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公开(公告)号：CN115240007A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210924010.9
申请日：2022-08-02
申请人： 国家电网有限公司客户服务中心 , 南京大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种基于频域分解神经网络的图像分类加速方法及设备。方法包括：将原始图像转化为RGB图像，并缩放为卷积神经网络的输入特征图所能接纳的图像像素大小相同的图像；将图像输入预先训练好的轻量化神经网络模型，进行图像分类识别，得到图像分类识别结果，其中，所述轻量化神经网络模型为通过对神经网络经过频域分解和轻量化得到。该轻量化神经网络模型将空间域的卷积运算转换为频率域的矩阵乘法运算并进行压缩，可以得到与原始神经网络的输出大致相同的输出，而具有更少的参数量和以FLOPs衡量的计算量。本发明显著地减少计算成本和存储成本，能够有效加速图像分类任务。
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公开(公告)号：CN113988464A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111362895.X
申请日：2021-11-17
申请人： 国家电网有限公司客户服务中心 , 南京大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于图神经网络的网络链路属性关系预测方法及设备。所述方法包括：将网络数据映射为对应的拓扑图结构，并得到拓扑图结构的节点属性矩阵；基于拓扑图结构获取无权重拓扑图结构的邻接矩阵，基于节点属性矩阵获取带权重拓扑图结构的邻接矩阵；根据无权重拓扑图结构的邻接矩阵，经过包含集成更新的传播机制生成节点的空间嵌入向量；根据拓扑图结构的节点属性矩阵和带权重拓扑图结构的邻接矩阵，经过包含集成更新的传播机制生成节点的属性嵌入向量；将空间嵌入向量和属性嵌入向量进行拼接，得到合成嵌入向量；将合成嵌入向量输入节点对关系提取器，最终得到节点之间的链路关系预测结果。本发明可提高网络链路属性关系预测的性能。
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公开(公告)号：CN113988464B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111362895.X
申请日：2021-11-17
申请人： 国家电网有限公司客户服务中心 , 南京大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于图神经网络的网络链路属性关系预测方法及设备。所述方法包括：将网络数据映射为对应的拓扑图结构，并得到拓扑图结构的节点属性矩阵；基于拓扑图结构获取无权重拓扑图结构的邻接矩阵，基于节点属性矩阵获取带权重拓扑图结构的邻接矩阵；根据无权重拓扑图结构的邻接矩阵，经过包含集成更新的传播机制生成节点的空间嵌入向量；根据拓扑图结构的节点属性矩阵和带权重拓扑图结构的邻接矩阵，经过包含集成更新的传播机制生成节点的属性嵌入向量；将空间嵌入向量和属性嵌入向量进行拼接，得到合成嵌入向量；将合成嵌入向量输入节点对关系提取器，最终得到节点之间的链路关系预测结果。本发明可提高网络链路属性关系预测的性能。
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公开(公告)号：CN116775251A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310794255.9
申请日：2023-06-30
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 南京大学
摘要： 本发明公开了一种边缘数据中心高效能任务调度方法、系统和设备，所述方法步骤如下：获取多边缘数据中心场景下数据中心的总体信息；获取某一时刻所需调度的任务信息；根据某一时刻所需调度的任务信息以及多边缘数据中心场景下数据中心的总体信息，构建以最小化多边缘数据中心整体碳排放总量为目标的优化问题并求解，将求解结果作为该时刻任务调度决策；所述系统包括以下模块：系统初始模块、输入获取模块、决策存储模块、调度决策反馈模块、调度决策生成模块。本发明在追求最小化整体碳排放总量的同时，能够保障服务质量，并且兼顾其他各种约束条件，获得当前时刻的高效能任务调度决策，低碳环保。
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公开(公告)号：CN117724727A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311469242.0
申请日：2023-11-07
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京大学
摘要： 本发明公开了一种业务应用部署方法及系统，通过获取上一时隙中针对各边缘计算节点的历史业务应用部署决策；对当前时隙的边缘计算节点进行业务应用的部署；根据当前时隙部署的业务应用的使用成本，以及业务应用完成任务所获得的收益；以最大化各边缘计算节点长期总收益为目标，对各边缘计算节点进行业务应用的选择，得到当前时隙的业务应用部署决策。通过不断地根据每次部署后智能化业务应用完成任务的收益和使用成本，来不断调整更新下一时隙的部署策略。能够在无法得知智能化业务应用具体性能优劣的情况下，对各个边缘节点上对进行任务的智能化业务应用的选择进行周期性的调整，达到最大化整体长期收益的效果。
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公开(公告)号：CN117978406B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410187454.8
申请日：2024-02-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1001 , H04L67/1004
