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公开(公告)号：CN116094985B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202211650811.7
申请日：2022-12-21
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L45/121 , H04L45/02 , H04L43/10 , H04L41/12
Abstract: 本发明涉及一种混合型带内网络遥测任务传输方法与系统，包括以下步骤：获取链路拓扑图；根据历史通信任务，从各个任务节点中确定多个第一目标节点，以及每个第一目标节点对应的第一目标链路；将任意一个第一目标节点作为第一当前节点，若第一当前节点无法连通除自身之外的其他第一目标节点，则根据各个第一目标节点和各个链路，从链路中确定第二目标链路；根据网络遥测任务，确定发射探头和接收探头；根据发射探头、接收探头、各个第一目标节点、各个第一目标链路和各个第二目标链路，确定发射探头和接收探头之间的数据传输路径。解决了主动INT方法或被动INT方法单独部署在大规模网络中覆盖率低或成本高的问题。
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公开(公告)号：CN119011670A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411022015.8
申请日：2024-07-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: H04L67/568 , G06F18/25 , G06Q50/00 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提出了基于多尺度特征融合的主动边缘缓存方法及系统，涉及主动缓存技术领域。包括将移动边缘计算服务器集成到社交内容中心网络中；获取表征不同内容的历史流行度、用户社交关系和用户移动性的多尺度特征，将多尺度特征进行融合，得到统一的时间序列特征表示；将统一的时间序列特征表示输入至编码器中，提取内容的历史和未来时序特征，并将编码器的中间层输出向量输入至解码器中，基于多头注意力机制得到未来多步的预测流行度值，将多步预测流行度的平均值作为最终预测结果；将最终预测结果排名靠前的内容作为待缓存内容进行提前缓存。本发明提高了缓存命中率且降低系统总体内容访问延迟，提高系统整体缓存效率。
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公开(公告)号：CN118864921A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410828723.4
申请日：2024-06-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06V10/764 , H04L9/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047
Abstract: 本发明提供了一种加密流量分类方法及系统，包括：将待分类的加密流量原始文件转化为马尔可夫链图像；基于获得的马尔科夫链图像，利用预先训练的流量分类模型，获得流量分类结果，其中，所述流量分类模型中每个残差单元内部的第二个卷积层之后和残差连接之前引入有坐标注意力机制，所述坐标注意力机制执行如下处理过程：对于输入的特征图，沿着图像的两个正交空间方向进行特征聚合，将空间坐标信息整合到注意力图中，获得输入特征图在特定空间方向上的特征依赖关系。
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公开(公告)号：CN116963184A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310979717.4
申请日：2023-08-04
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , H04L67/568 , H04L67/61 , H04L67/63
Abstract: 本发明公开了基于命名数据网络和边缘计算的节能缓存系统及方法，消费者边缘计算设备将兴趣包请求指令转发给命名数据网络的路由器；路由器节点检查自身的内容存储区中是否有与兴趣包对应的数据，如果没有，则路由器节点检查自身的兴趣表，查看兴趣表中是否有与兴趣包对应的等待响应记录，如果兴趣表中没有，则路由器节点检测自身的转发表，查看转发表中是否有与兴趣包对应的转发记录，如果转发表中没有记录，则路由器节点将兴趣包转发给下一跳路由器节点，以此类推，直至将兴趣包转发给生产者边缘计算设备；生产者边缘计算设备将兴趣包对应的数据，原路返回给消费者边缘计算设备，返回的过程中将数据缓存到对应的路由器节点中。
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公开(公告)号：CN116094985A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211650811.7
申请日：2022-12-21
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L45/121 , H04L45/02 , H04L43/10 , H04L41/12
Abstract: 本发明涉及一种混合型带内网络遥测任务传输方法与系统，包括以下步骤：获取链路拓扑图；根据历史通信任务，从各个任务节点中确定多个第一目标节点，以及每个第一目标节点对应的第一目标链路；将任意一个第一目标节点作为第一当前节点，若第一当前节点无法连通除自身之外的其他第一目标节点，则根据各个第一目标节点和各个链路，从链路中确定第二目标链路；根据网络遥测任务，确定发射探头和接收探头；根据发射探头、接收探头、各个第一目标节点、各个第一目标链路和各个第二目标链路，确定发射探头和接收探头之间的数据传输路径。解决了主动INT方法或被动INT方法单独部署在大规模网络中覆盖率低或成本高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119402909A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411976035.9
