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公开(公告)号：CN105117442A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510492377.8
申请日：2015-08-12
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30404 , G06F17/30445 , G06F17/30584
Abstract: 本发明公开一种基于概率的大数据查询方法，属于数据库技术领域。该方法包括：根据数据模型，对具有多个属性的数据集进行划分的步骤；将划分后的数据集按照数据概率放置模型进行装载的步骤；对数据集进行概率查询的步骤。该方法为一种近似完整性的查询方法，通过适当地损失查询完整性来提高数据的查询性能；通过一种基于概率的数据放置模型，实现了数据的概率放置以及数据在各个存储文件存在概率的求解；通过一种启发式数据查询方法，使得数据库系统可以通过查全概率来查询数据；且通过概率计算保证了概率查询的查询误差。
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公开(公告)号：CN112783505A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110120098.4
申请日：2021-01-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种用于源代码的函数智能重命名方法，涉及深度强化学习技术领域。该方法首先对源代码进行词化占位符机制的结构化预处理，再构建生成函数名的强化学习actor网络，actor网络包含混合注意和复制机制的编解码结构，生成构成函数名的多个子词；同时定义强化学习acto网络生成函数名的奖励函数；构建生成函数名的强化学习critic网络；critic网络采用奖励函数对actor网络生成的函数名进行打分评价，反馈给actor网络一个时间差分值，来训练actor网络，直到时间差分值收敛到指定阈值；最后测试生成函数名的actor网络。该方法采用神经网络和强化学习方法自动生成函数名称，不仅可以维护源代码，而且可以用于使用自然语言查询和代码分类来提高代码搜索的性能。
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公开(公告)号：CN110594983B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910890564.X
申请日：2019-09-20
IPC: F24F11/62 , F24F11/70 , F24F110/10
Abstract: 本发明提供一种适用于小型数据中心的温度控制方法，涉及热力学及控制学技术领域。首先对于形状、大小已知，有n个出风口的数据中心设定调控目标温度，用二维坐标表示数据中心任意点及各出风口坐标；计算各出风口在t秒后对数据中心任意点的影响及各出风口在t秒后对数据中心任意点的影响大小占所有出风口对数据中心中任意点的影响大小的比例；再得到当前数据中心温度分布，根据差分法预测数据中心任意点的温度，计算得到各出风口在t秒时间内需要调控的温差；最后将各出风口需要调控的温差作为各出风口温控的输入，使用现有温控技术对各出风口进行调控。本发明方法能够计算出各出风口合理的需调控温差，达到数据中心中各出风口协调温控的效果。
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公开(公告)号：CN110594983A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910890564.X
申请日：2019-09-20
IPC: F24F11/62 , F24F11/70 , F24F110/10
Abstract: 本发明提供一种适用于小型数据中心的温度控制方法，涉及热力学及控制学技术领域。首先对于形状、大小已知，有n个出风口的数据中心设定调控目标温度，用二维坐标表示数据中心任意点及各出风口坐标；计算各出风口在t秒后对数据中心任意点的影响及各出风口在t秒后对数据中心任意点的影响大小占所有出风口对数据中心中任意点的影响大小的比例；再得到当前数据中心温度分布，根据差分法预测数据中心任意点的温度，计算得到各出风口在t秒时间内需要调控的温差；最后将各出风口需要调控的温差作为各出风口温控的输入，使用现有温控技术对各出风口进行调控。本发明方法能够计算出各出风口合理的需调控温差，达到数据中心中各出风口协调温控的效果。
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公开(公告)号：CN105975520B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201610279565.7
申请日：2016-04-29
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/953 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提供一种灵活配置的个性化学习方案定制系统及其定制方法，该系统的SSM模型库构建模块根据学习活动和各学习活动之间的关系转移顺序采用改进的WSCL标准进行描述，得到SSM模型库，建立学习方案有向图；学习活动定制模块根据学习方案有向图建立学习活动树，提供给用户进行个性化选择操作，生成该用户的个性化学习活动视图；学习数据定制模块根据用户个性化学习活动树中选择的节点搜索SSM模型库，得到个性化学习数据视图；学习流程定制模块根据个性化学习活动视图和个性化学习数据视图，得到学习流程视图，提供给用户进行个性化定制操作，得到该用户的个性化学习流程视图，得到SSCM模型库。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109976729A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910367895.5
