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公开(公告)号：CN103559333B
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201310477025.6
申请日：2013-10-12
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于日志的生物基因测序的任务模型构建方法，首先分析并提取生物基因测序日志中任务在提交时间上具有的工作日周期性和节假日周期特性；任务并行度在分布上具有的重尾分布特征，任务并行度同任务运行时间之间的重尾分布特征；任务队列的队列使用率存在指数分布，正态分布，伽马分布，二项分布特征，同时队列使用率同队列的日任务到达数的期望值之间存在非线性关系的特征。本发明模拟了任务提交时间上的工作日周期性以及节假日周期性；然后生成了任务的并行度和任务的运行时间；最后到达数的期望之间存在的关系生成了任务的队列号。最终构建的任务模型可以用于更好地分析生物基因测序技术的优缺点，优化高性能环境的资源利用率。
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公开(公告)号：CN104093050A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410261103.3
申请日：2014-06-12
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04N21/422 , H04N7/15
Abstract: 本发明提出了一种基于多个智能遥控器的受控终端的受控决策方法和装置，用于多个智能遥控器(如手机、各种嵌入式遥控器)同时控制一个设备(以下简称受控终端)。该装置包括内嵌在受控终端中的受控决策模块以及智能遥控器上的遥控模块。受控决策模块包括消息处理、智能遥控器发现、智能遥控器选择、公共应用接口等模块。方法是：信息设置不同的优先选择权权限；受控终端接收到多个智能遥控器发送的控制指令和身份信息；根据身份信息的优先选择权权限选定最终的智能遥控器，执行该选定的智能遥控器所发送的控制指令。可根据需要加载不同的选择算法。通过本发明可满足多个遥控器对单个受控终端的应用需求，实现智能遥控器对受控终端的无冲突操控。
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公开(公告)号：CN102981890A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210506689.6
申请日：2012-11-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种在虚拟化数据中心内的计算任务及虚拟机部署方法，在允许物理资源及虚拟资源所提供的服务能力以一定比例适当超出其实际所能提供的服务能力的前提下，优化计算任务的QoS需求以及提高数据中心的资源利用率。本发明的步骤包括三个阶段，将计算任务划分为同构计算任务；对同构计算任务的虚拟资源请求进行建模，按需分配虚拟机；根据上一步骤所需部署的虚拟机的物理资源请求进行建模，按需开启物理主机。本发明可应用于具有不同特征的计算任务，适用于不同类型的数据中心场景，并且在满足QoS需求及提高资源利用率之间存在一个合理的资源服务能力偏转比例临界值。
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公开(公告)号：CN101945043B
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201010275867.X
申请日：2010-09-06
Applicant: 华南理工大学 , 广州数园网络有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于IPv6的下一代互联网拓扑发现系统，包括探测列表输入模块、设备及相连关系发现模块、设备及子网拓扑发现模块、分析整合模块、拓扑结构信息存储模块、数据库和拓扑结构信息显示模块。本发明还公开上述系统的实现方法，包括以下步骤：S1、探测列表输入模块形成探测节点列表；S2、设备及相连关系发现模块发送网络路径探测包，获取以IPv6地址标识的路由器及其相连关系；设备及子网拓扑发现模块与网络上的路由器交换网络拓扑信息，得到网络拓扑信息；S3、分析整合模块进行分析形成完整的拓扑结构图。本发明具有稳定性加强、性能更好、消除别名，以及有效提升拓扑发现的准确性和完整性等优点。
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公开(公告)号：CN102316363A
公开(公告)日：2012-01-11
申请号：CN201110268340.9
申请日：2011-09-09
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04N21/24 , H04N21/647
Abstract: 本发明提供一种非介入式双端采集的视频端到端时延测量方法及装置，其中，视频端到端时延测量方法包括：在本地放置主测量装置，在远端放置辅助测量装置，两套装置之间通过网络或专线连接；在远端将辅助测量装置的摄像头正对远端显示器。根据本地信号发生器发出的视频测量信号测出的时间差ΔTVL，根据远端信号发生器发出的视频测量信号测出的时间差ΔTVR；主测量装置根据ΔTVL和ΔTVR计算端到端时延为ΔV＝(ΔTVL+ΔTVR)/2。本发明提供的主测量装置包括：视频测试信号发生器、视频多路采集模块、网络接收模块、视频时延测量单元，以及数据存储及显示单元。本发明提供的辅助测量装置包括：视频测试信号发生器、视频多路采集模块、网络发送模块。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102081642A
