-
公开(公告)号：CN117596246A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410043836.3
申请日：2024-01-12
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: H04L67/101 , H04L67/1012 , H04L67/1008 , H04L67/60
Abstract: 本发明提供了一种基于异构资源度量特征的算力网络工作流调度方法及系统，其属于算力网络资源调度技术领域，所述方案在细粒度资源描述度量基础上，综合考虑任务、算力、网络以及数据等资源状况，通过调度跨域数据中心资源协作，有效提升了任务处理速度，提高资源利用率；所述方案可根据任务多样化的需求，制定需求与资源高度契合的调度策略，可以更加准确地匹配任务与资源，选择最适合的数据中心来执行任务；所述方案中，工作流中的子任务通过合理分配资源，缩短了任务的执行过程，提高了工作流执行效率；同时，所述方案针对多个数据中心负载情况，避免部分数据中心过载而导致任务延迟或一些数据中心空闲造成资源浪费的情况。
-
公开(公告)号：CN117557093A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311468817.7
申请日：2023-11-07
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: G06Q10/0635 , G06Q10/04 , G06F16/906 , G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q50/20 , H04L67/02
Abstract: 本发明涉及一种基于在线学习平台的早期学业风险预警方法及系统，是指：将在线学习平台产生的学生原始数据集依次经过数据处理、特征选择、学业风险预测、学业预警，与在线学习平台进行集成，对其中有学业风险的学生发送预警信息进行提醒；特征选择，包括：接收学生数据集，经过基于支持向量机的遗传算法处理后，输出最优子集学生数据集；学业风险预测，包括：接收最优子集学生数据集，传入混合神经网络模型即H2AL模型中进行训练，得到训练好的H2AL模型；本发明能够进行自动特征提取，更好地反映数据的内在结构，能够有效地处理大量特征，从中提取出最相关的信息，有助于减少模型对噪声和不必要特征的过度拟合，从而提高模型的泛化能力。
-
公开(公告)号：CN110825520B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN201910994328.2
申请日：2019-10-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F9/50 , H04L41/0896
Abstract: 本发明的实现资源高效利用的集群极速弹性伸缩方法，智能伸缩补偿过程包括：步骤1：创建智能弹性伸缩补偿模块IACM和补偿队列；步骤2：判断服务集群在未来一段时间是否需要增加节点；步骤3：把Pod资源，加入到补偿队列中；步骤4：设置补偿队列的优先级；步骤5：对Pod资源回收操作；步骤6：维护Pod资源；步骤7：周期性判断。本发明的集群极速弹性伸缩方法，服务集群在资源需求增加时，新的副本已经存在“补偿队列”中，直接拉起就可以加入集群，节省了建新副本的时间，实现了更加极致、快速的扩展集群节点资源的目标。当资源池资源匮乏时，进行资源调节，对资源占比较大致无法调节，可进行驱逐或杀死任务，以实现资源调度和资源伸缩。
-
公开(公告)号：CN116361709A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310331766.7
申请日：2023-03-31
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: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种自适应电力负荷识别方法与设备，属于电力负荷监测识别领域，包括：数据预处理；计算最小开机时间、最小关机时间、开启功率阈值；将获得的3个参数加入到模型训练过程中，对预处理后的数据提取有效的负荷激活数据；基于电力负荷数据，利用长短期记忆人工神经网络对电力负荷识别模型进行训练；将测试集按照比例进行分割，在“窗口”的寻找阶段，使用进程处理技术，得到能将测试时间控制在时间阈值以内的最佳“窗口”；利用最佳“窗口”定义实时推理程序中的滑动窗口大小，对电力负荷数据进行分解识别。本发明不再受到初始模型训练数据的局限，使用自适应方法来定义最佳长度的识别窗口，通用性好，精度较高。
-
公开(公告)号：CN116231860A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310190867.7
申请日：2023-03-02
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)
Abstract: 本发明涉及一种基于云边端协同的电力负荷智能识别系统、方法及设备，属于人工智能领域，包括云平台层、边缘层和终端层，云平台层包括云计算集群、数据库、云端文件存储系统以及MQTT服务器；边缘层是部署在配电侧的各种设备，包括边缘设备、边缘侧文件存储系统；终端层是具有数据采集功能的终端设备，用于将实时采集的电路上的电气数据通过无线网络传输到边缘层。本发明采用KubeEdge和EdgeX Foundry方法，实现一种基于云边端架构的电力负荷识别系统及方法，实现云边端设备信息交互与管理、边缘端与终端信息交互、云端电力负荷识别模型训练、镜像下发，为电力行业中电力负荷识别提供了一种高精度、易部署的系统及方法。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112965797A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110244427.6
申请日：2021-03-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的Kubernetes环境下面向复杂任务的组合优先级调度方法具体通过以下步骤来实现：a).计算每组任务的实际并行度；b).获取任务关键程度；c).获取用户优先级；d).获取用户的动态优先级；e).计算任务紧急程度；f).并行度和紧急程度的归一化处理；g).求优先级数值；h).pod排序和调度。本发明的组合优先级调度方法，由于在设置优先级时考虑到了任务并行性，可以避免其他任务提前占用节点资源导致并行任务无法获得资源而造成的任务执行失败问题。其次，在设置优先级时考虑到了任务紧急程度，可以保证紧急任务在节点资源不足时对非紧急任务所占用的资源进行抢占，从而成功执行紧急任务。
-
公开(公告)号：CN110825520A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910994328.2
申请日：2019-10-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的实现资源高效利用的集群极速弹性伸缩方法，智能伸缩补偿过程包括：步骤1：创建智能弹性伸缩补偿模块IACM和补偿队列；步骤2：判断服务集群在未来一段时间是否需要增加节点；步骤3：把Pod资源，加入到补偿队列中；步骤4：设置补偿队列的优先级；步骤5：对Pod资源回收操作；步骤6：维护Pod资源；步骤7：周期性判断。本发明的集群极速弹性伸缩方法，服务集群在资源需求增加时，新的副本已经存在“补偿队列”中，直接拉起就可以加入集群，节省了建新副本的时间，实现了更加极致、快速的扩展集群节点资源的目标。当资源池资源匮乏时，进行资源调节，对资源占比较大致无法调节，可进行驱逐或杀死任务，以实现资源调度和资源伸缩。
-
公开(公告)号：CN110278125A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910542314.7
申请日：2019-06-21
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Inventor： 陈静
Abstract: 本发明的云计算资源弹性测评方法，包括：a).在待测评的云计算平台上创建2个配置相同的集群；b).执行n次对两个集群施加相同负载和/或减少相同负载的测试，判断2个集群所增加或减少的虚拟机数量是否相等来评价云计算平台的资源配置准确度；c).判断2个集群增加或减少相同数量的虚拟机时，其所用时间差是否在设定时间范围内来评价资源配置速度；d).虚拟机性能指标测评；e).云计算平台资源弹性伸缩评价。本发明的云计算资源弹性测评方法，提出了一种简单、直观、实用的弹性测评方法，能够实现云计算资源弹性配置的快速测评，可快速确认云计算平台资源弹性是否有效、资源配置是否准确与及时、虚拟机性能的优劣。
-
公开(公告)号：CN104270459B
公开(公告)日：2017-09-29
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
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。
-
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
51
records
(took 0.042 seconds)
