声学事件的单位音频合并;当合并后的音频持续的时长超过阈值时,确定发生声学事件。本发明有效提高了声学事件检测的精度。

    一种基于异质数据的人物相似度刻画方法

    公开(公告)号:CN107577782B

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN201710827978.9

    申请日:2017-09-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于异质数据的人物相似度刻画方法,属于数据挖掘领域。本发明首先搜集用户的微博文本,获取用户之间的关注关系以及各用户的基本信息,针对不同类型数据的特点个性化选择处理方式,并对于微博文本采用Doc2vec模型,结合上下文信息将文本表示成向量,再根据定义的相似度函数衡量相似度,最后将不同维度得到的矩阵进行融合,刻画用户最终的相似度。本发明引入了多种社交网络信息,包括社交关系数据、用户属性数据和用户文本数据等,通过对不同类型的信息加以综合考虑,以得到更全面的人物相似度刻画方法;同时本发明提供了对于多种数据的处理和计算方案,利用完整的数据和加权融合方法,个性化计算不同偏好的人物相似度。

Patent Agency Ranking