公开(公告)号：CN118210609A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410369560.8

申请日：2024-03-28

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 韩腾飞 ,  于万钧 ,  吴盈 ,  程岳庆 ,  刘湘楠

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于DQN模型的云计算调度方法，涉及。包括定义云计算环境中的任务调度问题；构建任务调度架构，计算任务优先级，并进行调度决策；设计奖励函数，并训练DQN模型，任务调度架构包括任务管理器、调度器、DQN模型以及资源管理器，根据预先设定的概率将任务随机映射到虚拟机上，实现从随机探索到利用经验的过渡；当模型做出决策并获得反馈时，将经验存储到重放存储器中；重放存储器按批量抽取样本数据，对模型进行训练；设计奖励函数，采用深度神经网络结构构建DQN模型，并设置超参数；迭代训练DQN模型。本发明设计了综合时间跨度和服务水平协议(SLA)违反情况的奖励函数，使DQN模型在训练过程中能够权衡多个目标。

公开(公告)号：CN118941577A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410980330.5

申请日：2024-07-22

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 陈伟 ,  于万钧 ,  吴盈 ,  程岳庆

IPC: G06T7/11 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于改进U‑Net的视网膜血管分割方法及系统，包括：收集3D眼底医学图像，利用对称的编码‑解码结构，通过卷积、池化和上采样操作对图像特征进行提取和整合；引入密集卷积层和SimAM无参数注意力机制，通过残差结构映射浅层和深层特征，增强特征重用性；通过残差结构减少梯度消失，使用SimAM注意力机制对特征图进行加权融合，提升模型特征表示能力。结合SimAM注意力机制，模型能够更加精准地关注与任务相关的重要特征，从而显著提高视网膜血管分割的精度，特别是在细小血管和复杂背景中的分割效果。SimAM无参数注意力机制通过计算特征相似性矩阵，对特征图进行加权融合，使模型能够有效减少背景噪声对血管分割的干扰。