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公开(公告)号：CN116257363B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310532434.5
申请日：2023-05-12
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院
Abstract: 本发明涉及资源管理技术领域，公开了一种资源调度方法、装置、设备及存储介质，包括：基于微服务框架中各微服务的工作负载数据预测各微服务对应的目标工作负载；基于目标工作负载和预设策略梯度模型确定各微服务对应的水平伸缩策略，预设策略梯度模型中设置有Critic网络、若干个Actor网络和Global网络；通过水平伸缩策略和工作副本控制器对各微服务的工作副本进行调整。本发明通过微服务框架中各微服务的工作负载和预设策略梯度模型确定各微服务的水平伸缩策略，以通过水平伸缩策略对各微服务的工作副本进行调整，从而可以在提高微服务的服务质量的同时，提高计算资源的利用率以降低云计算中心的运行成本。
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公开(公告)号：CN114915640B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202210488101.2
申请日：2022-05-06
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院 , 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
Abstract: 本申请公开了一种数据安全交互方法、系统、装置、设备及可读存储介质，涉及工业互联网技术领域。本发明通过在区块链网上的一节点上进行数据交互，响应于所述区块链网中协同制造平台发送的协同指令，生成行动数据及与所述行动数据对应的响应指令；在生成所述行动数据时，确定所述行动数据是否安全；若所述行动数据安全，则将所述响应指令反馈至所述协同制造平台。本申请中实现了在区块链网内部进行协同制造时，对交互动作的安全性监控，并对节点之间交互的行动数据进行安全性判断，保证协同制造时，各节点之间交互动作的安全性。
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公开(公告)号：CN116302448B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310532436.4
申请日：2023-05-12
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种任务调度方法和系统，该方法应用于kubernetes，通过接收目标任务并在接收到目标任务后获取若干个当前可用计算节点；将目标任务的资源需求参数和当前可用计算节点的当前资源分配参数输入至目标DQN模型，目标DQN模型输出符合预设服务指标的优选节点；对优选节点进行节点匹配并基于匹配结果确定目标计算节点；将目标任务调度至所述目标计算节点。本发明可通过目标DQN模型从当前可用计算节点中选取符合预设服务指标的优选节点，然后将节点匹配成功的优选节点确定为最终的目标计算节点，最后基于目标计算节点实现任务调度，即本发明可提高任务调度的服务质量，进而提高用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN115674272A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211370397.4
申请日：2022-11-03
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院 , 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) , 中国科学技术大学
IPC: B25J19/00 , B25J9/16 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种机器人故障诊断方法、装置、设备以及存储介质，涉及工业智能制造领域，所述方法包括：获取机器人的扭矩信息；将所述扭矩信息输入至训练好的故障诊断模型中，获得所述故障诊断模型输出的故障类型信息；其中，所述故障诊断模型为LSTM‑Resnet混合深度学习模型。本申请提高了确定机器人故障信息的效率。
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公开(公告)号：CN115564654A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211287290.3
申请日：2022-10-20
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院 , 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) , 中国科学技术大学
Abstract: 本发明涉及状态监测技术领域，公开了一种基于废料焚烧发电过程的状态监测方法、装置及存储介质，该方法包括：获取目标传感器采集的当前废料焚烧发电过程的点云数据集合；将点云数据集合输入至预设状态监测模型，获取目标点云数据集合；在检测到目标客户端发送的状态监测请求时，向目标客户端发送目标点云数据集合，以使目标客户端基于目标点云数据集合对当前废料焚烧发电过程进行监测。由于本发明通过状态监测模型将获得当前废料焚烧发电过程的目标点云数据，客户端在接收到目标点云数据后可以基于目标点云数据集合对废料焚烧发电过程进行监测，从而基于废料焚烧发电过程建立的三维建模对车间的生产状况进行实时监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114363974A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210041467.5
