一种基于机器学习的分布式存储故障预测方法及系统

    公开(公告)号:CN118502994B

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202410961522.1

    申请日:2024-07-18

    发明人: 汪立生 覃方 王卓

    摘要: 本发明涉及分布式存储和机器学习技术领域,具体涉及一种基于机器学习的分布式存储故障预测方法及系统,该方法获取初始样本数据集合;基于高维数据特征的聚类分析,从初始样本数据集合中筛选出对应高维空间的初始锚点集合;将初始锚点集合输入到训练好的生成对抗网络中,经生成器的处理得到目标样本数据集合;构建初始多层感知机,将目标样本数据集合输入到初始多层感知机中进行训练,训练过程中,基于Adam优化器自适应地调整学习率;训练结束后,输出目标多层感知机;获取对应分布式存储系统实时运行状态的实时运行数据,将所述实时运行数据输入到所述目标多层感知机中,进行分布式存储故障的预测。该方法的实施能够提高预测准确率。

    一种基于机器学习的分布式存储故障预测方法及系统

    公开(公告)号:CN118502994A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410961522.1

    申请日:2024-07-18

    发明人: 汪立生 覃方 王卓

    摘要: 本发明涉及分布式存储和机器学习技术领域,具体涉及一种基于机器学习的分布式存储故障预测方法及系统,该方法获取初始样本数据集合;基于高维数据特征的聚类分析,从初始样本数据集合中筛选出对应高维空间的初始锚点集合;将初始锚点集合输入到训练好的生成对抗网络中,经生成器的处理得到目标样本数据集合;构建初始多层感知机,将目标样本数据集合输入到初始多层感知机中进行训练,训练过程中,基于Adam优化器自适应地调整学习率;训练结束后,输出目标多层感知机;获取对应分布式存储系统实时运行状态的实时运行数据,将所述实时运行数据输入到所述目标多层感知机中,进行分布式存储故障的预测。该方法的实施能够提高预测准确率。

    一种视频图像传输质量增强方法及系统

    公开(公告)号:CN117408890A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311714491.1

    申请日:2023-12-14

    发明人: 查乾

    IPC分类号: G06T5/00

    摘要: 本发明涉及图像增强技术领域,具体涉及一种视频图像传输质量增强方法及系统。获取图像帧,获得每个图像帧中的边缘线和每个像素点的灰度梯度方向,根据预设第一范围内像素点之间的灰度差异,获得光照影响值,结合像素点在相邻帧中的灰度变化和边缘线的位置筛选待去噪像素点,选择与待去噪像素点相似的像素点作为参照点,然后获取参照点的噪声表现值,根据参照点的噪声表现值、在相邻图像帧中的灰度值变化情况以及与待去噪像素点的位置关系,确定参照点的灰度值权重,最后根据参照点在图像帧中的灰度值以及参照点对应的灰度值权重,对待去噪像素点进行去噪,获得增强图像并传输。本发明在保证图像传输质量的同时,提高了图像增强的效率。

    基于代理服务的终端请求信息转发的云桌面终端管理方法

    公开(公告)号:CN117294763A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311586792.0

    申请日:2023-11-27

    发明人: 徐兵宇

    摘要: 本申请涉及一种基于代理服务的终端请求信息转发的云桌面终端管理方法,该方法应用于代理服务,代理服务包括在超融合云桌面场景下虚拟出来的中间层主机,包括:基于网关接口,获取经由外网终端下发的第一终端请求信息;基于监控到的网络数据包,获取经由内网终端下发的第二终端请求信息;基于预设的封装方式,对第一终端请求信息和第二终端请求信息进行封装处理,得到封装信息;将封装信息通过基于HTTP协议的RESTful接口,以HTTP请求的方式发送给云桌面服务平台,由云桌面服务平台进行响应;获取云桌面服务平台反馈的响应信息,并将响应信息转发给相应终端,以便终端能够根据响应进行相应的操作。

    一种云桌面环境中防止数据通过网络外泄的方法

    公开(公告)号:CN116915466A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310893224.9

    申请日:2023-07-20

    发明人: 肖昌鑫

    IPC分类号: H04L9/40

    摘要: 本发明公开了一种云桌面环境中防止数据通过网络外泄的方法,其特征在于;包括以下步骤:步骤S1:在系统中运行相关程序;步骤S2:普通程序调用文件选择框;步骤S3:监听程序hook到目标程序;步骤S4:监听程序得到普通程序上传数据的目标地址;步骤S5:监听程序向白名单系统请求目标地址是否合法;步骤S6:根据目标地址结果选择是否上传数据。本发明中工作人员在使用云桌面的时候,能够避免数据泄露出去,同时当工作人员将数据发送到相关的网址或者是链接时,此时白名单系统会检测出目标地址是否合法,当目标地址不合法的话,则将文件的数据进行替换,既能不影响单位内部数字化办公,也能防止数据通过网络外泄,具有较强的实际意义。

