一种基于虚拟机的自省自动化管理、配置与自省方法

    公开(公告)号:CN108563491A

    公开(公告)日:2018-09-21

    申请号:CN201810344939.8

    申请日:2018-04-17

    Abstract: 本发明提供一种基于虚拟机的自省自动化管理、配置与自省方法包括1)根据操作系统的操作进程的调用执行过程,筛选出需复用的系统调用从而形成傀儡系统调用,所述傀儡系统调用由目标虚拟机执行;所述目标虚拟机包括控制模块、数据交换模块以及系统调用控制模块;2)注入目标虚拟机系统调用3)保护虚拟机系统调用执行,4)隔离虚拟机内存,包括:从目标虚拟机外部跟踪目标虚拟机的VCPU调度和操作目标虚拟机内存;本方法能更加加大加强安全性,目标虚拟机执行的傀儡系统调用代码取自安全的内核镜像,复用的傀儡系统不需要依赖目标虚拟机的内核完整性。

    基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统

    公开(公告)号:CN108052535A

    公开(公告)日:2018-05-18

    申请号:CN201711132235.6

    申请日:2017-11-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统,包括:根据层次聚类算法对包含视觉特征的数据集进行层次聚类以获得聚类树,并根据聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心;根据该处理器个数和该聚类中心的个数,建立该聚类中心到各处理器的映射,以在各处理器的本地内存中建立哈希表;根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离,选择多个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项;在每个待查表项上计算查询数据的哈希值,选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点,通过计算该候选点与该查询数据之间的距离,对该候选点进行筛选得到查询结果。由此本发明可显著地提高查询效率,应对千万规模的数据检索。

    一种基于稀疏编码的音频场景识别方法

    公开(公告)号:CN107464556A

    公开(公告)日:2017-12-12

    申请号:CN201610387696.7

    申请日:2016-06-02

    Abstract: 本发明为一种基于稀疏编码的音频场景识别方法,该方法包括(1)原子库生成;(2)对待测的音频信号,将音频信号在原子库D上进行分解,得到一个稀疏的系数α;获得对应目标场景的音频信号统计值Rt,集外音频信号统计值为Ro(3)比较统计值Rt和Ro的大小,较大的统计值对应的场景即为识别结果。本发明使用稀疏分解的理论,提取出了一种音频信号的稀疏特征,这种特征具有长时的性质,在音频场景识别方面具有良好的效果。

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