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公开(公告)号：CN114116532B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202010901285.1
申请日：2020-08-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F12/084 , G06F12/0871 , G06F12/123
Abstract: 本发明公开了基于访问模式自学习的缓存优化方法，包括以下步骤：获取一个周期内对缓存访问的访问事务集；对访问事务集进行采样，生成采样事务集；从采样事务集中提取出频繁项集；将频繁项集中的频繁项作为候选模式，对所有候选模式进行时间性和空间性的评估；基于评估结果，将候选模式分为稳定模式、不稳定模式和非模式；将稳定模式对应的数据在下一周期内调入预设的第一缓存区，将不稳定模式对应的数据在下一周期内调入预设的第二缓存区，将非模式对应的数据在下一周期内调入预设的第三缓存区。还公开一种装置、系统和计算机可读存储介质。本发明缓解了缓存污染的问题，提高了缓存命中率和使用效率。
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公开(公告)号：CN113553476B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202110854214.5
申请日：2021-07-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 一种利用哈希减少写停顿的键值存储方法，其包括如下步骤1）LSM树存储：HSKV遵循HashKV的基础，使用KV分离，只在LSM树中存储键和元数据，用于索引KV对，同时将值存储在称为值存储的单独区域中，在KV分离之上，HSKV三个核心设计元素，实现高效的储值管理；2）存储管理：Mem Segments（Write cache）：我们将Mem Segments的每一列称为mem segment，将insert/update的KV对，利用哈希散列到对应的mem segment末尾，当mem segment大小达到阈值时，对其进行KV分离，将key与元数据单独保留成为Mem Table加入LSM‑Tree，将整个mem segment直接添加到对应的段组中；本发明通过HSKV可以在更新密集型工作负载下进行有效的更新，它的创新之处在于利用基于哈希的方法改进了基于KV分离的垃圾回收管理策略，实现了高更新性能，以减轻GC开销。
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公开(公告)号：CN115129721A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210819216.5
申请日：2022-07-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种利用梯度下降的学习索引模型，属于数据库优化领域，主要解决的数据库索引随着数据量爆炸式增加，空间和时间开销越来越大的问题，提升数据库数据查询的速度和减少索引结构的空间开销。具体实现的步骤包括：(1)将数据空间划分为多个子空间，子空间之间无重叠；(2)根据划分的子空间训练对应的拟合函数；(3)递归调用数据划分算法和数据拟合算法构建上层结构；(4)利用链表结构解决数据插入问题。本发明利用机器学习模型拟合数据分布规律，来代替传统数据库索引结构。利用了机器学习技术学习数据潜在的分布规律构建索引模型，可以大大减少索引结构的空间开销和查询时的时间消耗。
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公开(公告)号：CN114398007A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111618621.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于LSM‑tree的KV存储系统读性能的缓存优化方法，包括：在内存中加入：KeyRange Cache，其结构与磁盘上SST的分层结构相同，使得每层的条目都与磁盘上对应层的SST一一对应，每一条目缓存磁盘上对应的SST键范围；BF Cache缓存只有含热数据的SST的布隆过滤器；对数据进行冷热分离；若判别为热数据则将对应的布隆过滤器缓存至BFCache中，并将BFPointer指针指向BFCache；否则将BFPointer指针设为NULL；对指定键为k1进行查询，先依次查询MemTable和Immutable MenTable，若找到直接返回k1的value，若未找到则从低往高逐层搜索KeyRange Cache，若找到包含k1的键范围则判断是否为热数据，继而从磁盘中相应SST找到k1；若此层未找到，则继续往下一层搜索。本发明无需在LSM‑tree上逐层查找，提高读取速度，实现高读取性能。
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公开(公告)号：CN107910359A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711091191.7
申请日：2017-11-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H01L29/06 , H01L29/78 , H01L21/336
