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公开(公告)号：CN115934092B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210907513.5
申请日：2022-07-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SHA‑256算法的并行调度实现方法、系统、介质及设备，针对申威26010处理器，设计SHA‑256算法的并行调度实现。通过全方面的性能优化，包括编译选项优化、DMA传输优化、并行调度优化、指令减少优化以及汇编级别的循环展开和双发射技术优化，得到一个SHA‑256算法的并行调度高效实现。相比于优化过访存效率的原始SHA‑256算法实现，对于1MB消息的哈希计算，运行时间从45.01s减少到16.25s，运行效率提升了2.77倍。
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公开(公告)号：CN112836509B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202110197687.2
申请日：2021-02-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06N5/022 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06F16/35 , G06N20/00 , G06Q10/20 , G06Q50/04 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种专家系统知识库构建方法及系统，通过web前端收集制造企业运维过程中的设计和制造问题以及用户在使用过程中的反馈，对收集的文本进行中文分词训练，得到分词标记序列；通过Word2vec模型训练分词标记序列，生成词嵌入向量，构建基于词向量和权重的文本向量来表示特征数据；采用KNN算法的文本向量进行分类，将分类后的文本向量对应的特征数据通过专家系统知识库补全后存入反馈信息数据库；周期性的使用聚类算法对反馈信息数据库进行处理，构建完成专家系统知识库，本发明能够快速准确的构建出专家系统的知识库；实现制造业全过程优化。
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公开(公告)号：CN114154616A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111204314.X
申请日：2021-10-15
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种RNN并行模型及其在多核CPU上的实现方法及系统，针对多层RNN结构进行层内和层间并行优化，将原输入序列分成许多最小子序列，并将切分后的多层子RNN作用于每个最小子序列；采用层间并行方法分析作用于每个最小子序列的多层子RNN中数据的依赖关系，将不同层及不同时间步的循环单元并行化；采用核组内的模型并行将多层次的RNN并行模型映射在多核CPU的第一层次；采用核组间的数据并行将多层次的RNN并行模型映射在多核CPU的第二层次，充分利用了多核CPU架构特点，实现多层次的RNN并行模型在多核CPU上的并行训练。本发明充分利用多核处理器架构的特点，实现循环神经网络更细粒度的并行方式，加快网络的训练。
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公开(公告)号：CN112434787A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011176687.6
申请日：2020-10-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于楼宇总能耗的末端空间能耗预测方法、介质及设备，模型训练的每一步中，将预处理后的N个末端空间在t时刻及前τ个时间步上的样本数据依次送入末端空间能耗预测模型中，模型通过N次前向计算得到t时刻N个末端空间能耗预测值，将其相加与楼宇实际总能耗计算损失函数，通过梯度下降法反向传播调整末端空间能耗预测模型参数；在所有时刻样本数据上重复训练过程直至模型收敛到预测精度，完成末端空间能耗预测模型的训练；使用得到的末端空间能耗预测模型，通过楼宇暖通系统运作过程中各末端设备控制器参数、温湿度传感器、互联网天气信息、人流密度、电器及照明设备功率和房屋结构参数，对末端空间产生的能耗进行预测。本发明实现在末端空间能耗历史数据缺失的情况下对末端空间能耗预测模型的训练。
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公开(公告)号：CN105808358B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201610188032.8
申请日：2016-03-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种用于众核系统的线程数据相关性分组映射方法，该方法通过计算数据重用距离分析应用程序线程内部数据局部性，用线程相关性矩阵度量不同线程间的数据相关性；根据应用程序的数据相关性及众核处理器架构特点，利用最小生成树将应用线程分为能反映不同线程数据相关性逻辑组。最终实现线程到具体处理器不同处理核硬件线程的合理映射，降低线程间共享存储访问冲突，减少额外传输开销，为充分利用众核系统计算资源，提升程序计算性能提供了一个有效的解决方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103500119B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201310403754.7