申请日：2019-05-05
Applicant: 东北大学
IPC: G06F8/20
Abstract: 本发明提供一种存算显全局可配置的数据分析软件架构设计方法，涉及软件系统架构技术领域。该方法将数据分析软件架构分为界面层、分析层、数据访问层和插件层，并将数据访问层、分析层、界面层三层的总和命名为存算显层；界面层为软件使用人员提供交互式操作的可视化界面；分析层负责执行算法数据分析，以及处理软件系统的业务逻辑；数据访问层根据数据分析需求从数据存储介质中获取数据并传入到分析层；插件层提供软件开发人员配置数据和算法的方式，解析上述数据和算法的配置，并提供解析结果的接口；本发明提供的数据分析软件架构设计方法，使设计的软件架构满足使用友好、扩展性好、维护性强、可用性高的软件架构设计的初衷。
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公开(公告)号：CN108459968A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810260914.X
申请日：2018-03-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种面向对象代码的视在能耗评估方法，涉及代码能耗评估技术领域。该方法以面向对象代码为研究对象，从面向对象编程特性和程序编译的角度，定义通过累加代码特征的能耗得到的代码能耗为视在能耗，并统计分析相关方法和类的数据，提出面向对象代码的能耗评估方法。本发明能够有效比较不同代码之间的能耗差异，有利于评估代码级的能耗，有助于开发人员更好的评估和设计低能耗的代码，在绿色代码领域有着实际应用价值。
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公开(公告)号：CN104750860B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201510181050.9
申请日：2015-04-16
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种不确定数据的数据存储方法，该方法在进行不确定数据记录存储时，根据每条记录的不确定情况创建记录级不确定性元组，将记录中包含的所有不确定数据项按属性名称划分，根据属性名称分别创建该属性名称的属性单元，组成属性单元集合，根据属性单元集合中各个属性单元的属性名称创建属性包含单元，为每条记录创建行键，将所有记录的记录级不确定性元组、属性单元集合、属性包含单元与行键整合不确定数据逻辑模型，将不确定数据逻辑模型及对应的数据进行存储，对不确定数据逻辑模型以属性名称为索引项建立属性索引树，根据不确定数据记录间的生成规则创建生成规则矩阵，查询时，根据查询语句的条件属性，利用不确定数据逻辑模型进行查询操作。
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公开(公告)号：CN105975520A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610279565.7
申请日：2016-04-29
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06F16/951 , G06F16/24537 , G06Q50/205
Abstract: 本发明提供一种灵活配置的个性化学习方案定制系统及其定制方法，该系统的SSM模型库构建模块根据学习活动和各学习活动之间的关系转移顺序采用改进的WSCL标准进行描述，得到SSM模型库，建立学习方案有向图；学习活动定制模块根据学习方案有向图建立学习活动树，提供给用户进行个性化选择操作，生成该用户的个性化学习活动视图；学习数据定制模块根据用户个性化学习活动树中选择的节点搜索SSM模型库，得到个性化学习数据视图；学习流程定制模块根据个性化学习活动视图和个性化学习数据视图，得到学习流程视图，提供给用户进行个性化定制操作，得到该用户的个性化学习流程视图，得到SSCM模型库。
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公开(公告)号：CN103425772B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310350126.7
申请日：2013-08-13
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种具有多维信息的海量数据查询方法，涉及数据挖掘领域。对具有多维信息的海量数据的维信息进行装载；对海量数据进行装载；采用联机数据分析OLAP的方法对海量数据进行查询。本发明一种具有多维信息的海量数据查询方法，通过维编码的方法来组织具有多维信息的海量数据、利用数据分块存储的方法简化了数据块的寻址、通过中间变量(即分析路径)的方式，快速地实现维层级的转化、通过了基于数据块选择的方法进行数据的筛选，仅针对实际参与的数据进行计算和处理。
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