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公开(公告)号：CN115378948B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202211013582.8
申请日：2022-08-23
IPC分类号： H04L67/1008 , H04L67/1012 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的服务器负载预测方法，通过采集服务器负载长序列趋势性变化，并利用服务器负载周期性信息，建立深度神经网络预测模型以优化峰值负载预测。本发明提供了一种结合周期信息、长期趋势信息和短期时间序列信息以用于提升神经网络预测准确度的方法，并在负载峰值的部分表现出较传统方法的优越性。本发明方法可以有效提升预测准确度，为云服务提供商提供更准确的调度和疏散决策依据，从而降低保证高可靠性所需的冗余设备，降低云服务提供商运营成本，降低云服务租户租赁开销。
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公开(公告)号：CN118132518A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410402435.2
申请日：2024-04-03
申请人： 浙江大学 , 浙江大学滨海产业技术研究院
摘要： 本发明公开了一种基于大模型的医养康领域业务编排文件生成方法及系统，包括：(1)收集医疗、养老、康复领域以文本形式存在的资料，筛选生成知识片段的检索向量，组成知识数据库；(2)收集业务编排文件，调用提示词生成大模型得到业务编排文件的生成指令，将编排文件、指令、知识存入示例数据库；(3)将示例数据作为语料，对文件生成大模型进行微调；(4)应用过程中，对于自然语言形式的资料，检索出所需知识和示例，组成最终提示词，调用文件生成大模型得到业务编排文件；(5)生成业务编排文件的评分并反馈给文件生成大模型，直至生成满足需求的业务编排文件。本发明可以自动化而又精细地完成医疗、康复、养老这三个领域的融合编排。
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公开(公告)号：CN117707790A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410073454.5
申请日：2024-01-18
IPC分类号： G06F9/50 , G06F9/455 , G06F9/48 , H04L67/1008 , H04L67/63
摘要： 本发明公开一种负载均衡方法及负载均衡器，用于对具有截止日期的在线作业进行资源分配；为目标作业进行资源分配的步骤包括以下步骤：获取目标作业的工作负载、作业到达时间和作业截止时间；基于所述作业到达时间和作业截止时间从集群的资源单元中筛选获得候选资源单元，所述资源单元分别与时间段和资源节点相映射；获取各候选资源单元处理所述目标作业所能承受的最大负载；基于所述工作负载和所述最大负载确定待分配资源单元及相应的资源分配量，生成相应的资源分配策略。本发明通过对资源单元的设计，基于时间和空间两个维度考虑资源分配的方案，与现有先入先服务的方案相比，能够为具有截止日期的作业生成合适的资源分配策略。
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公开(公告)号：CN117094358A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311103164.2
申请日：2023-08-30
IPC分类号： G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种抗过拟合的轻量级异常检测神经网络模型重训练方法，其针对基于深度变分自编码器的异常检测模型进行重训练，在数据分布发生变化时，深度变分自编码器的编码器与解码器得到的关于隐藏状态和重构数据样本的条件分布也会发生变化，本发明使用一种映射函数对老模型计算得到的隐藏状态和重构数据的条件分布进行调整，以适应新的数据分布，这个映射函数具有简单且凸的特性，在使用本发明所限定的损失函数形式的前提下，可以保证重训练过程较快的收敛速率与轻量开销。此外，本发明提出一种反刍模块对新观测数据进行数据增强，解决在云服务特征发生变化的初期新观测样本数据不足的问题。
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公开(公告)号：CN117094413A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311059976.1
申请日：2023-08-22
IPC分类号： G06N20/00 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06N3/0455 , G06F18/211
摘要： 本发明公开了一种抗后门攻击的联邦学习方法，首先通过基于聚类的投票选出置信度较高的少数几个良性模型更新，接下来将被选中的模型更新视为模型更新的良性模式，基于变分自编码器的异常检测方法，在剩余的候选模型更新中渐进式地选出更多的良性模型更新，使得被选中的良性模型更新群体的规模不断被扩大。本发明不依赖于差分隐私、权重裁剪和学习率的调整，对原始联邦学习的协议只做了微小的改动，一方面对全局模型的准确度影响较小，另一方面便于和现有联邦学习系统集成。相比现有的抵抗后门攻击的联邦学习方法，本发明具有更强的适应性。
