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公开(公告)号：CN115952008A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310247734.9
申请日：2023-03-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种服务器集群资源的统一调度方法和装置，该方法针对服务器资源调度的增量实时调度和全量碎片整理，合并简化了调度方法，实现了方法的复用；该方法包括以下步骤：获取当前时刻服务器集群状态的快照；根据快照，获取集群中的所有在运行的服务器集合，并根据优先级进行降序排列；依次遍历所排序的服务器集合，对每台服务器，通过弹射链和蒙特卡洛树搜索方法，依次判断所部署的容器是否可迁移至其它低优先级的服务器，并执行相应操作。本发明能获得完整的迁移路径和过程态，对服务器集群的资源进行整理，提高了资源的使用率，优化集群性能，降低功耗，助力实现数据中心的低碳节能、绿色环保的追求。
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公开(公告)号：CN116779021A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310329242.4
申请日：2023-03-29
Applicant: 之江实验室
IPC: G16B15/30 , G16B30/00 , G16C20/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于自动特征交叉的药物靶标结合亲和力预测方法，包括：获取药物分子SMILES序列、靶标蛋白氨基酸序列以及固有属性特征；将SMILES序列表示为基于原子和化学键构成的图；分别对药物分子图和氨基酸序列表征学习，获得药物分子的特征嵌入和氨基酸的特征嵌入；对药物分子及靶标蛋白的类别型固有属性特征进行嵌入表征，获得类型型固有属性特征嵌入；使用SENet对前述步骤各类特征嵌入进行相关性建模，动态学习特征重要性；采用自动特征交叉方法对筛选的特征进行特征交叉；基于筛选特征和交叉特征，获得药物分子与靶标蛋白的结合亲和力预测值。本发明能够自适应的学习和融合药物分子和靶标蛋白的特征信息，大大提升了药物分子与靶标蛋白结合亲和力预测的准确度。
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公开(公告)号：CN115774800B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310095896.5
申请日：2023-02-10
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/2455 , G06F16/245 , G06F16/2453 , G06F16/22 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于NUMA架构的时变图处理方法、电子设备、介质，所述方法将顶点在不同快照上的若干副本组织成顶点组，并设计基于顶点组的时变图数据结构；采用时变图分割方法将顶点组分配存储至不同NUMA节点；再进行时变图处理，包括：依次对每个NUMA节点进行聚合计算，在每轮聚合计算的过程中，每个NUMA节点的每个顶点组向下一个NUMA节点发送聚合请求，下一个NUMA节点完成聚合任务后，再向其下一个NUMA节点发送聚合请求，直到所有NUMA节点都完成聚合，其中，每个NUMA节点对应的所有顶点组被并行执行。本发明方法有效减少了远程NUMA节点的随机访问次数，使时变图计算的内存访问效率得到显著提升。
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公开(公告)号：CN115774800A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202310095896.5
申请日：2023-02-10
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/2455 , G06F16/245 , G06F16/2453 , G06F16/22 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于NUMA架构的时变图处理方法、电子设备、介质，所述方法将顶点在不同快照上的若干副本组织成顶点组，并设计基于顶点组的时变图数据结构；采用时变图分割方法将顶点组分配存储至不同NUMA节点；再进行时变图处理，包括：依次对每个NUMA节点进行聚合计算，在每轮聚合计算的过程中，每个NUMA节点的每个顶点组向下一个NUMA节点发送聚合请求，下一个NUMA节点完成聚合任务后，再向其下一个NUMA节点发送聚合请求，直到所有NUMA节点都完成聚合，其中，每个NUMA节点对应的所有顶点组被并行执行。本发明方法有效减少了远程NUMA节点的随机访问次数，使时变图计算的内存访问效率得到显著提升。
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公开(公告)号：CN114758035B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210661703.3
申请日：2022-06-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种针对未配对数据集的图像生成方法及装置，该方法包括：对第一模型和第二模型进行改进，其中所述第二模型包括第一子模型和第二子模型；将两组内部具有相同数据分布的未配对数据集作为改进后的第一模型的输入，训练改进后的第一模型，并通过改进后的第一模型训练完成后输出的两组配对数据集分别训练改进后的第一子模型和第二子模型；获取未配对数据集；将所述未配对数据集输入训练后的第一模型后，得到所述第一模型生成的第一生成数据集和第二生成数据集；将所述第一生成数据集和第二生成数据集分别输入训练后的第一子模型和第二子模型，并将所述第一子模型和第二子模型生成的第三生成数据集和第四生成数据集作为最终生成结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114896434A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210821230.9
