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公开(公告)号：CN112861371B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110230369.1
申请日：2021-03-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的钢铁行业云排产方法，该方法将传统的云排产模式拆分转化为云边协作的排产模式，包含边缘预处理与云平台通用求解两大模块；首先建立云边协作的智能排产框架；然后将生产工艺满足程度刻画为板坯间的综合属性差异；通过最小化生产计划序列中板坯之间的综合属性差异以最大程度地满足工艺需求；在此基础上确定诸如最小化生产时间等所需考虑的优化目标；最后根据上述优化目标与所得函数关系，确定边缘服务器的边缘处理模块与云排产平台的通用型求解模块两部分计算任务。
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公开(公告)号：CN112861371A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110230369.1
申请日：2021-03-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的钢铁行业云排产方法，该方法将传统的云排产模式拆分转化为云边协作的排产模式，包含边缘预处理与云平台通用求解两大模块；首先建立云边协作的智能排产框架；然后将生产工艺满足程度刻画为板坯间的综合属性差异；通过最小化生产计划序列中板坯之间的综合属性差异以最大程度地满足工艺需求；在此基础上确定诸如最小化生产时间等所需考虑的优化目标；最后根据上述优化目标与所得函数关系，确定边缘服务器的边缘处理模块与云排产平台的通用型求解模块两部分计算任务。
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公开(公告)号：CN111061430B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201911181431.1
申请日：2019-11-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种多云环境下异构I/O细粒度感知的数据放置方法，解决多云环境下存储系统数据可用性差和访问性能低的问题。本发明分为数据I/O模式分类与数据放置两部分：数据I/O模式分类部分使用决策树算法对用户数据根据I/O访问模式进行分类，将数据I/O模式分为读多写多，读少写多，读多写少，读少写少四种类型，实现海量异构I/O模式数据集分类方法。数据放置部分首先针对四种I/O模式集合的数据分别制定不同的数据放置策略以优化数据访问性能，其次通过数据编码为数据添加冗余保证数据可用性，最后通过网络通信模块将各集合的数据放置在多个存储服务商中。本发明在处理大量异构I/O模式的数据时访问性能具有明显优势。
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公开(公告)号：CN106470242A
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201610809567.2
申请日：2016-09-07
Applicant: 东南大学 , 焦点科技股份有限公司
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/10 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种云数据中心大规模异构集群节点快速定量分级方法，本发明逻辑上主要包括三个部分，分别是集群节点性能参数预处理、集群节点性能参数矩阵标定和集群节点性能参数软聚类。本发明首先针对云数据中心集群节点中各种不同量纲级的性能参数进行采集量化并做标准化处理；然后对标准化后的集群节点性能参数值进行标定，基于标定值引入相似系数法建立云数据中心中所有集群节点的性能参数模糊相似矩阵；最后基于传递闭包法对得到的模糊相似矩阵进行改造，使其变成模糊等价矩阵，并在适当的截距水平上对其进行截取，最终得到大规模集群节点性能参数聚类图。为云数据中心后续的数据布局、能耗优化等管理提供节点性能参照依据。
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公开(公告)号：CN118827199A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410941865.1
申请日：2024-07-15
Applicant: 东南大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06F18/23213 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种面向工业互联网的DDoS防御方法，通过可编程交换机的数据平面处理入网流量，利用草图数据结构周期性地统计数据包，并运行防御程序快速缓解攻击。通过控制平面的P4runt ime API实现动态改变防御策略，提出原语放置机制最大化利用可编程交换机性能；通过边缘服务器冗余模块补充缓解过程，引入联邦学习框架部署本地检测CNN模型补充检测过程。在工业互联网场景下，机制中基于联邦学习的DDoS检测方法有效解决了DDoS攻击新变体检测难和机器学习模型部署难的问题；基于可编程交换机的DDoS缓解策略有效解决了DDoS攻击类型异构且动态缓解难和防御程序部署难的问题，在计算能力限制和内存资源有限的条件下，扩大防御范围，实现DDoS攻击动态快速缓解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112463976B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202011053028.3