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公开(公告)号：CN116704303A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310615385.1
申请日：2023-05-29
摘要： 本发明公开了一种基于注意力机制的农情跨模态特征解析、映射和融合方法，该方法包括：1)将农业领域图像数据和农业领域数值数据进行数据解析和预处理；2)将图像数据通过特征提取网络NA得到图像嵌入特征A，将数值数据通过特征提取网络NB得到数值嵌入特征B；3)将数值嵌入特征B作为查询向量，图像嵌入特征A同时作为键向量和值向量，得到注意力矩阵S；按照注意力权重加权求和，将所有的图像嵌入特征A转化为图像嵌入特征A’；4)将图像嵌入特征A’和数值嵌入特征B进行特征融合，作为多模态数据共同的特征，将该特征用于下游任务。本发明方法建立了不同模态特征之间的关系，可以使用热力图将关系进行可视化，提高了可解释性。
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公开(公告)号：CN114356552A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111510927.6
申请日：2021-12-10
摘要： 本发明公开了一种基于区块链的边缘任务链管理方法，涉及边缘任务链管理相关技术领域，包括如下步骤：（1）建立面向边缘任务管理的分布式区块链架构，所述建立面向边缘任务管理的分布式区块链架构包括发布管理、决策管理、部署管理、执行管理、检测管理和上链管理；（2）提出针对边缘任务管理的纳什讨价还价策略；（3）得到边缘任务链管理的可信发布与决策方法。本发明首次提出一种基于分布式区块链架构的边缘任务链管理可信发布与决策方法，可响应任务发布方发出的若干任务执行请求，并调动周边有意愿作为任务执行方的边缘服务器对任务执行权展开竞争，在安全可信的前提下，以最大化任务发布方与任务执行方的效益为目标。
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公开(公告)号：CN112183428A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011081232.6
申请日：2020-10-09
摘要： 本发明公开了一种小麦种植区域分割与产量预测方法，利用了现有开放的多光谱遥感数据以及卫星监测气象环境数据，实现了对冬小麦种植区域的精准分割以及科学的估产方法，从而避免了大规模的实地测绘以及气象监测带来的时间、人力、财力上的成本。同时，本发明模型具有较好的迁移性，不仅仅能够应用于冬小麦的种植区域的分割以及产量的预测，还能够有效的应用于其他农作物，为实现农业现代化、业务化提供了可能。
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公开(公告)号：CN118175171A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410313329.7
申请日：2024-03-19
IPC分类号： H04L67/1095 , H04L67/1061 , H04L67/02 , H04L67/568
摘要： 本发明公开一种对等体的评估方法、对等体打分器、镜像分发方法及系统，其中评估方法为基于内容流行度和网络状态评估各对等体的适用性评分，对所述目标对等体的适用性按照以下步骤进行评分；镜像分发方法包括将在点对点下载过程中，将包含目标镜像层的对等体作为候选对等体，基于所述适用性评分选取相应的候选对等体进行点对点下载。本发明所提出的评估方法同时考虑了网络性能和内容流行度，适用性评分反映了对等体的选择适用性，在实际应用中本领域技术人员可基于适用性评分进行对等体选择，以优化边缘计算环境下镜像下载效率和资源利用。
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公开(公告)号：CN118094563A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410326466.4
申请日：2024-03-21
申请人： 浙江大学 , 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)
摘要： 本发明提出了一种基于大语言模型和版本提交过滤的开源软件漏洞补丁检测方法及装置。首先，从漏洞数据库和开源代码仓库收集开源软件漏洞信息及代码仓库信息，之后得到代码仓库修复版本上一版本到修复版本的所有代码提交，用以在更小的候选提交集合中找到正确补丁提交，再按照预定规则筛选版本代码提交集得到候选代码提交集，根据漏洞信息和候选提交信息，构建自洽性思维链生成提示词，调用大语言模型，得到关于漏洞补丁的输出序列和对应的推理路径，最后基于多数投票的原则得到漏洞代码补丁提交集。基于安全可靠的本发明在泛化能力、准确性、成本、效率、延迟性等方面优于现有方法，且在不同规模和领域的项目上表现稳定。
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