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公开(公告)号：CN115793838A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211377320.X
申请日：2022-11-04
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应固定优先级半透视混合关键任务能耗优化方法，包括以下步骤:建立半透视非精确混合关键调度模型；利用响应时间分析方法计算混合关键任务在系统处于低模式和高模式的响应时间；根据响应时间与其截止期限的关系，利用最佳优先级分配方法确定任务的优先级；计算任务集的能耗最优能耗速度。本发明通过响应时间的分析方法以及最佳优先级分配方法，计算能耗的最优速度，不仅有效地提高系统的利用率，而且能够降低系统能耗。
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公开(公告)号：CN112181971B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202011166681.0
申请日：2020-10-27
IPC: G06F16/215 , G06F16/242 , G06F16/2455 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于边缘的联邦学习模型清洗和设备聚类方法、系统、设备和可读存储介质，方法包括：根据设备所在的局域网地址，对设备聚类，将在每个局域网部署一个移动边缘节点服务器；参与训练的终端设备接收到云端发来的全局模型，在本地数据上训练得到本地更新模型；计算终端设备本地更新模型参数与全局模型参数间的余弦相似度；判定所述余弦相似度是否大于设定阈值，若余弦相似度大于设定阈值的本地更新模型，传输到移动边缘节点服务器参与边缘聚合，得到簇模型；将局域网的簇模型发送到云端参与全局聚合，得到全局聚合模型。本发明提出的方法能够在减少不必要的通信开销和避免服务器高并发访问带来的传输延迟的情况下提高联邦学习通信效率的方法。
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公开(公告)号：CN110308977B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910554633.X
申请日：2019-06-25
Applicant: 华侨大学
Inventor： 张忆文
Abstract: 本发明公开了一种动态利用率更新混合关键偶发任务低能耗方法，包括以下步骤:通过虚拟截止期限策略调度混合关键偶发任务集Γ；计算低关键层次偶发任务的最优速度和高关键层次偶发任务的最优速度在混合关键偶发任务的调度点，动态更新系统利用率Utot；根据系统利用率Utot，计算低关键层次偶发任务和高关键层次偶发任务的执行速度和本发明的方法通过动态利用率更新，计算低关键层次偶发任务与高关键层次偶发任务的最终执行速度，有效地降低系统能耗。
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公开(公告)号：CN115016632A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210748903.2
申请日：2022-06-29
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多处理器分区的动态优先级节能调度方法，包括计算非精确混合关键任务τi的最大利用率ui，利用最大利用率ui进行非降序排序；采用最坏适应方法，将非精确混合关键任务τi分配到处理器Pl上；如果分配到处理器Pl的任务集调度可行，计算处理器Pl的能耗优化速度Sl，否则该任务集调度不可行；本发明提供的方法比现有的多处理器分区方法在任务集调度可行方面提升大约4.48倍的性能，与其它混合关键系统周期任务调度方法相比节约大约7.92％的能耗；此外混合关键系统能耗的降低，可以降低产品的生产成本，提高产品的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114578943A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210156954.6
申请日：2022-02-21
Applicant: 华侨大学
Inventor： 张忆文
IPC: G06F1/3234 , G06F1/329 , G06F9/48 , G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种固定优先级非精确混合关键任务调度方法，包括以下步骤:建立非精确混合关键调度模型；给出系统处于低模式和高模式时调度可行的充分条件；通过奥兹利方法决定任务的优先级；根据系统调度可行的充分条件判断任务集是否能够被调度。本发明通过奥兹利方法决定任务优先级，给出任务集调度可行的条件，不仅有效地提高系统的利用率，而且时间开销小。
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公开(公告)号：CN112148631A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011025007.0
申请日：2020-09-25
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F12/02 , G06F12/0882 , G06F3/06
Abstract: 本发明提供一种基于高速缓存感知的垃圾回收方法、设备及存储介质，其中方法包括:垃圾回收操作开始时，固态硬盘会扫描所有物理块和高速缓存，得到每块物理块内包含有效页的数量以及每块物理块保存在高速缓存中的有效页的数量；将每块物理块的有效页数量减去每个物理块保存在高速缓存中的有效页数量，得到每块物理块真正需要移动的有效页的数量；选择上述数值最小的物理块作为垃圾回收的目标块；针对该目标块，开始扫描每一个物理页；并采用高速缓存一致性方法，完成目标块的没有保存在高速缓存中的所有有效页移动，即完成一次垃圾回收操作；本发明提供的方法，能够取得更少的有效页移动，获得良好的性能。
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公开(公告)号：CN111597030A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010435985.6
申请日：2020-05-21
Applicant: 华侨大学
Inventor： 张忆文
Abstract: 本发明公开了一种基于任务属性可适应因子能耗优化方法，包括以下步骤:建立基于任务属性的周期任务模型；根据所采用的调度策略，计算调度策略因子；利用任务的属性，计算任务产生的空闲时间；利用任务的可适应因子分配空闲时间，计算能耗最优的处理器速度。本发明的方法通过任务属性计算空闲时间，能够有效地降低计算空闲时间的开销，通过可适应因子分配空闲时间，确定处理器速度能够有效地降低系统能耗。
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公开(公告)号：CN111292366A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010094884.7
申请日：2020-02-17
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及智能汽车的自动驾驶领域，尤其涉及一种基于深度学习和边缘计算的视觉行车测距算法，包括以下步骤：S1、构建带行车测距数据集并进行标注；S2、利用构建的标准数据集，生成适用于行车测距的深度模型；S3、联合边缘设备和传感设备自动对网络进行分割加速推断；S4、用测试数据集进行实验，预测行车距离，本发明使用单目摄像头采集行车数据集，节省了成本。且通过多种数据增强的方法对数据集进行了有效扩充，不仅增加了数据量，有效避免了网络过拟合，提高了行车测距的准确率。
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公开(公告)号：CN110308977A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910554633.X
申请日：2019-06-25
Applicant: 华侨大学
Inventor： 张忆文
Abstract: 本发明公开了一种动态利用率更新混合关键偶发任务低能耗方法，包括以下步骤:通过虚拟截止期限策略调度混合关键偶发任务集Γ；计算低关键层次偶发任务的最优速度 和高关键层次偶发任务的最优速度 在混合关键偶发任务的调度点，动态更新系统利用率Utot；根据系统利用率Utot，计算低关键层次偶发任务和高关键层次偶发任务的执行速度 和 本发明的方法通过动态利用率更新，计算低关键层次偶发任务与高关键层次偶发任务的最终执行速度，有效地降低系统能耗。
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