摘要： 本发明公开了一种异构多容器集群调度方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：根据接收到的登录申请生成权限令牌；基于权限令牌和接收到的服务申请，确定有权访问服务；利用与容器集群代理组件的虚拟网络隧道，得到有权访问服务对应的容器集群返回的响应数据，并利用虚拟网络隧道，在多个不同网络的容器集群间进行数据同步。本发明实施例的技术方案，当用户访问跨网络的容器集群服务时，通过服务器与容器集群的容器集群代理组件间建立的虚拟网络隧道，实现了与相互独立的容器集群的高效通信和信息同步，提高了跨网络调度决策容器集群的准确性和响应速度，实现了跨网络的容器集群间的服务发现和调度，提高了资源利用率和服务的可用性以及可靠性。
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公开(公告)号：CN118567853A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410699944.6
申请日：2024-05-31
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F9/50 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的云资源管理调度方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取云资源数据，并利用变分自编码器和变量时间变换器确定所述云资源数据中的异常数据；对目标数据进行时间序列分析，以得到分析结果；利用预设异步优势动作评价网络处理所述分析结果，以得到目标资源调整策略。本发明实施例的技术方案，利用变分自编码器和变量时间变换器，及时发现了云资源数据中潜在问题和威胁，再通过对目标数据进行时间序列分析，实现了对未来资源需求的预测，并利用深度强化学习算法，即异步优势动作评价算法，为用户提供了有效的决策支持和资源调度建议。
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公开(公告)号：CN117478379A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311425676.0
申请日：2023-10-30
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： H04L9/40 , H04L67/10 , G06F21/56 , G06F18/214
摘要： 云边协同攻击识别方法，边缘端基于GNN算法训练攻击识别模型并将自身训练集数据传输给云端；云端基于训练集数据更新自身数据集并利用数据集训练攻击识别模型；云端对攻击识别模型进行筛选，将筛选后的模型分发给边缘端；在整个过程中，边缘端收集恶意攻击流量记录以更新自身训练集。本发明利用GNN和开源数据集训练攻击识别模型，训练分布在具有一定的资源训练能力和信息收集能力的边缘计算端，识别精度高的边缘端将训练集传输到云端以更新云端的训练集，云端将识别精确率高的模型下发给云端，最终通过云边之间的数据和模型传输实现云边协同的攻击识别；降低了云端的资源压力，同时增加了云端的安全识别能力以及云端与边缘之间的安全协调性。
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公开(公告)号：CN117978406A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410187454.8
申请日：2024-02-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1001 , H04L67/1004
摘要： 本发明公开了一种异构多容器集群调度方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：根据接收到的登录申请生成权限令牌；基于权限令牌和接收到的服务申请，确定有权访问服务；利用与容器集群代理组件的虚拟网络隧道，得到有权访问服务对应的容器集群返回的响应数据，并利用虚拟网络隧道，在多个不同网络的容器集群间进行数据同步。本发明实施例的技术方案，当用户访问跨网络的容器集群服务时，通过服务器与容器集群的容器集群代理组件间建立的虚拟网络隧道，实现了与相互独立的容器集群的高效通信和信息同步，提高了跨网络调度决策容器集群的准确性和响应速度，实现了跨网络的容器集群间的服务发现和调度，提高了资源利用率和服务的可用性以及可靠性。
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公开(公告)号：CN117850910A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311827735.7
申请日：2023-12-28
申请人： 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网经济技术研究院有限公司
发明人： 王怀宇 , 李志宏 , 来风刚 , 冯志鹏 , 陈亮 , 韩笑 , 李妍 , 蔡心怡 , 龙瀛 , 白东霞 , 韩淑宇 , 褚宇宁 , 万明 , 朱远 , 刘赛 , 邱玉祥 , 刘军 , 张磊 , 张华锋 , 徐顺旺 , 宋浒 , 邹昊东 , 王凌 , 吴新平 , 王浩 , 司晋新 , 臧秀环 , 曾文静
IPC分类号： G06F9/445
摘要： 本发明公开了一种云边协同的计算任务卸载方法及系统，包括：获取边缘计算网络的计算环境，并将边缘计算网络划分为云计算中心以及边缘端；边缘端选择调度模式，包含本地优先以及基于深度神经网络模型的调度模式，若计算环境中存在未处理的计算任务，则将未处理的计算任务进行任务竞标确定卸载决策；基于卸载决策执行计算任务，并将边缘计算服务器任务信息存储至深度神经网络模型，更新决策模型，循环计算任务卸载。本发明的计算任务卸载决策能在本地优先的调度模式与基于深度神经网络的调度模式之间进行切换，还能将无法按期完成的计算任务加入全局任务竞标队列中进行二次调度，提高了云计算中心的使用效率，降低了计算任务的丢弃率与平均时延。
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