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公开(公告)号：CN115843070A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202310152246.X
申请日：2023-02-23
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)
Abstract: 本发明公开了一种基于能量收集技术的海洋传感网络计算卸载方法及系统，涉及海洋观测传感网络技术领域，通过获取海洋传感设备在每一时隙内的实时信息，构建海洋传感设备在该时隙内执行计算任务的计算延迟和能量消耗以及将计算任务卸载至雾节点的传输时延和能量消耗，以此建立计算任务执行成本模型、海洋传感设备能耗模型和能量收集模型，并综合所构建的模型，以长期平均执行成本最小为目标函数，构建计算卸载模型，利用动态算法求解当前时隙内的最优计算卸载决策，实现为应用了能量收集技术的海洋传感网络提供最优计算卸载策略，为海洋传感设备和雾节点确定合适的任务卸载比例，提高海洋传感网络的计算性能，避免了节点资源浪费。
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公开(公告)号：CN119544819A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411716594.6
申请日：2024-11-27
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明属于FPGA应用设计领域，提供了一种RDMA与CXL协议双向高速转换方法，其技术方案为采用全新的“FPGA异构双向协议转换”思想为核心设计理念；以FPGA芯片海量资源为架构载体，功能内核流水线设计，双向并发执行协议转换；实现集中式管理、统筹协调多个不同的RDMA与CXL设备高效并行完成通信协议转换任务，进而实现不同设备的实时通信。
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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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN118192953A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410409855.3
申请日：2024-04-07
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)
IPC: G06F8/30 , G06F8/10 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/211
Abstract: 本发明提出一种意图驱动的网络损伤配置生成方法及系统，涉及网络损伤配置技术领域。包括接收自然语言表述的网络损伤意图，进行句子划分和分词处理，得到每一句子对应的词语，对词语标注词性，对句子进行句法分析；从每一句子对应的词语中提取规则、逻辑和参数，将规则和逻辑作为节点，将参数作为连接节点之间的边，构建词项图；对词项图中的节点进行重要性计算并排序，得到多个关键词；对每个句子中重要性排名最靠前的关键词进行优先权分配，基于分配的优先权、规则、逻辑和参数生成实施策略，基于实施策略，生成对应的代码。本发明提升了损伤模拟执行效率，降低了部署难度。
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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：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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