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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109299301B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201811083102.9
申请日：2018-09-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于形状分布和曲度的三维模型检索方法，该方法主要分为以下几个步骤：1)计算输入模型的形状分布函数特征以及曲度特征；2)根据形状分布特征，计算输入模型和三维模型数据库中的各个模型的相似度，利用该相似度检索返回一个结果集；3)利用输入模型的曲度特征，计算结果集中各个模型与输入模型的相似度；4)根据3)中的相似度计算结果，输出检索结果。该方法通过输入模型的形状分布和曲度特征在三维模型数据库中进行检索，利用组合特征实现三维模型的全局和局部匹配，能够有效的提高三维模型检索的匹配精度，具有一定的应用价值和参考意义。
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公开(公告)号：CN109976908B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201910196409.8
申请日：2019-03-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于RNN神经网络时间序列预测对服务器集群进行动态伸缩调度的方法。该方法包括，一种基于RNN神经网络对服务器集群资源负载进行预测的技术方案，一种基于反向传播理论对RNN模型求最优解的方法和一种根据预测结果对服务器集群进行动态调度的方法。通过RNN神经网络对服务器集群历史负载进行检测，预测出服务器集群下一个时间点可能的负载状况，根据预测结果增加或减少服务器集群节点数量。保障服务器集群拥有弹性伸缩且稳定的计算能力。
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公开(公告)号：CN109840253A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910021944.X
申请日：2019-01-10
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及企业级大数据平台架构，旨在以低成本提升企业在实际生产中对大数据处理、提取、存储、数据挖掘的规范性和效率。大数据平台基于Hadoop、Spark、Hive、Hbase等Apache开源项目，可以运行在可拓展的普通硬件上，构建了一个完整的大数据数据技术体系，包括数据存贮、离线计算、实时计算和机器学习平台。可以满足多种复杂条件下的企业计算任务。该平台还包括一套完整的matedata存储、数据质量监督、ETL流程标准等数据处理规范以及核心数据保护、数据权限控制等策略方案以保证数据质量规范性和数据数据资产的安全。
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公开(公告)号：CN109976908A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910196409.8
申请日：2019-03-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于RNN神经网络时间序列预测对服务器集群进行动态伸缩调度的方法。该方法包括，一种基于RNN神经网络对服务器集群资源负载进行预测的技术方案，一种基于反向传播理论对RNN模型求最优解的方法和一种根据预测结果对服务器集群进行动态调度的方法。通过RNN神经网络对服务器集群历史负载进行检测，预测出服务器集群下一个时间点可能的负载状况，根据预测结果增加或减少服务器集群节点数量。保障服务器集群拥有弹性伸缩且稳定的计算能力。
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公开(公告)号：CN109299301A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811083102.9
申请日：2018-09-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于形状分布和曲度的三维模型检索方法，该方法主要分为以下几个步骤：1)计算输入模型的形状分布函数特征以及曲度特征；2)根据形状分布特征，计算输入模型和三维模型数据库中的各个模型的相似度，利用该相似度检索返回一个结果集；3)利用输入模型的曲度特征，计算结果集中各个模型与输入模型的相似度；4)根据3)中的相似度计算结果，输出检索结果。该方法通过输入模型的形状分布和曲度特征在三维模型数据库中进行检索，利用组合特征实现三维模型的全局和局部匹配，能够有效的提高三维模型检索的匹配精度，具有一定的应用价值和参考意义。
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