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公开(公告)号：CN117292221A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311252854.4
申请日：2023-09-26
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: G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦元学习的图像识别方法及系统，属于机器学习技术领域。包括获取待识别图像；将待识别图像输入训练好的联邦元学习模型进行处理，获取图像识别结果；训练联邦元学习模型的过程包括：服务器初始化全局模型参数并分别发送至多个客户端；客户端接收全局模型参数，根据全局模型参数，通过训练集对客户端的本地模型进行训练，更新本地模型参数并上传至服务器；服务器聚合所有本地模型参数，更新全局模型参数，直至全局模型收敛；在客户端之间进行循环知识蒸馏，形成个性化模型。能够提升联邦学习模型性能，在保障隐私和数据安全的前提下提高图像识别准确率，解决客户端模型性能差，影响图像识别准确率的问题。
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公开(公告)号：CN114637305B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202210137755.0
申请日：2022-02-15
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明提供一种无人机最短路径规划方法及装置，涉及无人机飞行线路技术领域；该方法包括：在天气模型下通过最短路径规划算法生成无人机飞行路线最小连通图，通过最小连通图得到最短路径；基于SweepLine算法对天气模型进行凸包优化，得到天气优化模型；根据卷积神经网络训练天气优化模型，得到天气识别模型；基于Spark计算框架和天气识别模型更新所述最短路径，得到更新后的最短路径。无人机在飞行过程中能够通过天气模型自动探测前方禁飞区域，对其优化和校准，基于Spark计算框架和天气识别模型能够动态调整最短路径，通过启发式凸包优化最短路径，结合Spark计算框架提高计算速度，快速且准确得到最短路径。
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公开(公告)号：CN116471330A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310426170.5
申请日：2023-04-17
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 , G06N20/20 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种适用于无线网络的社交感知缓存方法及系统，涉及无线通信技术领域，方法包括在边缘用户网络区域内，根据物理图和社会关系图将用户和设备划分成不同的组并获取社交感知通信图；通过社交感知通信图判断终端用户所在区域内潜在的连接对象，并通过信任交付机制筛选可信任用户的用户集，将可信任用户的用户集作为缓存节点来获取缓存内容；获取缓存内容后，基于联邦元学习与深度学习的缓存内容推荐模型预测用户内容偏好，将预测结果缓存在被选出的用作缓存节点的用户上，并对下一时刻的用户对于不同内容的偏好进行缓存内容的分配，在优化能耗的基础上，使其传输延迟和传输成本花费最小。本公开实现缓存内容推送的精准。
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公开(公告)号：CN116436770A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310443248.4
申请日：2023-04-18
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: H04L41/0677 , H04L43/08 , H04L43/10
Abstract: 本发明提出基于混合带内网络遥测的灰色故障检测定位方法及系统，涉及故障检测领域。包括：服务器收集被动INT探测包的逐跳遥测信息，对是否存在故障进行一次检测，向虚拟SDN网络的控制器发送存在故障路径的二次检测指令；控制器向服务器发送主动INT探测包，对一次检测中存在故障的路径进行二次检测；源服务器重新路由真正存在故障的路径信息的数据流量；控制器为所有真正存在故障的路径信息设置优先级，根据优先级进行路径之间的比较，得到故障位置；控制器将故障位置反馈给服务器，服务器查找所有与故障位置相关的路径并提前老化。本发明将主动带内网络遥测和被动带内网络遥测进行整合，弥补单一遥测方法的不足，提高网络遥测的效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN116166895A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211585376.4
申请日：2022-12-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/909 , G06F16/9038
Abstract: 本发明涉及基于物化视图的时空范围查询方法、系统、设备及介质，包括：获取搜索请求，搜索请求包括各个第一待匹配数据；根据搜索请求，在物化视图表中的每一个层级中的各个节点中搜索与各个第一待匹配数据匹配的各个第一存储数据作为目标匹配数据；其中，物化视图表为存储多个层级对应的第一存储数据的数据库，每个层级对应一个类别的第一存储数据。解决当前移动轨迹数据查询效率低、速度慢的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116094792A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211731395.3