申请日：2013-09-06
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于预调度的任务分配方法，首先在主节点接收到子节点的心跳信息时，对该节点的负载进行判断，如果负载较轻则进行任务的预分配。子节点在接收到主节点返回的心跳指令后，如果发现预调度指令则启动预调度线程,并在后台循环判断预调度条件是否满足。如果条件满足则将之前心跳信息中的预调度任务加入待调度任务池,并启动该任务。当该预调度任务执行完成后，关闭该线程。该发明能够减少原hadoop系统的心跳-分配任务模式中两次心跳之间对资源的浪费。
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公开(公告)号：CN106033476A
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201610338716.1
申请日：2016-05-19
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G06F16/183 , G06F16/178 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种云计算环境中分布式计算模式下的增量式图计算方法，包括：201、归并服务器生成增量图；202、归并服务器将增量图与历史图进行对比，找出历史图中链接结构的不变部分的顶点集合并将其分发至各子节点数据交换器；203、作业开始前，各子节点的数据交换器对不变部分顶点的历史计算数据进行同步交换；204、各计算任务过滤不变部分的顶点并加载相应的历史计算数据；205、各计算任务在每轮超步计算时，复用不变部分顶点的历史计算数据并在计算完成时保存本次作业的计算数据。本发明对于图文件中链接结构的不变部分顶点对应的计算消息进行复用，从而减少原系统中重复计算对资源的浪费并提高性能。
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公开(公告)号：CN105718364A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610027583.6
申请日：2016-01-15
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F11/34
CPC classification number: G06F11/3409 , G06F11/3433
Abstract: 本发明公开了一种云计算平台中计算资源能力动态评估方法：依据云计算中负载大多为大规模并行而设计，通常包含多个执行逻辑相同或相似的任务的特性，通过分析多个执行逻辑相同或相似的任务在不同计算资源上执行的信息以及节点运行时信息对CPU、内存、磁盘带宽、网络带宽等计算资源的能力进行动态评估。本发明在保证评估值时效性、精确性的情况下，具有极低的运行时开销。本发明动态评估产生的结果可以用在云计算平台资源管理、作业调度、负载均衡、平台容错等方面，提高平台中计算资源的利用效率，最终提升云计算平台的整体吞吐率。
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公开(公告)号：CN104483166B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201410749430.3
申请日：2014-12-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01N1/20
Abstract: 一种高效灰渣取样装置及方法，该装置包括冷却套管和取样翅管，冷却套管包括套管外管和套管内管，焊接在套管外管和套管内管两端起连接作用并使其间的空间密闭的环形堵板，焊接在套管外管外壁的法兰，在套管外管烟气出口端设有工质进口和工质出口；焊接于套管外管和套管内管间的分割肋板，分割肋板将套管外管和套管内管间的空间分为烟气进口端连通的两部分；取样翅管插入套管内管内并与其间隙配合，包括取样翅管壁及其内的取样翅管内翅，取样翅管以垂直于取样翅管内翅的管直径为轴线分为等分的两部分，并由子母扣相互连接；本发明还公开了该装置高效取样方法；为研究换热器结渣积灰机理提供了实验便利，不仅节省人力物力，而且缩短了取样时间。
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公开(公告)号：CN105260277A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510718187.3
申请日：2015-10-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F11/22
Abstract: 本发明公开了一种基于lognormal模型的文本测试数据集生成方法，包括以下步骤：1)对真实文本数据集按词进行切分，再将切分得到的词按出现频率进行统计，然后根据统计的结果建立语料库；2)根据步骤1)建立的语料库中词出现的频率的大小对词进行排名，再通过最大似然估计将词排名的结果拟合得到lognormal模型参数，根据lognormal模型参数建立lognormal模型；3)基于步骤2)建立的lognormal模型根据蒙特卡洛方法生成随机数，再将随机数作为词的排名，得该随机数对应的词的内容；4)重复步骤3)，得所有词的内容，然后根据所有词的内容生成文本测试数据集。本发明能够准确的生成文本测试数据集。
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