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公开(公告)号：CN110572828B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201911018609.0
申请日：2019-10-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本公开公开了基于国密算法的物联网安全认证方法、系统及终端，采集物联网终端的基本信息；将采集的物联网终端的基本信息进行加密处理，得到终端标识信息；将终端标识信息和会话密钥请求，发送给服务器；终端标识信息用于服务器对物联网终端进行有效性验证；超时判断步骤：判断是否超过设定时间段，如果超过，则返回终端标识信息制备步骤；如果未超时，则继续判断是否接收到服务器反馈的会话密钥应答消息；如果接收到服务器反馈的会话密钥应答消息，则对会话密钥应答消息进行解密并恢复出会话密钥；进入下一步；如果未接收到，则返回超时判断步骤；采用会话密钥对物联网终端的待传输的数据进行加密处理，将加密处理后的数据传输给服务器。
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公开(公告)号：CN108926342B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201810568551.6
申请日：2018-06-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402 , A61B5/04
Abstract: 本发明公开一种基于稀疏矩阵消除ECG信号基线漂移的方法，将ECG峰值信号建模为稀疏矩阵，将基线信号建模为低通信号，通过稀疏矩阵算法计算消除基线漂移后的ECG信号和基线，具有易操作，运行速度快，心电信号图不易失真的优点，以零刻度为基线消除基线漂移，真正的达到了ECG信号消除基线漂移的目的，且有利用QSR波检测。通过稀疏矩阵的稀疏表示降低了数据复杂度，可以充分发挥数据所含有的信息，去掉冗杂的数据信息，达到最大化利用数据。
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公开(公告)号：CN109145255A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810593876.X
申请日：2018-06-11
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F17/16
CPC classification number: G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种稀疏矩阵LU分解行更新的异构并行计算方法。本发明在superlu算法的基础上，结合太湖之光的主从异构特点，使superlu求解器在矩阵分解阶段，对行更新的过程中，将大规模计算任务转移至从核，利用从核组高效的计算和数据通信能力，提高超大规模稀疏矩阵的求解计算能力，进一步求解的整体性能。本发明按矩阵的数据进行任务划分的方式，对矩阵数据块按行进行划分，首先为每个从核开辟一个矩阵空间，每个从核负责几个矩阵行的求解，在求下三角单位矩阵类型的线性方程组的过程中，各行数据相互独立，避免求解空间发生冲突和依赖，顺利实现对方程组的求解。
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公开(公告)号：CN108926342A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810568551.6
申请日：2018-06-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402 , A61B5/04
Abstract: 本发明公开一种基于稀疏矩阵消除ECG信号基线漂移的方法，将ECG峰值信号建模为稀疏矩阵，将基线信号建模为低通信号，通过稀疏矩阵算法计算消除基线漂移后的ECG信号和基线，具有易操作，运行速度快，心电信号图不易失真的优点，以零刻度为基线消除基线漂移，真正的达到了ECG信号消除基线漂移的目的，且有利用QSR波检测。通过稀疏矩阵的稀疏表示降低了数据复杂度，可以充分发挥数据所含有的信息，去掉冗杂的数据信息，达到最大化利用数据。
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公开(公告)号：CN104239058A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410483420.X
申请日：2014-09-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F9/44
Abstract: 本面向复用的软件需求建模及演化方法，包括：（1）首先，领域需求模型树DR-T初始化；（2）采采用wiki方式进行领域需求获取，将采用自然语言描述的领域需求通过wiki系统收集起来。（3）确定共性需求，构建领域需求模型。（4）新建应用App[m]的应用需求模型AR-T[m]初始化。（5）向AR-T[m]添加差异需求节点，形成完整的App[m]应用需求模型。（6）应用需求模型AR-T[m]向领域需求模型DR-T的演化。（7）领域需求模型DR-T中共性需求演化为非共性需求。软件企业通过采用该面向复用的软件需求建模及演化方法，可以逐步构建某个业务领域的需求模型，形成软件企业重要的无形资产。当该领域中有新的软件需要构建时，可以复用领域需求模型中的规约，快速形成需求规格说明以及需求模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104199724A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410456973.6
