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公开(公告)号：CN106569895B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201610924256.0
申请日：2016-10-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种基于容器的多租户大数据平台构建方法，该方法包括：基于容器虚拟化技术独立封装大数据平台的功能组件；基于描述性文件作为事务运行单元，实现大数据平台的自动部署和集群管理；通过模块结构实现细粒度集群资源访问控制；基于云服务、云安全技术为多租户环境下的大数据应用提供安全的隔离和共享策略；基于组件化的大数据计算服务消费栈构建可伸缩的大租户大数据平台。本发明方法具有自动化构建大数据平台等优点，提出了基于三层架构的大数据部署框架，简化大数据平台的集群维护，同时考虑了面向多租户的资源共享策略。
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公开(公告)号：CN111461173A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010151406.5
申请日：2020-03-06
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G10L21/0208 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的多说话人聚类系统及方法，系统包括：噪声去除模块，用于去除音频中噪声；语音活动检测模块，用于检测声音的起始结束位置，分离语音部分和非语音部分；基于自注意力机制的深层次特征向量生成网络，用于提取音频片段的深层次特征向量；基于双向长短期记忆网络Bi-LSTM以及自注意力机制的全监督聚类网络，用于聚类深层次特征向量并输出聚类结果。本发明的基于注意力机制的多说话人聚类方法，去除了噪声对聚类结果的影响，而且基于自注意力机制的特征向量生成模块能够学习音频的全局结构特征，生成具有判别特性的特征向量。基于Bi-LSTM及自注意力机制的全监督聚类网络能更好地学习时序以及判别特征，让聚类效果更好。
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公开(公告)号：CN110660383A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910890520.7
申请日：2019-09-20
Applicant: 华南理工大学
IPC: G10L15/02 , G10L15/26 , G10L21/0208 , G10L21/0272 , G10L25/03 , G10L25/69
Abstract: 本发明公开的一种基于歌词歌声对齐的唱歌评分方法，包含以下顺序的步骤：歌曲录制；歌声伴奏分离、噪声去除；提取基音频率以及振幅；以句子为单位，歌词与歌声对齐；分割对齐后的歌声中每个字的基音频率；计算基音频率相似性得分；根据用户歌声以及标准歌声的每一句时长以及每个字的起始结束时间计算节奏得分；归一化用户歌声和标准歌声的振幅；计算振幅相似性得分；对基音频率得分、节奏得分、振幅得分乘以权值系数并相加，计算歌曲的综合得分。本发明的唱歌评分方法，减少了伴奏以及噪声对歌声评价的影响；合理利用歌词的标签信息，使得评价用户的基音频率以及节奏更为准确；多方面评价用户歌曲，让歌曲评分结果更加客观全面。
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公开(公告)号：CN105446816B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201510765040.X
申请日：2015-11-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开的一种面向异构平台的能耗优化调度方法，包含以下步骤：采集所有异构物理节点的资源信息并发送给虚拟资源配置决策器；虚拟资源配置决策器计算出每个异构物理节点对应的虚拟资源份额，并相应修改；刷新所有异构物理节点的配置信息，每个异构物理节点的虚拟资源份额被更新，平台重新启动，接收用户提交的作业并放入作业队列中；集群平台从作业队列中取出一个作业，根据数据块大小将作业切分成若干个任务；按照DRF算法计算出该作业所需要的虚拟资源份额，集群平台通过能耗最优调度算法将该作业所需的虚拟资源分配给该作业。本发明的方法具有充分利用集群平台资源异构性特征提高平台资源调度效率和减少平台任务调度能耗等优点。
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公开(公告)号：CN105446816A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510765040.X
申请日：2015-11-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F9/50
CPC classification number: Y02D10/22 , Y02D10/36 , G06F9/5088
Abstract: 本发明公开的一种面向异构平台的能耗优化调度方法，包含以下步骤：采集所有异构物理节点的资源信息并发送给虚拟资源配置决策器；虚拟资源配置决策器计算出每个异构物理节点对应的虚拟资源份额，并相应修改；刷新所有异构物理节点的配置信息，每个异构物理节点的虚拟资源份额被更新，平台重新启动，接收用户提交的作业并放入作业队列中；集群平台从作业队列中取出一个作业，根据数据块大小将作业切分成若干个任务；按照DRF算法计算出该作业所需要的虚拟资源份额，集群平台通过能耗最优调度算法将该作业所需的虚拟资源分配给该作业。本发明的方法具有充分利用集群平台资源异构性特征提高平台资源调度效率和减少平台任务调度能耗等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102970354B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201210444683.0
