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公开(公告)号：CN104615495B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201510044195.4
申请日：2015-01-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F9/48 , H04L12/891
Abstract: 本发明提供了一种嵌入式网络虚拟化环境中优化网络吞吐量的方法，其将多个hypercall通过聚合计时器被聚合成一个hypercall，聚合间隔时间可以根据预测的下一个I/O请求到达的时间自主调节，从而显著地减少了客户机和宿主机上下文切换的次数，节省了大量的CPU资源以处理更多的网络I/O，同时在低网络流量情况下能够减少数据传输的延迟。通过发明人的实验可以发现，与传统方法相比，AHC方法可以使Netperf，Apache和Memcached的吞吐量分别提高221.14％，146.23％和257.42％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104572623A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510014471.2
申请日：2015-01-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种在线LDA模型的高效数据总结分析方法，包括步骤如下：第一步，基于在线LDA模型进行主题提取；第二步，在第一步基础上，基于ROC方法进行主题分类；第三步，在第二步基础上，进行意见总结或二值分类。本发明所提供的方法，解决了实时处理数据集的可扩展性问题。在线LDA模型被应用于从海量和不断增长的评论集中提取信息，达到了与传统LDA模型相近的生成水平并拥有较低的计算消耗。
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公开(公告)号：CN104572623B
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201510014471.2
申请日：2015-01-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种在线LDA模型的高效数据总结分析方法，包括步骤如下：第一步，基于在线LDA模型进行主题提取；第二步，在第一步基础上，基于ROC方法进行主题分类；第三步，在第二步基础上，进行意见总结或二值分类。本发明所提供的方法，解决了实时处理数据集的可扩展性问题。在线LDA模型被应用于从海量和不断增长的评论集中提取信息，达到了与传统LDA模型相近的生成水平并拥有较低的计算消耗。
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公开(公告)号：CN104618158A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510044201.6
申请日：2015-01-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种嵌入式网络虚拟化环境中VirtIO网络虚拟化工作方法，其针对VirtIO的前端驱动程序，对VirtIO网络引入延迟机制，使客户机在进行网络数据I/O时并不立刻将控制权移交给宿主机，而是将数据缓存到队列里，经过一定的时间后再进行上下文切换，通知宿主机从缓存队列获取数据。本发明显著地减少了客户机和宿主机上下文切换的次数，节省了大量的CPU资源以处理更多的网络I/O。通过实验可以发现，在设置一定的时间延迟内，网络吞吐量最大有3倍以上的提升。
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公开(公告)号：CN104618158B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201510044201.6
申请日：2015-01-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种嵌入式网络虚拟化环境中VirtIO网络虚拟化工作方法，其针对VirtIO的前端驱动程序，对VirtIO网络引入延迟机制，使客户机在进行网络数据I/O时并不立刻将控制权移交给宿主机，而是将数据缓存到队列里，经过一定的时间后再进行上下文切换，通知宿主机从缓存队列获取数据。本发明显著地减少了客户机和宿主机上下文切换的次数，节省了大量的CPU资源以处理更多的网络I/O。通过实验可以发现，在设置一定的时间延迟内，网络吞吐量最大有3倍以上的提升。
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公开(公告)号：CN104615495A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510044195.4
申请日：2015-01-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F9/48 , H04L12/891
Abstract: 本发明提供了一种嵌入式网络虚拟化环境中优化网络吞吐量的方法，其将多个hypercall通过聚合计时器被聚合成一个hypercall，聚合间隔时间可以根据预测的下一个I/O请求到达的时间自主调节，从而显著地减少了客户机和宿主机上下文切换的次数，节省了大量的CPU资源以处理更多的网络I/O，同时在低网络流量情况下能够减少数据传输的延迟。通过发明人的实验可以发现，与传统方法相比，AHC方法可以使Netperf，Apache和Memcached的吞吐量分别提高221.14％，146.23％和257.42％。
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