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公开(公告)号：CN119316883A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411848220.X
申请日：2024-12-16
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆辅助边缘计算网络的任务卸载与资源分配优化方法。方法包括：建立车辆辅助边缘计算网络的基础模型；建立车辆辅助边缘计算任务成本评估与优化模型，量化成本并求解优化问题；根据系统状态信息，利用基于MADDPG的多智能体深度强化学习方法得出子任务的卸载决策；根据卸载决策，利用基于PSO的粒子群方法得出发射功率和计算资源分配决策；完成决策后，更新系统状态信息、buffer缓冲区信息以及抽样训练多智能体神经网络。该方法能解决车辆设备资源受限、MEC服务器负担重、任务卸载决策复杂等问题，实现降低任务执行延迟、优化资源利用率、减少系统成本的目标，提升车辆辅助边缘计算网络的性能。
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公开(公告)号：CN116467733A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202211738380.X
申请日：2022-12-31
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/44 , G06F16/22 , H04L67/1097 , H04L67/1042
Abstract: 本发明公开了一种基于SGX的安全高可用键值存储方法及系统，应用于分布式集群中，集群中所有节点运行在SGXEnclave中，节点间建立安全连接并相互认证后进行安全数据传输；集群采用Raft算法保证其高可用，领导者节点收到写请求后将其作为日志项追加到安全Raft日志中，同时从日志中提取日志项并同步到其他节点，日志存储在不可信设备的文件系统中；节点将日志中已提交的日志项转为键值数据写请求，将相应键值数据存储到安全单机键值存储引擎中，该引擎将数据持久化存储在不可信设备的文件系统中。本发明保证了不安全云环境下用户键值数据的机密性、完整性、新鲜性与高可靠性，同时在保证数据安全的前提下兼顾了读写性能。
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公开(公告)号：CN111461507A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010194478.8
申请日：2020-03-19
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于客户感知价值和风险意识的多服务器配置利润最大化方法，包括以下步骤：建立云服务提供商模型；建立客户感知价值模型；求取基于客户感知价值的用户需求；求取基于风险感知的利润最大化的最优多服务器配置。本发明能够准确地捕捉云服务市场供求的真实情况，并考虑了定价契约中的风险，在云计算资源配置领域有很大意义。且相比相比于现有的两种基准测试方法，平均利润大大提高。
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公开(公告)号：CN110287080A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910433711.0
申请日：2019-05-23
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种满足约束条件的优化系统能耗、完工时间和可用性的方法，具体包括以下步骤：输入任务集、实时MPSoC系统、对实时系统的应用条件，并判断实时系统的应用条件，若实时系统要求在功耗值受到限制的情况完成任务，则在可靠性、截止期限和峰值温度限制下，利用节能EE-RTS方法来解决最小化能耗子问题；若实时系统要求在面向服务时完成任务，则利用完工时间MA-RTS方法来解决最小化完工时间的子问题；若实时系统要求在恶劣的环境下完成任务，则在截止期限的限制下，利用寿命感知LA-RTS方法来提高系统可用性。使用本发明提出的由三种新型的RTS方法，能够在确保可靠性和实时性要求的同时节省能源，减少完工时间并延长使用寿命。
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公开(公告)号：CN119316884A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411854840.4
申请日：2024-12-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , H04W28/06
Abstract: 本发明公开了一种无线充电边缘计算网络中基于端‑端协作的能耗和信息年龄优化方法。首先构建无线充电边缘计算网络构架，定义端设备采样模式、信息年龄模型、信道模型、能量采集模型、消耗模型并确定能量更新公式；将能耗和信息年龄优化问题形式化为斯坦格克伯格博弈问题；针对跟随者问题，推导出理论最优信息年龄和达到此最优信息年龄的能量分配，并设计使得信息年龄最优的信息传输策略；针对领导者问题，设计充电功率和时间决策方法，使得混合接入点消耗最少的能量收集最新鲜的信息。该方法操作简单，实用性强，降低了混合接入点消耗的能量，提升了所有节点的信息新鲜程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117851061A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410035067.2