申请日：2012-11-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于超资源融合的云计算体系的构造方法，是将云计算系统的构造行为统一为两统一化：系统成分的超资源一统、构造操作的超资源融合一统以及融合的语义框架化；所述系统成分的超资源一统是指将云计算系统的构成成分都统一为超资源；所述构造操作的超资源融合一统是指将云计算系统的形成与运行行为都统一视为融合操作，通过组合、复合及集成的融合操作来形成云计算系统；所述融合的语义框架化是指将融合操作通过纵横交错的分层抽象，形成多级分层的共性成分，并预制为可共享的标准件，供形成具体的融合操作使用。该方法的显著特点是云操作的形式语义化和过程的纵横交错化，同时可显著提高云计算系统的开发效率与产品质量。
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公开(公告)号：CN114564499B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210121976.9
申请日：2022-02-09
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/215 , G06F16/174 , G06F16/25 , G06F16/906 , G06Q40/04 , G06Q40/06
Abstract: 本发明公开了一种轻量级的金融数据查询、量化策略开发和回测方法及装置，方法包括：通过多网站爬虫且交叉验证的方法下载各类型金融数据；对数据进行分类、分标、去重、降位数处理，序列化成二进制文件，压缩存储成本地轻量化文件；针对轻量化文件设计数据查询接口，并用多线程封装；基于上述数据查询接口实现高速仿真回测和实盘交易平台，集成回测、自定义模型预测和实盘文件生成功能。本发明通过将金融数据高效处理后压缩存储在本地，仅占用小容量空间实现高速、无数量限制的数据查询，并基于此实现高速的仿真回测功能，大大提高量化投资实验的速度，并且实现实盘文件生成功能，可将实验策略直接对接到实盘交易平台。
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公开(公告)号：CN111914000B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202010572777.0
申请日：2020-06-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/2458 , G06F1/3206
Abstract: 本发明公开了一种基于功耗预测模型的服务器功率封顶方法，包括以下步骤：实时采集服务器的功耗数据，再将数据存储到数据库中；获取不同CPU负载对应的服务器整机功耗；计算不同CPU负载下服务器对应的能效比，得到最佳能效比的功耗区间；构建预测模型，处理服务器的历史功耗数据，构建三类输入特征，训练初始的服务器功耗预测模型；构造输入特征，预测服务器未来一段时间的功耗序列；检测模型的累计预测误差，判断是否需要重新训练模型；计算预测序列的功耗均值，与最佳能效的功耗区间进行比较，选择对应的功率封顶设置值或功耗控制策略。本方法可以使服务器保持在较高的能效水平，降低服务器在低载时的能源消耗。
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公开(公告)号：CN117252788A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311543549.0
申请日：2023-11-20
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种图像修复方法、装置及存储介质，属于图像处理领域。其中方法包括：获取待修复图像和掩码图像；将待修复图像的像素值变换到[‑1,1]的取值范围内；将像素值变换后的结果设置为初值，利用掩码图像的像素值设置指示系数；基于设置的初值和指示系数，建立Cahn‑Hilliard方程二阶数值格式，并使用几何多重网格求解器进行求解；根据求解结果，将经过修复的图像的像素值变换到预设的取值范围内。本发明基于差分方法的CH方程二阶数值格式，并使用几何多重网格求解器进行求解；相比一阶格式，二阶格式能够获得的信噪比更高，在修复图像过程中明显增强了图像边界感，修复效果较之一阶格式得到大幅提升。
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公开(公告)号：CN116737360A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310444433.5
申请日：2023-04-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F9/50 , G06F18/22 , G06F18/2413
Abstract: 本发明公开了一种面向混合负载的多基准驱动调参的服务器能效调优方法及装置，方法包括离线模型训练和在线能效调优两个阶段；离线阶段，收集多个基准的运行时数据，建立多标签负载分类模型实现混合负载与多基准间的映射，同时为各基准构建性能预测模型、最大性能评估模型、能效预测模型；在线阶段，基于不同参数的特性实现双粒度的优化策略：利用模型识别混合负载的资源需求及服务器实时能效状态，执行有针对性的系统参数调优；同时，基于能效曲线和CPU利用率实现细粒度的频率调节，解决寻优延迟导致的调优滞后问题。本发明能够自适应地识别混合负载的资源需求，并选择特定参数组合值进行优化，从而提高服务器运行复杂混合负载时的能效表现。
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