申请日：2020-09-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种以群智感知任务为中心的演化知识图谱构建技术。本发明本发明提出了一种新型的以群智感知任务为中心的图谱结构，通过将该以该图谱结构的信息构建子图并入基准知识图谱，可以形成知识图谱演化；从感知人员获取群智感知任务并上传感知结果开始，本发明利用双向LSTM‑CRF方式进行命名实体识别，并利用预设定的格式进行关系抽取；随后，通过迭代式的实体链接方法，在每次迭代过程中进行表示学习，将最匹配的实体进行标记，不断迭代提取直到收敛；最后对信息进行可信度分析，结合用户历史提交的结果评估其感知结果的可信度。
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公开(公告)号：CN117336559A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202310997166.4
申请日：2023-08-09
Applicant: 东南大学
IPC: H04N21/472 , H04N21/439 , H04N21/8547 , H04N21/44 , G10L15/26
Abstract: 本发明提出一种基于大语言模型的直播智能剪辑方法，该方法包括如下步骤(1)设置需要剪辑的视频和对视频剪辑的额外需求；(2)将视频信息先转换为语音，再语音转文本T；(3)对文本T进行分词预处理，通过计算词语的共存度和在文本T中出现的总次数来统计词语的分数，选取分数最高的15个词语作为文本T的关键词；(4)根据视频文本T和步骤(3)提取的关键词，以及对视频剪辑的额外需求，设计特定的提示词以使用大语言模型对文本T进行剪辑点提取；(5)将步骤(4)中得到的视频剪辑点与音频文件对应的时间戳对齐，进行视频剪辑。
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公开(公告)号：CN112068596B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202011016447.X
申请日：2020-09-24
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种面向无线传感网数据采集的无人机能耗最优飞行控制方法，本发明的方法包括三个部分，分别是预处理场景信息、确定传感器采集顺序、确定无人机飞行轨迹和飞行速度。本发明首先针对传感器和场景信息进行初始化；然后通过在初始点与目的地之间添加一条虚拟路径，以总路径长度最短为目标迭代搜索哈密顿回路，从而确定传感器采集顺序；最后将场景地图栅格化，利用无人机采集过程中所在格点的能耗转移关系进行递推，辅以剪枝策略，最终确定无人机能耗最优的飞行轨迹和飞行速度。
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公开(公告)号：CN112068596A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202011016447.X
申请日：2020-09-24
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种面向无线传感网数据采集的无人机能耗最优飞行控制方法，本发明的方法包括三个部分，分别是预处理场景信息、确定传感器采集顺序、确定无人机飞行轨迹和飞行速度。本发明首先针对传感器和场景信息进行初始化；然后通过在初始点与目的地之间添加一条虚拟路径，以总路径长度最短为目标迭代搜索哈密顿回路，从而确定传感器采集顺序；最后将场景地图栅格化，利用无人机采集过程中所在格点的能耗转移关系进行递推，辅以剪枝策略，最终确定无人机能耗最优的飞行轨迹和飞行速度。
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公开(公告)号：CN111061430A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911181431.1
申请日：2019-11-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种多云环境下异构I/O细粒度感知的数据放置方法，解决多云环境下存储系统数据可用性差和访问性能低的问题。本发明分为数据I/O模式分类与数据放置两部分：数据I/O模式分类部分使用决策树算法对用户数据根据I/O访问模式进行分类，将数据I/O模式分为读多写多，读少写多，读多写少，读少写少四种类型，实现海量异构I/O模式数据集分类方法。数据放置部分首先针对四种I/O模式集合的数据分别制定不同的数据放置策略以优化数据访问性能，其次通过数据编码为数据添加冗余保证数据可用性，最后通过网络通信模块将各集合的数据放置在多个存储服务商中。本发明在处理大量异构I/O模式的数据时访问性能具有明显优势。
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