-
公开(公告)号：CN114401317B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210297887.X
申请日：2022-03-25
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： H04L67/568 , H04L67/5682 , H04L67/1095 , H04W28/14
摘要： 本发明属于数字信息的传输领域，尤其涉及一种面向海洋浮标的多点协作主动缓存组网方法及系统。该方法包括：获取请求方的请求指令，根据请求指令将与请求指令相关的数据包发送至请求方和备份节点；若所述备份节点接收到其他请求方的所述请求指令，则将所述数据包返回至其他请求方。本发明不仅可以更加主动地进行海洋边缘节点自由组网与数据包主动缓存，更能高效利用海洋边缘节点，降低数据传输时延，提高整体系统鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN114637305A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210137755.0
申请日：2022-02-15
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 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。
-
公开(公告)号：CN118747365A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410770288.4
申请日：2024-06-14
IPC分类号： G06F21/56 , G06F18/24 , G06F21/60 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明属于加密恶意流量检测领域，提供了一种基于注意力机制的恶意流量识别分类方法及系统，包括获取实时网络流量并进行预处理；基于预处理后的网络流量数据，利用深度神经网络模型进行多尺度特征学习，得到多尺度网络流量特征；利用多尺度感知融合注意机制，对多尺度网络流量特征进行不同尺度的特征映射，并对不同尺度的网络流量映射特征进行注意力加权融合，得到融合尺度网络流量特征；基于融合尺度网络流量特征进行分类识别，确定网络流量的恶意分类识别结果。
-
公开(公告)号：CN118567851A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410697907.1
申请日：2024-05-31
摘要： 本发明提出了一种边缘计算任务卸载优化方法及系统，明将整体任务分解成独立的子任务，并基于子任务之间的优先级关系和依赖关系，形成有向无环图(DAG)；随后利用Hermes算法初步生成任务卸载策略，考虑了子任务之间的关系，能够灵活的对多任务进行处理，Hermes算法在降低计算延迟和通信传输开销的情况下，形成初步卸载策略；然后基于强化学习进行进一步卸载优化，强化学习能够适应复杂的网络环境和计算资源的变换，综合考虑了当前的延迟、负载和计算资源多种指标，在网络和资源条件变化时能够动态地调整卸载策略，实现任务卸载的优化调整。
-
公开(公告)号：CN118400313A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410530333.9
申请日：2024-04-29
IPC分类号： H04L45/02 , H04L45/121 , H04L47/56 , H04L47/625
摘要： 本公开提供了基于时间敏感网络的路由调度优化方法及系统，涉及网络传输技术领域，包括：获取路由网络拓扑和时间触发流，构建网络拓扑和时间触发流的TSN网络模型；对交换节点的流根据基于DM的优先级分配算法进行优先级排序；针对排序后的流队列，对流计算流从源节点到目的节点的最坏时延，根据计算出的最坏时延，选取多个路由路径生成流的有效路由集；针对有效路由集，计算所述有效路由集中所有路由路径的链路负载，选取链路负载最小的路由路径作为最佳路由；更新流经过路由路径的所有链路负载值，进行下一个流的最佳路由选择，直至遍历完所有的时间触发流。
-
公开(公告)号：CN114782866B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202210417377.1
申请日：2022-04-20
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06F16/71 , G06F16/75 , G06F16/787
-
公开(公告)号：CN117453310A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311428018.7
申请日：2023-10-31
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 本发明涉及一种协同任务卸载方法、系统、计算设备及介质，方法包括：获取系统当前时刻的多个目标卸载任务；根据各个目标卸载任务，确定每个目标卸载任务对应的待分配计算资源和卸载位置，以及根据卸载位置，确定目标卸载任务对应的奖惩参数；对于每个目标卸载任务，根据卸载位置，在对应的边缘服务器或云服务器上按照对应的待分配计算资源和对应的奖惩参数进行卸载。本申请中为每个目标卸载任务分配合理的时延或提前执行的时间，并合理调用各个边缘服务器协助云服务器卸载目标卸载任务，从而能够充分调度算力网络中每个边缘服务器的算力资源，满足大规模多样化算力膨胀式增长需求。
-
公开(公告)号：CN116782249A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311018645.3
申请日：2023-08-14
摘要： 本公开提供了具有用户依赖关系的边缘计算卸载及资源分配方法及系统，涉及边缘计算技术领域，初始化边缘服务器和用户移动设备的节点网络模型，获取任务在本地计算处理的时间，构建边缘服务器与用户移动设备之间的无线网络通信模型；获取将任务卸载至边缘服务器所需要的任务传输时间以及边缘服务器上执行处理每个任务的时间；考虑用户间有任务依赖关系，当前任务只有在所有前驱任务都已完成的情况下才能开始被卸载分配，以最小化总任务延迟和任务丢失率为目标构建卸载优化模型，求解该卸载优化模型，获取将任务映射到卸载优化模型中的最佳函数，并获取最大的长期奖励，获取最佳分配结果，本公开减少时延与降低任务丢失率。
-
公开(公告)号：CN116755882A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310720676.7
申请日：2023-06-16
摘要： 本公开提供了一种边缘计算中具有依赖关系任务的计算卸载方法及系统，涉及边缘计算技术领域，包括初始化卸载环境，获取具有依赖关系的任务序列构建有向无环图DAG，对具有依赖关系的任务序列卸载问题建模为马尔可夫决策过程；引入关键任务的优先级概念，根据任务的优先级值对DAG的任务序列进行拓扑排序，将任务嵌入到一系列向量中，获取任务嵌入序列；将任务序列卸载问题转换为序列到序列预测问题，将任务嵌入序列输入到序列到序列神经网络中，所述序列到序列神经网络中引入注意力机制，输出每个任务的卸载决策；用户设备和边缘服务器根据每个任务的卸载决策协同完成所有任务的卸载执行。本公开能有效平衡任务时延和能耗的计算任务卸载。
-
公开(公告)号：CN115696405B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310009687.4
申请日：2023-01-05
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： H04W24/02
摘要： 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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
44 条记录 (耗时 0.044 秒)