申请日：2024-01-09
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向CPU‑GPU异构片上系统的深度学习神经网络功耗优化调度方法，包括：修改神经网络的实现代码以拆分神经网络，允许定义神经网络的运行模式，选择每一层网络是在CPU上运行还是在GPU上运行，在相应的CPU‑GPU异构片上系统平台测试所有可能的运行模式的时间和功耗数据，并保存；针对电池供电的CPU‑GPU异构片上系统设备，设计电量感知的深度学习神经网络功耗元启发式优化调度算法，根据电量状态并结合任务的实时性要求，使用元启发式算法寻找最适合当前状态的切割方式。本发明能够权衡深度学习神经网络在CPU‑GPU异构边缘设备上运行的实时性和能耗，通过在低电量状态下采用网络层迁移技术和动态电压调整技术，提高异构边缘设备运行深度学习神经网络的续航时间。
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公开(公告)号：CN116128139B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310107447.8
申请日：2023-02-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0645 , G06Q30/0283 , G06Q30/0201 , G06F9/48 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于顾客敏感性分析的云服务利润最优化方法及系统。方法包括以下内容：首先建立双租赁多服务器系统模型，并根据提出的顾客敏感性模型计算顾客敏感因子；然后基于敏感因子计算出预测的服务请求相对截止时间和价格函数，并提出基于顾客敏感性分析的利润计算表达式；最后根据数学解析法推导出最优解的特征，并据此设计启发式算法得到最佳服务请求调度方案和相应的最大利润。本发明在服务请求调度时同时考虑截止时间约束和顾客敏感性，增加了云服务提供商的利润。
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公开(公告)号：CN117421161A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311583691.8
申请日：2023-11-23
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明公开了一种地理分布式数据中心系统的工作流容错调度方法，其特征在于使用一种创建副本的容错调度算法在截止期限约束下满足工作流的高可靠性需求，并实现系统总花销的最小化。本申请提案所述方法，全面考虑工作流在数据存储、数据传输和任务执行时可靠性需求，不仅使用数据存储副本和任务执行副本，而且通过主动复制的方式创建数据传输副本，系统解决了地理分布式数据中心环境的工作流容错调度问题，具有较高创新性和新颖性。
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公开(公告)号：CN117234982A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202210632234.2
申请日：2022-06-07
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可信TCM的嵌入式操作系统可信增强系统。通过实现涉密IP核模块、非涉密IP核模块、国密算法实现可信密码模块、串口通信模块、ROM‑PCR值存储模块以及处理调度模块来保证eTCM作为物理可信基的安全性。同时实现操作系统启动流程可信链设计修改，对X‑Loader、Bootloader、U‑Boot、Kernel文件进行修改，实现对启动文件完整性PCR值检测，层级管理通过安全性检测递交控制权，保证操作系统文件完整性。此外，针对不同用户进行不同权限涉密信息检测，利用docker容器隔离特性，保证不同用户的相应文件使用权限防止越界操作，使得对嵌入式设备的安全检测更加安全、迅速、高效。
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公开(公告)号：CN116996511A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310918519.7
申请日：2023-07-25
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04L67/10 , H04L67/12 , H04W28/082 , H04W28/084 , H04W4/40 , G06N5/04 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种端边云动态卸载框架中智能车辆的卸载任务分配方法，该方法首先建立由一个云服务器、多个部署了边缘服务器的路边单元以及多辆智能车组成的端边云架构，然后定义了架构中动态卸载的执行规则，并在其基础之上定义了任务处理模型、任务传输模型、剩余量模型和综合了任务消耗时间与能耗的效用函数。使用改进的多智能体强化学习算法来优化架构的最大化效用函数指标，并将网络的运行方式设置为集中式训练和分布式执行，运行时每辆智能车均能根据自身当时的环境状态对此刻的卸载动作做出决策。该方法操作简单，实用性强，提高了端边云架构的服务质量以及车辆任务执行的资源消耗。
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