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公开(公告)号：CN117376357A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311316495.4
申请日：2023-10-11
Applicant: 东南大学
IPC: H04L67/1004 , H04L67/1019 , H04L67/61 , G06F9/50 , G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种无服务器多边缘函数动态部署与任务卸载方法及系统，在初始化阶段，创建历史经验回放区和优质经验回放区保存预收集到的边缘系统的历史经验，聚类优质经验回放区的数据，初始化函数部署模型参数，并使用历史经验回放区的数据预训练；在函数动态部署和算法更新维护阶段中，收集边缘系统当前时刻的任务到达模式，输入至函数部署模型内的策略网络，经运算后得到函数部署动作，收集新经验，维护优质经验区并更新部署模型并周期性同步参数；最后以最小化任务平均时延为目标，根据当前的函数实例部署状态进行任务混合卸载。本发明通过多边缘协作部署函数实例与任务混合卸载，减少任务延迟，提升服务质量。
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公开(公告)号：CN117331621A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311316504.X
申请日：2023-10-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Serverless冷启动问题的混用策略优化方法及系统，针对不同特征的调度函数，采用不同的调度策略，所述策略包括基于无工作流的时间序列模型调度策略和基于工作流的时间序列模型调度策略；针对高频函数，采用无工作流的时间序列模型调度策略，同时查询是否有初始化的实例，若有则执行，若没有则进入有工作流的时间序列模型调度策略；针对低频函数：进入有工作流的时间序列模型调度策略。本发明通过分析函数特征，对函数采取基于有无工作流的调度策略，对serverless的冷启动问题进行优化，对无服务器的性能提升有显著作用。
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公开(公告)号：CN116634401A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310586317.7
申请日：2023-05-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种解决边缘计算下最大化车载用户满意度的任务卸载方法，属于边缘计算与优化算法领域，该方法分为3个阶段：模型构建阶段、目标优化设计阶段、任务卸载阶段。模型构建阶段是为车辆边缘计算建立一个具有资源约束的三层模型架构，包括云、路边单元和车辆，其中车辆中携带多个即将卸载的独立任务；目标优化设计阶段深度考虑任务的截止期限、资源需求量、各个节点的资源约束和任务截止期约束，以最大化用户满意度为优化目标；任务卸载阶段提出一种基于改进粒子群的任务卸载算法，旨在降低任务执行延迟和提高任务最大截止期限内被完成的比率，最大化用户满意度。
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公开(公告)号：CN116614389A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310586316.2
申请日：2023-05-23
Applicant: 东南大学
IPC: H04L41/142 , H04L41/16 , H04L41/12 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种基于马尔可夫决策过程的工作流任务卸载方法，包括预处理阶段：对整个云边端系统进行资源监测与记录，定义服务器集合和网络拓扑的邻接矩阵表；解决方案阶段：对于每一个待卸载的工作流，构造直接前驱表、已卸载任务集、待卸载任务集等，基于工作流构建马尔可夫决策过程模型，根据价值函数选出当前状态下的最佳决策；更新阶段：根据不同原因产生的状态更新，更新系统各参数。本发明使用马尔可夫决策过程，在异构云边端场景下解决工作流卸载问题，优化了任务的最快完成时间，在移动物联网领域有广泛的应用价值和使用前景。
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公开(公告)号：CN102553536A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110430226.1
申请日：2011-12-21
Applicant: 东南大学
IPC: B01J20/24 , B01J20/28 , B01J20/30 , B01D15/02 , C07C215/46 , C07C213/10
Abstract: 本发明公开了一种稳定和富集生物介质中儿茶酚胺的方法，该方法包括以下步骤：步骤10.制备表面包裹磺化壳聚糖的磁性纳米颗粒胶体溶液，该步骤包括制备磁性纳米颗粒、制备表面包裹2，3-二巯基丁二酸的磁性纳米颗粒胶体溶液和制备表面包裹磺化壳聚糖的磁性纳米颗粒胶体溶液。步骤20.稳定和富集生物介质中的儿茶酚胺。步骤30.洗脱步骤20制得的富集了儿茶酚胺的磁性纳米颗粒。该方法采用磁性纳米颗粒表面的磺化壳聚糖来稳定和富集生物介质中的儿茶酚胺，利用磁性纳米颗粒的磁分离功能，从生物介质中分离和洗涤儿茶酚胺，过程简单快速、成本低廉、富集率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117407160A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311308572.1