申请日：2022-01-14
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院 , 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
IPC: H04W36/00
Abstract: 本发明公开了待切换邻小区列表构建方法、设备以及存储介质，该方法包括：在进入切换进程时，获取邻居小区的基站指标信息和最大迭代次数；根据基站指标信息，计算邻居小区对应的基站的置信上界指数；将置信上界指数大于预设阈值的基站添加到基站列表，采用置信上界指数降序排列基站列表中的基站；依次扫描基站列表中的基站，当基站对应的接收信号强度值和负载值满足预设切换条件时，将对应的基站作为目标切换基站，计算对应的收益值和代价值，并更新迭代次数；在迭代次数大于或者等于最大迭代次数时，将最后一次迭代对应的邻小区列表作为待切换邻小区列表。本发明使用NCL配置算法构造待切换邻小区列表以达到减少信令开销和切换延迟的目的。
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公开(公告)号：CN112437016A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011264636.9
申请日：2020-11-11
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院
IPC: H04L12/801 , H04L12/851 , G06N3/02 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种网络流量识别方法、装置、设备及计算机存储介质，该方法包括以下步骤：针对不同图模式的网络流量进行采集，并进行标注；预处理采集到的所述网络流量，提取每一个网络会话的特征信息；基于所述特征信息，生成数据流图；利用所述数据流图的数据对图神经网络进行训练，生成网络流量识别模型；将未知流量转换为数据流图的数据输入所述网络流量识别模型，所述网络流量识别模型将未知流量的数据流图和自身学习到的图模式进行匹配；当匹配程度大于预设阈值时，则判定所述未知流量对应的图模式，从而确定未知流量对应的网络应用。本发明解决网络流量识别正确率低的问题，实现利用图神经网络判定网络流量的图模式以及对应的网络应用。
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公开(公告)号：CN116302448A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310532436.4
申请日：2023-05-12
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种任务调度方法和系统，该方法应用于kubernetes，通过接收目标任务并在接收到目标任务后获取若干个当前可用计算节点；将目标任务的资源需求参数和当前可用计算节点的当前资源分配参数输入至目标DQN模型，目标DQN模型输出符合预设服务指标的优选节点；对优选节点进行节点匹配并基于匹配结果确定目标计算节点；将目标任务调度至所述目标计算节点。本发明可通过目标DQN模型从当前可用计算节点中选取符合预设服务指标的优选节点，然后将节点匹配成功的优选节点确定为最终的目标计算节点，最后基于目标计算节点实现任务调度，即本发明可提高任务调度的服务质量，进而提高用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN112437016B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202011264636.9
申请日：2020-11-11
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种网络流量识别方法、装置、设备及计算机存储介质，该方法包括以下步骤：针对不同图模式的网络流量进行采集，并进行标注；预处理采集到的所述网络流量，提取每一个网络会话的特征信息；基于所述特征信息，生成数据流图；利用所述数据流图的数据对图神经网络进行训练，生成网络流量识别模型；将未知流量转换为数据流图的数据输入所述网络流量识别模型，所述网络流量识别模型将未知流量的数据流图和自身学习到的图模式进行匹配；当匹配程度大于预设阈值时，则判定所述未知流量对应的图模式，从而确定未知流量对应的网络应用。本发明解决网络流量识别正确率低的问题，实现利用图神经网络判定网络流量的图模式以及对应的网络应用。
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公开(公告)号：CN112437022B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202011264614.2
申请日：2020-11-11
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院
IPC: H04L41/069 , H04L47/125
Abstract: 本发明公开了一种网络流量识别方法、设备及介质，该方法包括：预处理采集到的网络数据，提取每一个网络会话的特征信息，生成流量日志；基于流量日志，构建预设时间段内的第一形式流量图；在第一形式流量图中增加构建服务器端节点之间相关性的相关边，生成第二形式流量图；利用第二形式流量图的数据对图神经网络进行训练，生成网络流量识别模型；将未知流量转换为第二形式流量图输入网络流量识别模型；网络流量识别模型将未知流量的第二形式流量图和自身学习到的图模式进行匹配；当匹配程度大于预设阈值时，则判定所述未知流量对应的图模式，从而确定未知流量对应的网络应用。本发明实现构建异构图训练网络流量识别模型判定图模式以及网络应用。
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