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公开(公告)号：CN113590335A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110916431.2
申请日：2021-08-11
Applicant: 南京大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种树形边缘网络中基于分组和延迟估计的任务负载均衡方法，是对多边缘服务器的任务负载执行高效均衡的分层均衡策略。包括以下步骤：联合考虑计算、带宽两种资源的约束，将边缘网络的负载均衡问题形式化为一个具有线性约束的非线性规划问题；基于树形网络的特性，对卸载决策与传输带宽分配施加特定限制，将原负载均衡问题分解为若干个子问题，设计延迟估计函数对子问题进行求解；将所有子问题的解综合起来，解析出原负载均衡问题的解。
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公开(公告)号：CN113473420A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110746244.4
申请日：2021-07-02
Applicant: 南京大学
IPC: H04W4/70 , H04W12/02 , H04W12/041 , H04W12/10
Abstract: 本发明公开了一种面向无线网络环境的科研数据隐私保护增强方法及系统，所述方法包括：建立移动设备不同姿势和位移的变化模式，根据移动设备从无线网络信号发射源接收的无线网络信号的信号强度变化来检测设备状态变化的起始点，并对接收到的信号进行校准处理；将经过校准处理的数据序列量化为比特序列；根据比特序列计算密钥，通过移动设备之间相互交换加密消息来验证相互认证的一致性，生成独特且随机的对称密钥并建立完全连接。本发明通过测量无线网络信道的接收信号强度变化来量化移动设备的抖动模式并生成密钥，提高无线网络环境下科研数据的隐私保护性。
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公开(公告)号：CN108631947B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201810487054.3
申请日：2018-05-21
Applicant: 南京大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于纠删码的RDMA网络数据传输方法，所述方法包括以下步骤：(1)发送端获取应用的数据，将数据切分成固定大小的数据帧，再将每一帧数据切分为k个大小相同的数据块，然后发送给接收端；(2)若在指定时间阈值内还有数据块没有到达接收端，则发送端对这k个数据块编码生成m个校验块，将校验块发送给接收端；(3)接收端接收到这k+m块中的任意k个就可以恢复出一帧数据，当收到所有的数据帧就完成了一次数据传输。本发明通过纠删码生成冗余数据让接收端不用等待延迟路径上的数据包，从而降低传输延迟；通过纠删码硬件卸载，不增加CPU的计算开销。
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公开(公告)号：CN111950810A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010876972.2
申请日：2020-08-27
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自演化预训练的多变量时间序列预测方法和设备，所述方法基于预训练策略与卷积网络、长短记忆网络深度序列模型，结合单变量自演化信息与多变量依赖关系信息进行建模，实现了多变量时间序列预测的优化算法，同时兼顾了整体预测精度和局部单变量的预测精度。本发明具有较好的整体预测精度，对于局部单变量的预测精度保障性方面优于现有的多变量时间序列预测方法。
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公开(公告)号：CN108664658B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810487146.1
申请日：2018-05-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/735 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种考虑用户偏好随时间动态变化的协同过滤推荐方法，该方法包括数据预处理、模型训练和排序，其中，数据预处理主要对原始数据处理生成模型训练所要的格式化的学习样本集；训练模型主要根据生成的样本对用户特征和视频特征进行学习，主要由三块组成：参数矩阵、BPR模型和SimRank模型。当系统准备向用户推荐视频时，推荐引擎首先将后台记录的 对以及相应的元数据读入预处理模块；然后训练模块首先初始化所要学习的特征参数，根据数据预处理模块输入的对应的学习样本分别进行BPR学习和SimRank学习；最后根据训练好的用户特征和视频特征对视频进行排序并推荐。本发明在不增加时间复杂度的条件下动态建模用户的偏好，提升推荐的精准性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111459418A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010413800.1
