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公开(公告)号：CN107426026B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201710635754.8
申请日：2017-07-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的基于EEMD‑ARIMA的云计算服务器负载短期预测方法，首先针对负载数据，建立训练集；然后对负载数据进行EEMD分解得到多个IMF分量和余项；再计算每个IMF分量和余项的信息熵、相关系数和能量因子，进而建立有效评价因子选择有效的IMF分量和余项；最后对有效的分量分别进行ARIMA预测并求和得到最终预测结果，实现了对云计算服务器负载的精确短期预测。本发明方法适用于云计算服务器非稳定负载的预测，特别是公有云，用户资源需求具有随机突发性、短时间内可能会造成服务器负载呈现非平稳状态情形的预测，适用于云计算使用的所有负载类型，不受单一负载类型的限制。
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公开(公告)号：CN107967179A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711312598.8
申请日：2017-12-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
CPC classification number: G06F9/5038 , G06F9/45558 , G06F9/505 , G06F2009/4557 , G06F2209/501 , G06F2209/5015 , G06F2209/5021 , G06F2209/503
Abstract: 本发明的支持突发应急的云计算资源分配方法，包括：a).获取包括用户优先级、资源需求的紧迫程度、资源申请数量和配置在内的用户资源申请信息；b).计算用户资源分配优先级；c).获取可用物理服务器的资源信息；d).计算物理服务器的资源利用率；e).建立虚拟机性能匹配最优、虚拟机提供时间最短、平台总体负载变化最小的多目标函数以及约束条件；f).建立虚拟机请求与物理服务器的映射关系；g).进行资源分配。本发明的云计算资源分配方法，通过建立的多目标函数和约束条件，采用多目标优化算法得到一组解集，选择一个解作为映射方案，即可实现虚拟机的最优化布设。同时，该分配方法具有支持突发应急的功能，突发应急用户可优先被分配。
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公开(公告)号：CN107426026A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710635754.8
申请日：2017-07-31
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的基于EEMD-ARIMA的云计算服务器负载短期预测方法，首先针对负载数据，建立训练集；然后对负载数据进行EEMD分解得到多个IMF分量和余项；再计算每个IMF分量和余项的信息熵、相关系数和能量因子，进而建立有效评价因子选择有效的IMF分量和余项；最后对有效的分量分别进行ARIMA预测并求和得到最终预测结果，实现了对云计算服务器负载的精确短期预测。本发明方法适用于云计算服务器非稳定负载的预测，特别是公有云，用户资源需求具有随机突发性、短时间内可能会造成服务器负载呈现非平稳状态情形的预测，适用于云计算使用的所有负载类型，不受单一负载类型的限制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104270459A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410556001.4
申请日：2014-10-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L29/08
CPC classification number: G06F9/5077
Abstract: 本发明的增强公平性的云计算用户资源配额分配方法，包括：步骤1：申请类型的判断，如为首次申请，执行步骤2；如为变更申请，执行步骤4；步骤2：获取用户应用系统所对应资源配额的最大限额；步骤3：资源配额首次分配；步骤4：判断变更申请类型，如为减少资源配额，则释放相应的资源配额；如为增加资源配额，执行步骤5；步骤5：计算信用因子；步骤6：如果大于基准值，则分配申请增加的资源配额；如果小于基准值，则将申请增加的资源配额乘以系数再分配给用户；步骤7：以时间为周期动态调整用户的资源配额。本发明的云计算用户资源配额分配方法，阻止资源滥用，增强分配公平性；能够有效预估云计算平台资源需求量，满足更多用户的需求。
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公开(公告)号：CN114491204B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202111473648.7
申请日：2021-11-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F16/951 , G06F16/901 , G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及一种用于信息类专业实验的课程自动搭建方法及系统，包括步骤如下：(1)初始化；A、爬虫网上信息类课程教材书籍信息，构建基于一门课程的知识点关键词词库以及知识图谱；B、对资源进行封装，对资源包推荐标签，进行标签处理；(2)根据用户需求构建实验课程：C、根据用户提供的教材书籍信息拉取出该教材或相似课程教材的关键词词库；D、根据步骤C匹配拉取出的关键词词库构造出实验课程。本发明依据系统提供最先进、最全面的信息资源，为教师提供最便捷的课程自动搭建模式，解决了教师繁琐备课的难题；本发明为信息类专业的学生提供了全面的自主学习和操作的平台；本发明增强了师生间的互动性，使实验教学的效率最大化。
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公开(公告)号：CN118470679A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410916914.6
申请日：2024-07-10
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量级车道线分割识别方法及系统，属于人工智能无人驾驶技术领域。包括：数据预处理：对车道线数据集TuSimple图像进行预处理和图像增强操作，得到训练集、验证集和测试集；构建ULNet轻量级的车道线分割模型，对图像进行训练，获得训练好的参数；将预处理后的图片输入训练好的车道线检测模型中进行车道检测，得到车道线检测结果；训练车道线分割模型对图像车道线进行检测，输出车道线分割结果。本发明能够有效地识别出车道线信息，并且保证能够轻量化地部署在车道线检测移动设备上，模型的计算量较低，达到低参数化的效果，并且模型在训练好后所占用的存储空间很少，能够有效地部署在移动汽车上。
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公开(公告)号：CN114093505B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202111361578.6
申请日：2021-11-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及一种基于云边端架构的病理检测系统及方法，包括云平台层、通信网络层、边缘层；云平台层包括云计算服务器中心、数据库、云端文件存储系统以及一个MQTT服务器；网络通信层包括多种网络通信方式；边缘层就是集成在医疗机构内的各个设备组件，包括边缘设备、本地文件存储系统以及病理切片扫描仪；本发明提供了基于Kubeedge管理平台的云边端架构的病理检测方法，实现边缘设备物模型创建、病理图像模型训练、镜像下发、病理图像检测推理、边缘数据上传等，可有效节省医院病理科的人力、时间成本，提高病理诊断的质量和效率。
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公开(公告)号：CN114491204A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111473648.7
申请日：2021-11-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/901 , G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及一种用于信息类专业实验的课程自动搭建方法及系统，包括步骤如下：(1)初始化；A、爬虫网上信息类课程教材书籍信息，构建基于一门课程的知识点关键词词库以及知识图谱；B、对资源进行封装，对资源包推荐标签，进行标签处理；(2)根据用户需求构建实验课程：C、根据用户提供的教材书籍信息拉取出该教材或相似课程教材的关键词词库；D、根据步骤C匹配拉取出的关键词词库构造出实验课程。本发明依据系统提供最先进、最全面的信息资源，为教师提供最便捷的课程自动搭建模式，解决了教师繁琐备课的难题；本发明为信息类专业的学生提供了全面的自主学习和操作的平台；本发明增强了师生间的互动性，使实验教学的效率最大化。
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