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公开(公告)号：CN101277265A
公开(公告)日：2008-10-01
申请号：CN200810061577.8
申请日：2008-05-07
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种无线传感网络中加速加载ELF文件的方法。本发明方法通过预先获得节点端的内存地址信息，在基站上预加载ELF文件，并修正文件中所引用的符号的地址信息，因此可以减少数据的传输，因为预先在基站上完成了模块的连接过程，因此在传输模块的过程中不需要传送ELF文件的重定位信息和符号信息，其次在节点端可以简化模块的加载过程，加速模块加载过程，因为连接过程和预加载过程由节点端转移到了基站，基站发送的到节点的二进制镜像已经是修正好地址的可执行文件，因此在节点上只需要把镜像写入申请好的内存位置就可以了，省去了重定位的过程。
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公开(公告)号：CN119271184A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411029900.9
申请日：2024-07-30
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种基于大语言模型的物联网系统TAP规则生成方法和装置，其方法包括：(1)从设备的物模型文件中提取信息，并组织为合适的格式；(2)根据用户需求从设备信息中筛选出相关内容；(3)根据用户的需求和相关设备信息，基于LLM生成合适格式的TAP；(4)通过Translator组件将LLM生成的TAP格式转换为实际平台的TAP实现部署。本发明的核心在于定义一个通用的设备描述格式和TAP格式，借助LLM将用户需求转换为通用的TAP，再翻译为实际平台要求的格式以实现部署。本发明的优点是：用户可以自然语言进行TAP创建，节省用于实现简单重复工作的人力和时间，并且不局限于某个具体物联网平台，本系统通过适当的调整可以应用于不同场景下需要创建大量TAP的物联网系统，具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN117829208A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410167266.9
申请日：2024-02-06
Applicant: 浙江大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种面向边缘场景动态资源的多出口神经网络设计方法和装置，其方法包括：(1)给定预训练神经网络，生成有效的分支库，并进行筛选；(2)对分支库中的分支进行自合并来进一步减少内存占用，自合并后通过少样本知识蒸馏重训练来快速恢复分支的准确率，形成分支候选库；(3)基于优先级对分支候选库进行深度优先搜索，找出满足内存和时间要求的最优分支组合；(4)设备上调度器接收到选定的分支组合后，通过SBRAN组件实现预训练神经网络的分支即时更新。本发明将传统单出口神经网络转换为具备异构和动态特性的多出口神经网络，神经网络能更灵活地适应内存资源的变化，从而在边缘设备上提高运行效率和准确性。
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公开(公告)号：CN117459594A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311343317.0
申请日：2023-10-17
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L67/60 , H04L43/0852 , H04L41/14 , G06N3/092
Abstract: 一种基于网络断层透视的边缘任务卸载调度方法和装置，其方法包括：在边缘设备请求向边缘服务器卸载计算任务后，利用网络断层透视预测任务卸载的通信时延，并构建用于刻画边缘任务卸载端到端时延的数学模型。此后利用经过训练的强化学习模型方法进行任务的卸载和调度。本发明利用课程学习方法生成了一系列课程环境辅助强化学习智能体的训练，通过准确的预测网络通信时延，构建边缘计算任务端到端时延的数学模型，并利用强化学习进行任务调度和基于课程学习的强化学习训练环境课程生成，更准确地刻画了边缘计算任务卸载的端到端时延，使得在复杂多变的边缘网络环境下能更好的调度边缘任务的卸载请求，以取得更低的总任务端到端时延。
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公开(公告)号：CN116880818A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310851550.3
申请日：2023-07-12
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F8/33 , G06F8/41 , G06F40/194
Abstract: 一种面向物联网在线开发的智能WebIDE设计方法，提供一种面向物联网教学场景的WebIDE,提供文件树和代码编辑器，提供扩展功能，实现功能的集成和代码的保存操作；提供语言服务功能，基于语言服务器协议，实现对各种编程语言的支持；提供代码解释功能，基于大语言模型，实现代码的智能化解读和分析。本发明能为物联网教学提供更强大、更智能、更便捷的服务，提高教学效果，降低学习门槛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112258575B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202011091518.2