申请日：2022-12-30
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及基于时空特征和注意力机制的加密恶意流识别方法及装置，其方法包括将原始数据流进行数据预处理，得到初始数据流；根据初始数据流建立流量轨迹拓扑图；从流量轨迹图中提取关键节点特征，得到关键节点特征集；利用关键节点特征集建立节点级空间注意特征图；从节点级空间注意特征图中提取空间特征，得到空间特征集；从空间特征集中提取空间特征集的时间特征，得到时间特征集；将空间特征集与时间特征集融合，得到空间时间特征集；对空间时间特征集进行权重分配，得到模型训练特征集；训练深度学习模型，得到加密恶意流识别模型，并用加密恶意流识别模型识别加密恶意数据流。本发明能够更全面地把握流量特征，提高加密恶意流量的检出率。
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公开(公告)号：CN115696405A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202310009687.4
申请日：2023-01-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04W24/02
Abstract: 本发明属于数据边缘计算领域，提供了一种兼顾公平性的计算任务卸载优化方法及系统，包括根据用户服务传输到云和边缘节点的时延，确定服务传输时延；根据用户在云和边缘节点的计算时延，确定服务计算时延；基于服务传输时延和服务计算时延，结合α公平效应函数，构建兼顾公平性的计算卸载决策模型；利用马尔科夫决策对兼顾公平性的计算卸载决策模型进行求解，得到最优的计算任务卸载决策。本发明将α公平效应函数引入模型的优化目标中，通过对该问题中状态空间、动作空间、奖励函数等关键元素的定义，将问题建模成马尔科夫决策过程，并基于深度强化学习方法对问题进行了求解，从而在降低网络服务时延的同时兼顾用户的公平性。
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公开(公告)号：CN115378919A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211314381.1
申请日：2022-10-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本公开提供了一种海洋媒体自动唤醒传输优化方法、系统、介质及设备，属于通信领域，实时采集监测区域的视频流时间连续媒体数据并进行数据分析，当获取特定需求目标数据时，进入自动唤醒模式；将所述视频流时间连续媒体数据转化为图像时间离散媒体数据以便进行数据传输；构建海洋媒体传输优化模型；确定传输唤醒的时间点与持续时间以及进行传输的数据量；获取传输数据量与设备能耗之间以及媒体压缩率与计算量的关联关系，确定媒体压缩产生的设备能耗；分析传输数据量与用户体验之间的关系，对海洋媒体传输优化模型进行求解，获得最佳的媒体传输量和媒体压缩率；降低媒体传输数据量，节省紧张的带宽资源。
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公开(公告)号：CN119420708B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510020273.0
申请日：2025-01-07
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)
Abstract: 本发明涉及数据传输技术领域，本发明公开了一种时间敏感网络跨域流量调度方法、系统、介质及设备，包括：对于当前时间步，在状态下，通过主网络和贪婪策略进行动作选择后，计算动作执行后的奖励和下一时间步状态；将当前时间步的状态、动作、奖励和下一时间步状态作为一个转移，存储到重放记忆，当重放记忆中转移的个数达到阈值，则从重放记忆中采样多个转移；对于采样的每个转移，通过目标网络和Munchausen机制，计算每个分支的时间差目标值；通过主网络，计算每个分支的预测Q值；计算得到均方误差，基于均方误差更新主网络的参数；每间隔若干时间步，将主网络的参数赋值给目标网络。保证了流量调度的实时性和路由选择的可靠性。
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公开(公告)号：CN118945116A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411212329.4
申请日：2024-08-30
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 , H04L45/00 , H04L45/02 , H04L45/12 , H04L45/30
Abstract: 本发明提出一种数据中心网络中负载均衡的实现方法及系统，方法包括：根据传输带宽，将数据流划分为象流和鼠流；将所有可达路径节点的网络负载信息打包为探测包，广播到全网；基于探测包信息，获取带宽因子、象流关键度因子和队列长度指数，为象流和鼠流分配传输路径；具体为：对象流进行改进蚁群算法迭代，将带宽因子和象流关键度因子作为蚁群寻路的依据，获取并比较最优解集合不同路径的开销，将象流转发到开销最小的路径；对鼠流计算可达路径时延，将队列长度指数和时延作为鼠流选路的依据，筛选符合时延限制的路径，将鼠流转发到开销最小的路径。通过将流量按照其自身传输需求分配到不同路径，提高链路带宽利用率并降低了时延。
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