基于模糊模式识别的Docker容器云平台下的容器调度方法

    公开(公告)号:CN106453492B

    公开(公告)日:2019-05-14

    申请号:CN201610781927.2

    申请日:2016-08-30

    Applicant: 浙江大学

    Inventor: 王哲 李善平

    Abstract: 本发明公开了一种基于模糊模式识别的Docker容器云平台中的容器调度方法,通过搜集并记录容器云平台中的每个服务器节点上所运行的所有Docker容器的资源指标,可以获取到容器在运行期间对于CPU,内存,网络IO,磁盘IO等服务器核心资源消耗的历史信息;另外,本发明利用模糊模式识别方法,利用这些资源消耗信息对Docker容器进行分类。在运行相同应用的Docker容器再次被调度的时候,对应的容器分类信息就可以作为调度算法的重要依据,Docker容器就会被调度算法调度到更合适的服务器节点上,使得每个服务器节点上的核心资源占用更加均衡。本发明实现简单,易于操作,具有可扩展性和易于部署的特点,适合为运行在分布式Docker容器云平台中的应用提供容器监控和容器调度服务。

    轮枝孢菌素A及与TRAIL组合在制备药物中的应用

    公开(公告)号:CN105596347B

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201511028579.3

    申请日:2015-12-31

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明提供轮枝孢菌素A单独或与TRAIL组合在制备抗肿瘤转移药物中的应用。本发明研究证实轮枝孢菌素A能够有效增加包括人肝癌细胞,乳腺癌细胞以及结肠癌细胞在内的肿瘤细胞对TRAIL的敏感性。目前临床上缺乏真正的抗肿瘤转移药物,因此verticillin A具有很好的应用前景。本发明verticillin A能够在较低剂量下有效增加肿瘤细胞对TRAIL的敏感性,并以协同作用的方式抑制肿瘤细胞转移。因此verticillin A及与TRAIL组合具有更好抗肿瘤细胞转移的应用前景。

    基于多视图流行低秩表示的受损图像修复方法

    公开(公告)号:CN103559683A

    公开(公告)日:2014-02-05

    申请号:CN201310438772.9

    申请日:2013-09-24

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 基于多视图流行低秩表示的受损图像修复方法,针对受损图像进行以下操作:首先,提取受损图像的多类型特征,获得受损图像的多视图表达;然后,构建并利用多视图流行保持受损图像的不同局部几何结构,对受损图像进行低秩矩阵分解,得到图像的多视图低秩表示和受损矩阵表示;最后,基于集成多视图低秩表示对受损图像进行修复,得到完整的原始图像。本发明的优点在于:充分考虑了受损图像的多视图补偿信息以及局部流行结构特征,能更好地恢复清晰而完整的原始图像,更有效地提高用户的视觉体验度,可应用于生物、医学和遥感探测等领域的图像修复。

    一种基于多视图学习的科学主题提取方法

    公开(公告)号:CN103530316A

    公开(公告)日:2014-01-22

    申请号:CN201310416384.0

    申请日:2013-09-12

    Applicant: 浙江大学

    CPC classification number: G06F17/30011

    Abstract: 基于多视图学习的科学主题提取方法,从论文数据库中获取论文数据,作为即将进行科学主题提取的目标文档;针对每个目标文档,提取该文档中的多个视图的数据信息,作为科学主题提取的依据;对每个视图的数据信息进行简单的数据预处理并针对每一个视图,将所有目标文档的数据信息表示成一个数据矩阵,每一个目标文档的数据信息是其中的一个行向量;利用多视图学习的方法,对目标文档进行聚类,属于同一类的目标文档对应相同的科学主题;对于每一类目标文档,分别提取它们的科学主题,并以多个关键词的形式表示出来。本方法的优点在于,弥补了传统方法只考虑单一方面数据信息的不足,更好的利用多方面的数据信息,借助它们的互补关系和潜在主题的一致性辅助聚类,得到更好的科学主题提取效果。

    一种用于碳碳偶联反应的酸碱双位点催化剂及其应用

    公开(公告)号:CN113941362B

    公开(公告)日:2023-01-20

    申请号:CN202111213624.8

    申请日:2021-10-19

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种用于碳碳偶联反应的酸碱双位点催化剂,该酸碱双位点催化剂由催化剂A与催化剂B复合而成,催化剂A选自具有表面碱性位点的金属氧化物,催化剂B选自具有表面酸性位点的分子筛。该酸碱双位点催化剂适用于包括醇类有机化合物、醛类有机化合物、酮类有机化合物和酯类有机化合物中的一种或多种间进行的碳碳偶联反应,可大大提高碳碳偶联反应的反应速率,显著提高底物的转化率、目标产物的产率与选择性。尤其对丙酮单独缩合偶联联产异丙叉丙酮和异佛尔酮的反应、环己酮自缩合偶联生产邻环己烯基环己酮反应、丙酸甲酯与甲醛缩合偶联制备甲基丙烯酸甲酯的反应及环戊酮与正戊醛缩合偶联制备戊叉环戊酮的反应具有优异的催化活性。

    一种基于流量特征的电力终端漏洞攻击防护方法

    公开(公告)号:CN112491849B

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202011295761.6

    申请日:2020-11-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于流量特征的电力终端漏洞攻击防护方法,属于智能电网终端设备安全技术领域。通过采集电力终端设备与主站间的通讯流量数据,并将电力终端设备正常工作状态下和受攻击状态下的通讯流量数据分类为正样本、负样本;再对正样本、负样本进行特征提取及选择,形成样本特征向量;选取分类器进行机器学习,生成漏洞攻击识别模型。在具体应用场景中,采集工作中电力终端设备与主站间的实时通讯流量数据并对其进行特征提取,形成检测特征向量;再将检测特征向量输入漏洞攻击检测模型,可判断电力终端是否受到攻击。本发明方法可对电力终端设备进行安全监测,并不依赖解析数据包内部信息,可有效增强电力系统的安全可靠性。

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