Abstract: 本发明涉及一种具有扩大E-SOA区域的LDMOS器件及其制造方法，一方面通过在P衬底（10）和N型外延层（12）之间引入第一重掺杂P+区（11），该第一重掺杂P+区（11）给漏电极（21）发生雪崩击穿产生的空穴载流子，提供了新的泄放通道；另一方面，该新的泄放通道使得大部分的漏端空穴不再从表面流通，减少了被俘获到N型外延层（12）表面场氧化层（17）中的空穴数，进一步提高了器件的可靠性，扩大了E-SOA区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100544250C
公开(公告)日：2009-09-23
申请号：CN200710025167.3
申请日：2007-07-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L9/28
Abstract: 本发明提供了一种网络信息广播的加密解密方法，所述网络信息广播的加密解密方法的加密步骤为，首先经第一次加密，得到中间结果，……，第一次加密的方法为：步骤11：求得网络中用户Idi的哈西函数H1值Qi，即Qi＝H1(Idi)；步骤12：求得经加密后的共N个中间结果，分别为第一中间结果、第二中间结果，……第N中间结果，本发明对广播信息的加密算法简单，实用性强；解密过程为求解一个线性方程组，解密算法简单。
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公开(公告)号：CN101494603A
公开(公告)日：2009-07-29
申请号：CN200910028310.3
申请日：2009-01-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明设计了一种128位因特网地址(IPv6)的四路并行寻址方法，其中三路是由占了路由前缀数量90％以上的长度为32，35，48的前缀组成，第四路处理除长度为32，35，48外的其他前缀，采用硬件实现方法，其查询速度很快，不会影响并行框架的整体性能。对于32，35，48三路，本文设计了段表加偏移量表的数据结构，并设计了相应的hash函数。由于该三路只要考虑确定长度的路由前缀，避免了最长前缀匹配问题。该三路的路由查找只需要最多两次的存储器访问操作，并且可以在常量时间内实现路由更新，存储器的需求不到1M bytes，且该需求受路由前缀数量的增加影响较小，该算法对未来路由寻址方法的发展具有良好的适应性。
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公开(公告)号：CN107910325B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201710975122.6
申请日：2017-10-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H01L27/02
Abstract: 本发明涉及一种外部PMOS触发SCR‑LDMOS结构的ESD防护器件，新SCR‑LMMOS结构在正向ESD脉冲作用下，一方面，利用PMOS触发电压低的优点，新结构用PMOS取代常规SCR‑LDMOS中的PN结反向击穿的触发机制，降低器件的触发电压；另一方面由外部PMOS触发SCR‑LDMOS的结构中存在新寄生晶体管可以箝拉器件内部电压，抑制器件内部的正反馈机制，提高器件的维持电压；同时新结构中存在两条ESD电流泄放通道，使得器件的电流泄放能力提高。
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公开(公告)号：CN108493186A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810169525.6
申请日：2018-02-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H01L27/02
Abstract: 本发明涉及一种PMOS触发并箝拉内部电压的SCR型ESD防护器件，针对SCR结构，在N阱中添加PMOS结构，并将PMOS漏端与P阱相连接，在正向ESD脉冲下，PMOS较反向PN结更早击穿，并通过漏端P+将电流传递到P阱，抬高P阱电位，使寄生NPN管更快开启，降低器件触发电压；另外器件内部增加了可以箝拉内部电压的新寄生晶体管，抑制正反馈机制，使器件的维持电压得到提高。
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公开(公告)号：CN104394599A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410725183.3
申请日：2014-12-03
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/20 , H04W74/0816 , H04W52/0209
Abstract: 本发明公开了一种应用于M2M网络的CSMA/CA协议的设计方法，该方法能够降低M2M网络中高能耗节点的能量消耗，在延长M2M网络中高能耗节点生命周期的同时可保证M2M网络数据传输的可靠性，该方法应用于M2M网络的CSMA/CA协议。包括：步骤1：在M2M网络中监测节点进行权限分配；步骤2：周期性检测M2M网络中监测节点运行状态，当监测节点处于空闲状态时执行步骤3，当监测节点处于数据待发送状态时执行步骤4；步骤3：监测节点执行休眠操作，间隔一段时间后执行步骤2；步骤4：M2M网络执行信道争用操作，监测节点获取信道使用权后，执行步骤5；步骤5：监测节点上传数据，数据上传完成后执行步骤2。
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