申请日：2020-05-15
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于RDMA的键值存储系统传输方法。所述方法通过将内存键值存储系统与高性能计算硬件RDMA的结合，采用最快单边语义RDMA write操作，重新设计键值存储系统中的GET与PUT指令，将指令与数据通过write命令进行封装，仅需一次往返传输，完成数据访问，避免原有read操作带来的多次往返传输时延，返回阶段改由旁路客户端内核，提升客户端用户上层应用体验。同时针对原有因为单边操作旁路远端内核，带来的读写竞争无法由远端CPU统一调度的问题，在服务器端RDMA内存中引入优先队列，将多客户端并行指令转成有优先级的串行处理，解决采用单边write命令旁路内核带来的无法由服务器端处理读写竞争的问题。
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公开(公告)号：CN105956128B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201610302217.7
申请日：2016-05-09
IPC: G06F16/182
Abstract: 本发明公开一种基于简单再生码的自适应编码存储容错方法，其包含以下四个主要步骤：1)存入HDFS中的文件，以三副本方式存储；2)一个时间周期后，文件转为简单再生码快速码编码；3)当文件访问减少后，文件转为简单再生码紧凑码编码；4)随着运行中文件的动态属性，可能发生步骤2)和步骤3)中文件编码状态相互转化的情况。本发明通过在分布式文件系统HDFS中同时使用简单再生码紧凑码和快速码的两种编码形态，来达到存储开销和修复代价的折中，将基于简单再生码的自适应编码方法引入到HDFS中，结合文件状态和系统状态，建立了自适应编码机制，提高分布式存储系统的整体存储效率，降低修复代价。
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公开(公告)号：CN110113213A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910407477.4
申请日：2019-05-15
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云无线接入网架构的协作式缓存部署方法。包括以下步骤：根据网络拓扑获取RRH分布、用户分组及其权重、以及RRH与用户分组之间的连接关系分布；构建在不同路径上传输文件的能量消耗模型以及在存储设备上缓存文件的能量消耗模型；基于能量消耗模型推导最小化系统能耗的目标函数，转化为在文件存储能耗限制下最小化缓存方案的传输能耗问题；将传输能耗优化问题转化为加权最大覆盖问题，求解得出BBU及所有RRH上的文件放置方案；对于每一个给定的存储能耗，将其与对应的传输能耗结合，得到总能耗最小的缓存方案。本发明提供了一种高效的在云无线接入网络中进行协作式缓存部署的方法，有效地降低了网络中的总能量消耗。
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公开(公告)号：CN108664658A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810487146.1
申请日：2018-05-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种考虑用户偏好随时间动态变化的协同过滤推荐方法，该方法包括数据预处理、模型训练和排序，其中，数据预处理主要对原始数据处理生成模型训练所要的格式化的学习样本集；训练模型主要根据生成的样本对用户特征和视频特征进行学习，主要由三块组成：参数矩阵、BPR模型和SimRank模型。当系统准备向用户推荐视频时，推荐引擎首先将后台记录的 对以及相应的元数据读入预处理模块；然后训练模块首先初始化所要学习的特征参数，根据数据预处理模块输入的对应的学习样本分别进行BPR学习和SimRank学习；最后根据训练好的用户特征和视频特征对视频进行排序并推荐。本发明在不增加时间复杂度的条件下动态建模用户的偏好，提升推荐的精准性。
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公开(公告)号：CN105228028B
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201510601321.1
申请日：2015-09-18
Applicant: 南京大学镇江高新技术研究院
IPC: H04N21/61 , H04N21/643 , H04N21/433
Abstract: 本发明公开了一种基于UDP广播的视频流媒体数据分发与预缓存方法，通过为每一个待发送的视频缓存数据包添加预设的包头信息，并融合无线信道传输的广播特征，采用基于UDP广播的方式进行视频流媒体数据的分发和传输，结合基于决策树判断的视频数据预缓存方法对收到的数据包进行预缓存处理。本发明用于在由智能手机通过无线网卡的ad‑hoc模式而构建成的移动自组网中传输与缓存视频流媒体数据，大幅降低了移动自组网中的数据传输频次和数据传输量，减少了移动自组网中数据传输时的信道冲突次数和本地数据传输开销，提高了移动自组网的网络容量和数据传输效率，有效提升了移动自组网内的通信效率。
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