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公开(公告)号：CN116974696A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310954130.8
申请日：2023-07-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明涉及一种Kubernetes集群中有状态Pod在线迁移方法及装置。其方法包括：获取目标节点和源节点的待迁移Pod后，对源节点的待迁移Pod中的配置信息进行修改处理，得到修改后待迁移Pod中的配置信息；在目标节点中创建Target Pod，向源节点的预设Kubelet发起迁移请求，源节点的预设Kubelet对待迁移Pod进行预迁移操作后，得到源节点传输的待迁移Pod的内存镜像；当目标节点接收所有待迁移Pod的内存镜像后，将源节点中的待迁移Pod的所有容器进行并发停机Checkpoint，得到容器状态信息镜像和容器读写层文件；将迁移到目标节点的Pod中的容器进行并发恢复并启动，目标节点得到迁移后的Pod。本发明的目的是解决现有Kubernetes平台无法实现对有状态Pod的在线迁移操作的问题。
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公开(公告)号：CN119669794A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411740368.1
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/231 , G06F16/35 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于自然语言处理的工业互联网信息模型建模优化方法，涉及计算机技术领域；所述方法包括：通过将预设数据源和模型提示信息输入预设自然语言处理模型，提取得到建模元素；模型提示信息包括第一阶段提示信息和第二阶段提示信息；基于目标聚类个数将建模元素划分为相应数量的建模元素簇；基于建模元素簇构建信息模型；信息模型用于指示各个建模元素之间的关系；信息模型包括树状结构层，或者树状结构层和网状结构层的组合；其中，树状结构层包括信息模型对应的对象类层、各个建模元素簇对应的簇类别层和各个建模元素簇对应的代表要素层；能够解决信息模型的效果与可靠性较差的问题；提高信息模型的效果和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111988254B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010357503.X
申请日：2020-04-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度峰均比压缩与预失真联合优化方法，属于无线通信领域。首先正交相移键控或正交幅度调制产生调制数据符号X，将其调制后生成OFDM信号x(n)，经功率放大器得到采样信号y(n)；利用OFDM信号x(n)和采样信号y(n)构建PA模型。然后构建PAPR压缩模型表达式，利用PAPR压缩模型的输出信号r(n)构建DPD模型输出表达式。DPD模型输出的信号z(n)经过PA模型获得近似的OFDM压缩信号r′(n)，并构建解PAPR压缩模型的输出表达式。定义训练损失函数对DPD模型、PAPR压缩模型和解PAPR压缩模型进行联合训练，得到各模型的最优参数。实时采集OFDM信号x(n)，依次输入训练好的三个模型获取恢复信号x′(n)，完成通信系统的闭环。本发明有效提高了发射机的能量使用效率。
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公开(公告)号：CN119248414A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411020650.2
申请日：2024-07-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种容器化微服务智能协同编排方法及装置，方法包括：确定微服务架构系统的服务完成时延指标，并根据微服务架构系统的环境信息，确定系统负载均衡指标，进而根据指标编排训练初始化编排模型，得到微服务编排模型；将获取到的用户服务请求对应的请求状态信息，输入到微服务编排模型进行策略编排处理，得到编排策略；根据编排策略对容器化微服务进行部署，并运行部署后的容器化微服务，以处理用户服务请求。通过本申请，解决了现有技术在采用标量化方法对容器化微服务进行编排时，难以平衡微服务架构系统中的服务完成时延和系统负载均衡这两个指标，导致微服务架构系统的服务性能低下以及增加管理成本的技术问题。
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公开(公告)号：CN116306801A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211567134.2
申请日：2022-12-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于重要性的数据采集存储方法、装置、设备及介质，基于重要性的数据采集存储方法应用于包括边缘服务器、边缘设备以及中央处理器的边缘计算系统；该方法包括：确定待训练的卷积神经网络模型对应的损失函数，基于小批量随机梯度下降算法和所述损失函数，更新所述卷积神经网络模型；根据所述损失函数、边缘服务器的属性信息以及边缘设备的属性信息，确定数据上传信息和缓存队列信息；基于所述数据上传信息和所述缓存队列信息，确定随机优化问题；基于所述随机优化问题，确定长期优化策略和短期优化策略，基于所述长期优化策略和所述短期优化策略进行数据采集存储。本发明实现了算法性能的提升，降低了网络资源损耗。
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公开(公告)号：CN116233954A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211575350.1
申请日：2022-12-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习系统的分簇数据共享方法、装置及存储介质，联邦学习系统包括K个分布式设备和中央服务器，K为大于1的整数；方法包括：基于预先设置的分簇算法，将K个分布式设备划分为M个簇；M为小于K的整数，M个簇中存在至少一个包括簇头设备和簇内成员设备的簇；控制各簇中的簇头设备向簇内成员设备共享训练数据；基于预先设置的联邦学习算法，通过各分布式设备的训练数据与所述中央服务器协同迭代训练预先设置的初始模型，得到联邦学习训练后的目标模型。本发明通过对分布式设备进行分簇，由簇头设备向簇内成员设备共享训练数据，减缓了数据异构的程度，减小了联邦学习训练的通信开销，提高了最终训练的目标模型的准确度。
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公开(公告)号：CN111988254A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010357503.X
申请日：2020-04-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度峰均比压缩与预失真联合优化方法，属于无线通信领域。首先正交相移键控或正交幅度调制产生调制数据符号X，将其调制后生成OFDM信号x(n)，经功率放大器得到采样信号y(n)；利用OFDM信号x(n)和采样信号y(n)构建PA模型。然后构建PAPR压缩模型表达式，利用PAPR压缩模型的输出信号r(n)构建DPD模型输出表达式。DPD模型输出的信号z(n)经过PA模型获得近似的OFDM压缩信号r′(n)，并构建解PAPR压缩模型的输出表达式。定义训练损失函数对DPD模型、PAPR压缩模型和解PAPR压缩模型进行联合训练，得到各模型的最优参数。实时采集OFDM信号x(n)，依次输入训练好的三个模型获取恢复信号x′(n)，完成通信系统的闭环。本发明有效提高了发射机的能量使用效率。
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