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公开(公告)号：CN117278522A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311132573.5
申请日：2023-09-04
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L61/103 , H04L67/141 , H04L9/40
Abstract: 本申请涉及一种获取便携式堡垒机网络地址方法、装置、计算机设备、存储介质。所述方法包括：发送寻址广播包，所寻址广播包中携带有第一地址信息，第一地址信息用于引导堡垒机返回回址广播包；监听回址广播包，回址广播包包括监听的第二地址信息以及第三地址信息；将第三地址信息确定为堡垒机网络地址。采用本方法能够允许运维设备快速查找堡垒机的网络地址，进而在未知堡垒机具体网络地址的情况下建立通信，提高了获取堡垒机网络地址的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN117272283A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311300588.8
申请日：2023-10-09
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请涉及一种程序运行的方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取端粒区对应的进制编码参数，从端粒区中端粒块的头部存储块提取偏移值；待运行程序为端粒区所关联的程序区中存储的程序；在偏移值表征端粒块未被使用的情况下，访问端粒块中的信息位存储块，得到信息位存储块对应的待验证编码信息；基于进制编码参数，对待验证编码信息进行编码转换，得到待验证数，确定待验证数的待验证哈希值；在待验证哈希值和与头部存储块中存储的哈希值相同的情况下，运行待运行程序。采用本方法能够简化环境的合法性验证流程并扩大使用场景。
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公开(公告)号：CN115277437B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202210912326.6
申请日：2022-07-29
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L41/12
Abstract: 本申请涉及一种网络拓扑构建方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：对不同网段进行探测，得到可连接的网络设备，并探测可连接的网络设备中主网络设备之间的路径关系，确定可连接网络设备的层级，进而根据网络设备层级以及连接关系构建拓扑图。整个过程中，基于不同网段主网络设备之间的路径关系，明确整个网络中可连接网络设备的层级关系，以便确定在构建网络拓扑图时不同层级网络设备的构建顺序，从而有序基于可连接网络设备之间的连接关系构建网络拓扑图，可以实现简单高效的网络拓扑构建。
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公开(公告)号：CN117056077A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311101691.X
申请日：2023-08-30
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请涉及一种深度学习部署方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取所述深度学习模型对应的第一计算图；根据所述第一计算图的各节点信息以及各节点之间的边信息，确定所述第一计算图中的各关键节点；根据所述第一计算图中各节点之间的边信息，将所述深度学习模型的各模型参数以及各模型参数之间的运算符划分为各模型参数集合；根据各所述关键节点，对各所述模型参数集合进行融合，得到各目标模型运算链路集合；将各所述目标模型运算链路集合部署至预设分布式集群。采用本方法融合得到的各目标模型运算链路集合在并行运行时可以拥有更好的并行运行效率。
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公开(公告)号：CN113449153B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110720858.5
申请日：2021-06-28
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/901
Abstract: 本申请涉及一种索引构建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取DAG图和DAG图的分区结果，将DAG图按照分区结果存储至预设分布式图计算系统，得到各DAG分区的图数据结构，对各DAG分区中的顶点进行排序，并行构建各DAG分区的内部点的2‑hop索引和边界点的2‑hop索引，重构各DAG分区的边界点的之间路径，根据各DAG分区的图数据结构和各DAG分区的边界点之间的路径，构建边界图，再基于边界图重构边界点的2‑hop索引，并将重构后的边界点的2‑hop索引划分至各边界点所在的DAG分区。采用本方法构建的索引进行分布式批量可达性查询，能够提高查询效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116596912A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310650651.4
申请日：2023-06-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06V10/764 , G06T7/13 , G06V10/26
Abstract: 本申请涉及一种医学图像中异常结构的尺寸测量方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取医学图像检测模型、医学图像分割模型、以及子宫切面图像；将子宫切面图像输入至医学图像检测模型，通过医学图像检测模型识别子宫切面图像中不同解剖结构对应的结构类别；若检测到存在异常类别，则通过医学图像分割模型采集子宫切面图像中各异常区域轮廓点集，异常区域包括子宫肌瘤对应区域、或子宫内膜息肉对应区域；根据各异常区域轮廓点集，测量各异常区域中异常结构的尺寸参数。采用本方法能够准确测量医学图像中异常结构的尺寸。
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公开(公告)号：CN116340576A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310191932.8
申请日：2023-03-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/901
Abstract: 本发明提供了一种用于图划分的边划分方法，首先加载待划分的图后计算出划分边界值；然后对图进行展开获得转换图，同时对转换图创建并查集和优先队列；接着依照贪心策略对边进行折叠，并对满足划分边界值的子图进行划分；最后当优先队列为空时，将剩下子图组合形成规模并划分。本发明通过实际采用点划分，本质使用边划分方法对图进行划分可以同时达到划分简单和负载均衡的优点；除此之外，本发明采用的是在贪心策略下对边进行折叠，因此空间上相邻的边倾向于折叠在同一子图中，因此能够尽可能减少结点的复制次数，进而减少通信开销。
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公开(公告)号：CN116310899A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310180011.1
申请日：2023-02-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请涉及一种基于YOLOv5改进的目标检测方法及装置、训练方法。目标检测方法包括：将各关键特征提取层输出的加权主干特征输入到特征融合模块指定的关键特征融合节点，将加权主干特征与原始FPN融合特征进行再次融合，得到目标融合特征；并增加一个子检测网络，将最浅层次关键特征提取层获得的高分辨率特征进行加权和再融合，得到高细节特征，并将高细节特征输入到新的小检测头和特征融合模块中；通过各检测头输出各待检测图像的预测框，得到待检测图像的目标检测结果；在网络训练过程中，引入了考虑角度损失等多种损失的SIOU损失函数；采用本方法能够提高小目标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN116055003A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310012870.X
申请日：2023-01-05
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请涉及一种数据最优传输方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待传输数据的数据传输矩阵；对数据传输矩阵中的每一行的行数据依次交织执行列重缩放操作与行重缩放操作，得到更新后的数据传输矩阵，并将每一行的行数据中经过行重缩放操作的行数据添加至预设列求和数组的相应位置中；将更新后的数据传输矩阵与更新前的数据传输矩阵进行比较，若比较结果满足预设迭代阈值，则将更新后的数据传输矩阵确定为目标数据传输矩阵；根据目标数据传输矩阵完成数据最优传输操作。采用本方法能够提高数据传输时内存访问速率以及内存计算单元利用率。
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公开(公告)号：CN116051687A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310090153.9
申请日：2023-02-07
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T11/60 , G06V10/28 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种合成图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取合成图像、前景图像的掩码和背景图像的掩码，图像处理模型的第一生成器根据合成图像和前景图像的掩码进行前景光影特征的提取，并生成第一合成图像；图像处理模型的第二生成器根据合成图像和背景图像的掩码进行背景光影特征的提取，并生成第二合成图像；基于前景光影特征和背景光影特征相似，第一合成图像和第二合成图像具有相似的光影特征，由第一合成图像和第二合成图像融合得到和谐化目标合成图像，并根据前景图像光影特征和背景图像的光影特征进行光影生成，得到具有光影的和谐化目标合成图像。
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