申请日：2014-09-10
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的基于性价比的虚拟化资源调度优化方法，用户申请资源时，根据申请的虚拟资源配置将其所属的整合比区间中；在系统运行时，周期性地判断物理服务器的类型，对于重负载服务器，将使用率小的若干虚拟资源迁移到本区间内整合比上升的或者整合比更小的相邻区间的物理服务器上；对于轻负载服务器，将使用率大的若干虚拟资源迁移到本区间内整合比下降的或者整合比更大的相邻区间的物理服务器上。本发明的资源调度优化方法，一方面，同一整合比区间内的高负载虚拟资源会被迁移到整合比低的物理服务器上，使得用户用最少的费用占用了更多的物理资源；另一方面，对于轻负载虚拟资源在保证性能不受影响的前提下，会被迁移到整合比高的物理服务器上，可以降低运营成本。
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公开(公告)号：CN118484321A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410946509.9
申请日：2024-07-16
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省公安厅
IPC: G06F9/54 , G06N5/01 , G06F18/23213 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及计算机存储技术领域，提供了一种基于组级学习的缓存学习方法及系统。该方法包括，获取组级特征和子组级特征；当缓存需要进行淘汰时，根据待预测组的组级特征，采用已训练的组的梯度提升树模型，得到该组的预测效用值；根据组内子组的子组级特征，采用已训练的子组的梯度提升树模型，得到该子组的预测效用值；分别将组的预测效用值和子组的预测效用值按照数值大小进行排序；从效用值最低的组开始，选择与该组写入时间最接近的N‑1个组，构成一个包含N个组的淘汰候选集合；从N个组的淘汰候选集合，选择保留效用值高于设定值的若干个子组，其余淘汰出缓存。本发明能够更准确地预测数据对象组的效用，且减少不必要的缓存淘汰。
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公开(公告)号：CN116909741A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310878440.6
申请日：2023-07-18
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: G06F9/50 , G06F15/173
Abstract: 本发明涉及一种基于新一代申威众核处理器提高从核并行写共享主存临界资源速度的方法及系统，包括：从核在其私有的局部数据存储器上申请数据空间；将主存储器内的临界资源数据拷贝到各自的私有的局部数据存储器上；各从核进行读写操作；各从核通过远程内存访问(RMA)通道，发起规约操作，规约操作是指将多个从核私有的局部数据存储器内的临界资源数据进行某种聚合函数运算，得到一个最终结果；通过直接内存访问(DMA)通道，将私有的局部数据存储器内规约操作后的临界资源数据写回主存储器。本发明的方法可以有效提高申威众核处理器从核读写共享主存临界资源的速度，提高超级计算机的性能和效率。
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公开(公告)号：CN113487117B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110957980.4
申请日：2021-08-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明涉及一种基于多维度用户画像的电商用户行为数据模拟的方法及系统，包括以下步骤：步骤1：构建电商平台基础数据集；电商平台基础数据集是指包括电商平台各种商品信息的集合，步骤2：构建商品间的关联规则表；商品间的关联规则是用来描述两个或多个商品之间的关联性；步骤3：构建多维度用户画像；先设计一个多维度用户画像框架，再利用该多维度用户画像框架依据使用者的不同需求实例出具体的多维度用户画像；步骤4：模拟生成电商用户行为数据；包括用户基本信息、用户购物数据和用户浏览记录数据。本发明能够快速模拟出大量电商用户的行为数据，大大降低了大数据教学和科研人员获取实验数据的难度。
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公开(公告)号：CN113835984B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202111135266.3
申请日：2021-09-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明公开了一种基于国产超算微架构的众核应用性能评估方法。本发明针对神威国产超级计算机系统Athread并行编程模式中，线程组任务分发和结束、数据传输、数据计算、从核同步与通信等主要流程，根据大量不同规模的实际算例运行数据，拟合出对应的时间运行模型，且误差在10％以内，能有效的评估众核应用程序的运行性能。
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