申请日：2022-07-13
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/51 , G06F16/58 , G06F16/583 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于中心相似度学习的哈希码生成方法及装置，该方法包括：获取带有标签的训练数据集；利用哈达玛矩阵，为所述训练数据集中相同标签的数据构造一个共享的哈希中心，从而得到若干哈希中心；根据所述训练数据集中的样本经过多模态神经网络生成的哈希码与该数据对应的哈希中心之间的距离，计算得到中心相似性学习的目标损失函数；根据所述中心相似性学习的目标损失函数，训练多模态神经网络；获取多模态数据并对所述多模态数据进行预处理；将预处理后的多模态数据输入训练后的多模态神经网络中，生成多模态哈希码。
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公开(公告)号：CN114417073A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210309856.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/953 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种加密图的邻居节点查询方法及装置、电子设备，该方法包括：提取每个节点的邻居节点，生成邻居节点表；根据邻居节点表和生成的密钥组，生成加密索引字典；对加密索引字典进行扩充，将扩充索引字典发送至云服务器以使得云服务器对扩充索引字典进行存储；接收用户端的关于目标节点的查询请求；根据查询请求和密钥组，生成目标节点的查询令牌；向用户端发送查询令牌和密钥组，以使得用户端向云服务器发送查询令牌，云服务器根据查询令牌和扩充索引字典，对目标节点的邻居节点进行查询，将查询结果发送至用户端，用户端根据密钥组对查询结果进行解密，从而得到目标节点的明文查询结果。该方法可实现top‑H跳邻居节点和top‑k邻居节点的查询。
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公开(公告)号：CN117057439A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310893300.6
申请日：2023-07-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N20/00 , G06F18/24 , G06F17/14 , G06N3/0464 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种模型参数更新方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收联邦学习服务端发送的针对各联邦学习客户端所共有的数据分布预测模型的参数更新指令；其中，参数更新指令携带数据分布预测模型的共享参数和特定参数；响应于参数更新指令，对共享参数和特定参数进行更新，得到更新后的共享参数和更新后的特定参数；将更新后的共享参数发送至联邦学习服务端，并将更新后的特定参数保留在本地；接收联邦学习服务端对共享参数聚合处理后发送的聚合共享参数；基于聚合共享参数和更新后的特定参数确定对应的目标共享参数和目标特定参数。采用本方法能够解决数据异质性问题，提高数据分布预测模型的准确性。
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公开(公告)号：CN116360790A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310274453.2
申请日：2023-03-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种基于虚拟机的代码编译方法、装置及执行方法、装置，其中，该基于虚拟机的代码编译方法包括：通过获取字节码中的代码块，判断代码块是否属于热点函数，若是，通过启发式编译对代码块进行编译获得第一代码；通过机器学习对代码块进行编译获得第二代码；对第一代码和第二代码进行性能评估，获得第三代码；将第三代码编译为本地代码；并将本地代码存储在预设寄存器中。通过本申请，解决了相关技术中存在传统的JIT编译方案通过解释执行的方式运行速度慢的问题，减少常用编译的代码块的反复执行的次数，省去了大量的调用和重新解释的过程，并且存放在寄存器中更可以提高执行速度，节省时间。
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公开(公告)号：CN115952008B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310247734.9
申请日：2023-03-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种服务器集群资源的统一调度方法和装置，该方法针对服务器资源调度的增量实时调度和全量碎片整理，合并简化了调度方法，实现了方法的复用；该方法包括以下步骤：获取当前时刻服务器集群状态的快照；根据快照，获取集群中的所有在运行的服务器集合，并根据优先级进行降序排列；依次遍历所排序的服务器集合，对每台服务器，通过弹射链和蒙特卡洛树搜索方法，依次判断所部署的容器是否可迁移至其它低优先级的服务器，并执行相应操作。本发明能获得完整的迁移路径和过程态，对服务器集群的资源进行整理，提高了资源的使用率，优化集群性能，降低功耗，助力实现数据中心的低碳节能、绿色环保的追求。
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