申请日：2020-10-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种同步定位和地图构建中物体的快速识别方法，包括物体的初始化识别并将物体特征和物体位置储存到数据库；再次扫描物体所在位置时快速对比物体图像特征点是否发生变动，若变动较小则认为物体仍然处于原位置，不进行识别，若变动大于阈值则认为物体发生移动，并根据扫描到的图像特征点变动较大处切割出子图，对其余部分进行重新识别。
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公开(公告)号：CN115278935A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210882568.5
申请日：2022-07-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种面向移动应用的5G能耗优化方法，包括：包括(1)转换RRC状态；(2)定义符号；(3)提取特征；(4)识别EOC；(5)预测下一个数据包到达时间。本发明针对5G智能手机上移动应用的能耗优化问题，提出了一种具有两阶段学习的5G无线电节能方法5GSaver：1)在第一阶段，5GSaver利用随机森林(RF)识别EOC事件(IEOC)；2)在第二阶段，如果识别到EOC事件，5GSaver通过利用程序执行模式以及每个应用的统计信息，进一步利用深度森林(DF)来预测下一个包到达时间(PPAT)。本发明利用5G NR中新引入的非活动状态来优化UE能耗，与现有的尾部优化方法相比，本发明在节能和通信延迟方面具有更好的效果。
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公开(公告)号：CN112711907A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011586575.8
申请日：2020-12-29
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/06 , G06Q50/04 , G06F16/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/06 , G06F119/22
Abstract: 一种基于能耗的制造业设备产量分析方法，包括：采集设备能耗数据，并采集设备计件数据；将能耗数据按时段划分；查询并计算时段能耗数据对应的设备产量；取出能耗数据中的有功总功率部分，构造时段功率序列；按照功率序列长度的最大值，对各时段功率序列进行填充，并将对应时段产量作为该功率序列的标签；搭建卷积神经网络，利用各设备数据集训练相应的神经网络模型；模型精度无法继续提升时对模型进行固化保存，并在第三方程序中加载固化的模型；将新采集的能耗数据按时段划分；提取能耗数据功率部分构造功率序列；按照模型输入维度对功率序列进行填充；将处理后的功率序列作为模型的输入，将模型的输出进行处理后得到设备的时段产量。
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公开(公告)号：CN111176654B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201911128284.1
申请日：2019-11-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F8/41
Abstract: 一种基于多用户缓存的物联网应用在线编译方法。步骤为：开发者首先在客户端编写物联网应用代码，并将代码上传至编译服务器。服务器对应用代码中的每一个源文件进行编译。在编译前，首先计算文件的哈希值，并在数据库中查找该哈希值对应的目标文件。若目标文件存在，则拷贝该文件到当前目录，并进行下一个文件的编译；否则，编译当前文件，并把编译后的文件存储到存储器中，以便后续编译过程复用该目标文件。将所有源文件编译完成后，将编译后的结果返回给客户端，编译完成。
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公开(公告)号：CN112394914A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011168995.4
申请日：2020-10-28
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种面向物联网应用的以边缘为中心的编程方法，包括：首先根据编程模型编写应用程序；代码分区器获取应用程序涉及的不同硬件平台上的执行时间，预测部署应用程序时所涉及的网络状况；代码分区器将应用程序解析为以逻辑块为基本单元的数据流图，构建逻辑块分配至设备的最优问题，并将该问题转化为整数规划问题求解，根据最优解将逻辑块分配至具体设备；代码生成器将逻辑块的代码转为可编译的C代码；代码编译器将代码编译成可执行程序，将可执行程序传送到边缘服务器上；边缘服务器执行可执行程序，并告知物联网节点获取新的可执行程序，物联网节点上运行的加载代理获取新的可执行应用程序，检测、验证和接收可执行文件并动态运行。
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