申请日：2023-10-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种边缘计算场景下在线任务和离线任务的混合部署方法，通过在线任务的多队列模型性能分析获取边缘节点资源曲线图，将离线任务转化成工作流，划分子任务，根据边缘节点资源曲线匹配合适的节点，并对在线任务进行性能分析，动态迁移请求，保证在线任务QoS不受影响；当边缘节点无法通过迁移来保证QoS则挂起离线任务，适用于工作负载具有峰谷现象的边缘计算系统，例如：智能家居、智能城市、智能健康等领域。
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公开(公告)号：CN116067432B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310204533.0
申请日：2023-03-06
Applicant: 南京市特种设备安全监督检验研究院 , 东南大学
Inventor： 丁树庆 , 周前飞 , 冯月贵 , 贾民平 , 王会方 , 庆光蔚 , 许飞云 , 胡建中 , 张军 , 米涌 , 肖昀 , 金严 , 蒋铭 , 钱程 , 孙凯 , 王爽 , 邬晓月
Abstract: 本发明公开了一种自动扶梯变工况故障诊断方法，包括：步骤1：控制器将监测数据与数据库中对应阈值曲线中当前负载值所对应的阈值进行比较，判断是否发生故障：当监测数据超出当前负载条件下的阈值时，则判定发生故障，控制器发出指令，报警器发出报警信号；步骤2：当有故障发生后，控制器的数据分析模块采用FTA分析方法定性分析故障原因，并提取故障诊断规则，确定诊断模型的输入输出；通过BP神经网络构建智能诊断模型，采用历史故障数据库进行训练，并通过LM算法、遗传算法方法对模型参数进行调整，获取自动扶梯精密诊断模型，得出故障原因。该方法可通过前端监测系统发现需要应急处置的故障，提高故障应急处置效率。
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公开(公告)号：CN107200281A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710579385.5
申请日：2017-07-14
Applicant: 南京市特种设备安全监督检验研究院 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种双折线式卷筒的导向抬升垫块的设计方法，一、建立导向抬升垫块模型，设定抬升垫块的宽度为b1，高度为h1，导向垫块的宽度为b2，高度为h2；二、设定一圈钢丝绳中一段折线段所对应圆心角为γ/2，抬升垫块起始宽度为t，圆心角参数变量θ；并确定导向抬升垫块各段对应b1、h1、b2和h2参数与θ的函数关系；三、对钢丝绳与导向垫块、抬升垫块所围成的空间进行填充，填充部的外侧面为弧面。依照本设计方法制作的导向抬升垫块有效改善钢丝绳在爬升阶段钢丝绳与卷筒法兰挡板之间的接触，减少了传统设计方法中挤压抬升造成的钢丝绳磨损严重的现象，有利于钢丝绳的稳定缠绕，保证整个缠绕系统的稳定性，有效减少缠绕过程中的乱绳、爬绳现象。
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公开(公告)号：CN119203046A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411712102.6
申请日：2024-11-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/26 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06F16/332 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种元宇宙众包环境下多源非结构化文本服务的真值挖掘方法，本发明提出三个阶段的解决方案，即语义预处理阶段，构建众包答案的高维内容向量表示并进行聚类。真值优化与特征生成阶段，利用优化后的真值挖掘模型评估众包工作者的工作质量，动态生成特征。任务聚类与类簇映射阶段，对生成特征的任务进行聚类，准确估计每个任务的真正类别，最终确定真值。本发明提高了真值挖掘的准确性和效率，并拓展了其在复杂非结构化数据环境中的适用性。通过整合元宇宙众包环境中的多源感知数据，本发明能够精准推送符合用户需求的智能服务，提升元宇宙的服务质量和用户体验。
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公开(公告)号：CN117319397A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311308568.5
申请日：2023-10-11
Applicant: 东南大学
IPC: H04L67/10 , H04L67/1001 , G06F9/50 , G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种基于函数的云边端场景下任务快速卸载系统及方法，包括任务排序阶段、卸载决策阶段、路径选择阶段和函数置换阶段，在每一时隙开始时对前一时隙内累积的任务依据其截止期字段进行排序；为每个到达边缘节点的函数请求提供四种可选的卸载方式，并选择延迟时间最小的方式对其进行调度；当任务需要从当前边缘节点卸载到另一节点时，在边缘节点网络拓扑无向图中选择跳数最短的路径；当边缘节点的缓存已满时，根据相应的函数置换策略丢弃旧函数从而为新函数预留出缓存空间。本发明旨在最小化在线系统中所有任务的平均延迟时间，在边缘计算任务卸载和无服务器计算领域有广泛的应用价值和使用前景。
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