申请日：2024-12-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: H04W28/02 , H04W28/084 , H04W28/08 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种云边协同内容缓存与用户关联方法及系统，涉及无线通信网络技术领域，所述方法包括：以用户获取内容延迟和关联基站切换延迟最小化为目标，构建加权延迟最小化问题；将构建的加权延迟最小化问题划分为长期时间尺度下的长期用户关联与内容缓存问题和短期时间尺度下的短期用户关联问题，得到内容缓存策略和用户关联策略，以最小化用户与基站间的内容传输延迟。本发明能够减轻回程链路负担的基础上降低内容传输延迟，提升网络性能。
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公开(公告)号：CN118748657A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410900950.3
申请日：2024-07-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: H04L47/125 , H04L47/26 , H04L49/201
Abstract: 本发明属于网络通信领域，提供了一种数据中心网络中负载均衡的实现方法及系统，包括：(1)边缘交换机广播式发送INT探针，携带路径上经过的每个交换机的负载信息；(2)网络内每个交换机维护一个负载信息表，存储由此交换机到达其他边缘交换机的所以可达路径，以及该路径的负载权重；(3)交换机基于负载信息表中不同路径的负载权重进行路由决策；(4)控制器根据不同路径的负载平衡程度，动态调控探针发送速率。本发明能够在数据中心网络中实现更高效的负载均衡，有效利用可用带宽。
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公开(公告)号：CN118748643A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410754379.9
申请日：2024-06-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: H04L41/16 , G06F9/50 , G06N3/126 , H04L41/147 , H04L43/0852 , H04L67/10 , H04L67/568
Abstract: 本发明涉及移动边缘缓存技术领域，提供了一种基于用户偏好感知的边缘缓存放置优化方法及系统。该方法包括，获取用户历史请求记录，采用深度学习网络，预测下一时隙用户请求内容数量，结合异质用户活跃程度，得到用户对内容偏好的概率分布；基于用户对内容偏好的概率分布，将用户根据偏好相似度进行聚类，将高度相关的用户分到同一集群中，并为每个集群设计缓存策略；将缓存放置问题转化为减少延迟最大化问题，在缓存容量和延迟阈值的约束下最大化总体减少的延迟，使用遗传算法优化减少延迟最大化问题，迭代出最佳个体作为全局最优缓存放置策略；根据全局最优缓存放置策略，执行缓存内容的放置，根据用户请求动态调整缓存内容。
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公开(公告)号：CN118387110A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410493222.5
申请日：2024-04-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: B60W40/06 , G01C21/16 , G01C21/18 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06F16/71 , G06F16/787 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G08G1/01 , G08G1/052 , B60W50/00 , G07C5/08
Abstract: 本发明公开了一种道路异常检测方法及系统，属于道路检测技术领域。包括：获取陀螺仪数据和加速度计数据，对陀螺仪数据和加速度计数据进行卡尔曼滤波；基于加速度计数据的采样频率，根据卡尔曼滤波后的加速度计数据或陀螺仪数据，获取道路颠簸异常检测结果；获取移动视频，将移动视频输入训练好的道路异常检测模型中进行处理，获取道路异常检测结果；其中，通过基于轨迹分割的时空查询算法存储移动视频，以提高道路异常检测的查询效率。能够提高道路异常检测的精度和效率，解决现有道路检测鲁棒性、精确度低的问题。
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公开(公告)号：CN118337717A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410313718.X
申请日：2024-03-19
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: H04L47/2441 , H04L41/16 , H04L9/40 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供了一种加密网络流量分类方法及系统，所述方案包括：对于待分类的加密网络流量进行数据预处理；以预处理后的加密网络流量数据作为预先训练的混合深度学习模型的输入，获得分类结果；其中，所述混合深度学习模型具体执行如下处理过程：对于输入的加密网络流量数据，利用第一神经网络模块进行多尺度空间特征提取，获得空间融合特征；对于获得的空间融合特征，按照预设时间步的顺序作为第二神经网络模块的输入，获得融合的时空特征，并基于所述时空特征获得分类结果。
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