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：CN201010527341.6
申请日：2010-10-28
Applicant: 华南理工大学 , 广州数园网络有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种搜索引擎检索结果聚类的中文标签提取方法，包括以下步骤：S1、用户输入查询词，形成输入文档；S2、选取候选词，对所有候选词评分；S3、判断是否存在未作标记的候选词，若否，则跳转到步骤S8；若是，则选出得分最高的候选词；把这个选中的候选词拓展成为包含该词的有序词序列的集合，进入步骤S4；S4、计算各个有序词序列的频率，抽取高频词序列；S5、对高频词序列评分，并选取候选词序列；S6、判断选词序列是否被接受为标签，若是，则进入步骤S7；若否，则返回步骤S3；S7、根据生成的标签进行聚类；S8、结束操作。本发明可以减少噪音标签，使标签具有更好的代表性、简明性和完整性。
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公开(公告)号：CN100499599C
公开(公告)日：2009-06-10
申请号：CN200610036948.8
申请日：2006-08-04
Applicant: 华南理工大学 , 广州数园网络有限公司
Abstract: 本发明提供基于邮件服务器的垃圾邮件过滤系统，包括多个邮件过滤器及依次连接其后的邮件服务器、邮件客户端，多个所述邮件过滤器通过互联网还同时连接有中央管理器，所述中央管理器、邮件过滤器分别都包括样本管理模块、特征管理模块，且所述中央管理器的样本管理模块、特征管理模块通过互联网相应与邮件过滤器的样本管理模块、特征管理模块分别连接。本发明可以实现垃圾特征全网同步共享，有效提升垃圾防范的实时性，提高垃圾邮件的过滤效果。
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公开(公告)号：CN113114587A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110333750.0
申请日：2021-03-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L12/851 , H04L12/911 , H04L12/927 , H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的QoS保障系统及其宽带资源预留方法，包括：基于开源SDN控制器floodlight的二次开发，加入QoS保障模块和网络管理平台模块，并在QoS保障模块中实现带宽资源预留算法；基于带宽资源预留算法，将局域网中各链路的带宽资源按照最小时间粒度进行划分，当其中一台主机需要与局域网内另一台主机进行数据通信时先向SDN控制器的网络管理平台模块发出申请，网络管理平台模块负责将该请求分发到QoS保障模块；QoS保障模块负责计算主机间的最短通信路径，并通过OpenFlow协议的南向接口对该路径下的交换机下发优先包转发的流表。本发明可以对支持OpenFlow协议的交换机组成的局域网进行细粒度精确到数据包级别的QoS控制管理。
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公开(公告)号：CN112927109A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110087349.3
申请日：2021-01-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q50/20 , G06Q10/10 , G06K9/62 , G06F40/194 , G06F16/182 , G06F21/31 , G06N3/04 , G09B5/08
Abstract: 本发明公开了一种智能辅助实践实训课程类别的教学系统，包括：课程设置与实验布置模块，用于实现教师将相关教学课程的资源、课程相关实验与评分准则利用网络资源进行布置；实验报告上传提交模块，用于实现学生在规定时间内将所学课程的实验报告以文档或图片的形式进行上传；实验报告辅助批改模块，用于实现对学生提交的实验报告进行辅助批改；辅助分数评定模块，用于给出学生提交的实验报告的辅助分值；教师评分模块，用于教师对学生提交的实验报告进行评分。本发明将实践实训课程与智能设备相结合，操作简单，适用不同的用户，节约教学资源。本发明使用机器学习算法对不同类型的作业进行辅助评分，解决教师批改作业的难题，从而减轻教学压力。
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公开(公告)号：CN109871322B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910078931.6
申请日：2019-01-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的程序题自动评分方法，包括步骤：1)获取学生程序课程作业数据，包括学生作业、作业分数信息；2)对获取到的作业进行数据预处理；3)对程序进行动态测试；4)提取程序特性；5)应用机器学习算法对程序进行静态分析；6)综合动态运行和静态分析结果，返回程序最终评分。本发明将动态测试和静态分析相结合，即使用了程序的动态测试数据又对程序本身进行分析；本发明静态分析采用了机器学习算法，无需教师提供正确参考程序进行相似度比对，减少了教学负担，避免了模板程序不唯一给批改结果带来的影响；本发明对所有的程序进行静态分析，减少动态测试全部通过，但不按题目要求编写程序而产生的误判现象。
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