    基于云服务的远程立体图形生成系统及方法

    公开(公告)号:CN111935471B

    公开(公告)日:2021-04-06

    申请号:CN202010817071.6

    申请日:2020-08-14

    发明人: 范文一

    摘要: 本发明涉及一种基于云服务的远程立体图形生成系统,包括抓取单元、传输单元和显示单元,抓取单元,设置在云端,用于抓取立体图形,并完成左眼图像和右眼图像的渲染;传输单元,用于将所述抓取单元渲染得到的左眼图像和右眼图像传输至显示单元;显示单元,设置在本地,用于接收所述传输单元传输的左眼图像和右眼图像,并生成和显示立体图形。本发明还提供一种基于云服务的远程立体图形生成方法。本发明解决了已有的本地立体视觉技术均无法对虚拟桌面架构进行支持的问题。

    一种GPU资源池调度系统及方法

    公开(公告)号:CN112286645B

    公开(公告)日:2021-03-23

    申请号:CN202011584063.8

    申请日:2020-12-29

    发明人: 查乾 范文一 黄扬

    IPC分类号: G06F9/455 G06F9/50

    摘要: 本发明公开了一种GPU资源池调度系统,包括GPU云算力中心和GPU云控制节点,GPU云算力中心包括多个GPU算力单元,每个GPU算力单元包括VMM和RC,GPU云控制节点包括RS;GPU算力单元用于提供GPU的算力;VMM用于提供控制接口并接收RS发出的资源调度指令,根据指令创建虚拟机,给虚拟机分配vGPU资源并启动虚拟机;RC用于统计GPU算力单元的资源数据并上报至RS;RS用于收集各个RC上报的资源数据,并向各个VMM发送资源调度指令,在全局调度GPU算力单元的资源,包括将GPU资源进行集合以形成多组GPU硬件集合,多组GPU硬件集合组成GPU资源池;该系统实现了云计算平台中对多种厂商、GPU型号、GPU虚拟化方式的统一资源池调度管理;本发明还公开了一种GPU资源池调度方法。

    一种视频图像无损编解码方法及系统

    公开(公告)号:CN111935483A

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN202011045011.3

    申请日:2020-09-29

    发明人: 范文一

    摘要: 本发明涉及一种视频图像无损编解码方法,包括:S1:将原始视频图像拆分为大小相等的两个初始采样图像,其中通过对原始视频图像进行下采样得到第一初始采样图像,并利用所述第一初始采样图像丢失的图像信息生成第二初始采样图像;S2:使用硬件编码器对两个初始采样图像进行编码、发送;S3:使用硬件解码器对接收的编码结果进行解码,得到两个解码采样图像;S4:将两个解码采样图像重新组合还原,生成无损色彩空间图像。本发明还涉及一种视频图像无损编解码系统。本发明通过一定的算法和架构,使得视频的编解码过程既可以利用硬件编解码器,也可以实现无损色域,进而在远程图形传输协议中,可实现超低延迟的传输同时具备无损色彩、高帧率的特性。

    基于云服务的远程立体图形生成系统及方法

    公开(公告)号:CN111935471A

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN202010817071.6

    申请日:2020-08-14

    发明人: 范文一

    摘要: 本发明涉及一种基于云服务的远程立体图形生成系统,包括抓取单元、传输单元和显示单元,抓取单元,设置在云端,用于抓取立体图形,并完成左眼图像和右眼图像的渲染;传输单元,用于将所述抓取单元渲染得到的左眼图像和右眼图像传输至显示单元;显示单元,设置在本地,用于接收所述传输单元传输的左眼图像和右眼图像,并生成和显示立体图形。本发明还提供一种基于云服务的远程立体图形生成方法。本发明解决了已有的本地立体视觉技术均无法对虚拟桌面架构进行支持的问题。

    一种基于完备相容类的云平台不完备大数据填补方法

    公开(公告)号:CN104598618B

    公开(公告)日:2018-03-27

    申请号:CN201510051653.7

    申请日:2015-01-30

    IPC分类号: G06F17/30

    摘要: 本发明公开了一种基于完备相容类的云平台不完备大数据填补方法,通过不完备大数据中的完备信息并行填补其缺失属性。本方法提高不完备数据填补的效率,有效填补缺失值过多的不完备大数据。建立了完备数据和不完备数据更为直接的联系,结合缺失属性的倒排索引和不完备数据的相容类,将数据集划分为若干完备相容类。获取完备部分中各缺失属性的频繁项集,根据频繁项集生成填补信息,并行填补具有相容关系的不完备数据,充分利用大数据的完备信息的频繁项集,并行填补具有相容关系的不完备数据。采用并行填补的方式也即采用多台机器同时去填补不同记录的缺失值也加大了填补的效率。