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公开(公告)号：CN108900334A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810678846.9
申请日：2018-06-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ILP模型的副本选择节点在网络设备上的布局方法，其面向位于数据中心中的分布式键值存储系统，其中，数据中心使用基于树结构的多层网络拓扑，包括：按照键值存储请求的来源，将请求划分成不同的流量组；在各机架顶部交换机的出口采集各流量组的流量统计信息；根据所述流量统计信息，求解ILP模型得到副本选择节点在网络中的布局。本发明通过将键值存储系统的请求划分到不同的流量组，确定布局问题的优化目标和限制条件，形式化布局问题为线性整数规划模型问题，该方法可有效降低副本选择时“羊群效应”的发生，让每个副本选择节点可根据更加新近的系统状态选择副本，从而提高副本选择效率，降低分布式键值存储系统的响应延时。
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公开(公告)号：CN110362426B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201910544859.1
申请日：2019-06-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明公开了一种面向突发性负载的选择性副本实现方法及系统，属于云对象存储领域，包括：存储服务器接收到访问请求后，获得目标数据对象副本所在的目标存储设备，并确定是否由目标存储设备服务该访问请求；若由目标存储设备服务该访问请求且其中的副本为基础副本，则预测目标数据对象是否将被突发访问；若预测目标数据对象将被突发访问，则在响应中进行标记；存储客户端接收到含标记的响应后，将响应中的数据缓存在本地后再返回给请求发送方，然后获取一个满足副本创建条件的存储设备，获取成功后将数据迁移至该设备，从而为目标数据对象创建一个新的额外副本。本发明能够提高云存储系统处理突发性负载时的资源利用率及系统性能。
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公开(公告)号：CN110362426A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910544859.1
申请日：2019-06-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明公开了一种面向突发性负载的选择性副本实现方法及系统，属于云对象存储领域，包括：存储服务器接收到访问请求后，获得目标数据对象副本所在的目标存储设备，并确定是否由目标存储设备服务该访问请求；若由目标存储设备服务该访问请求且其中的副本为基础副本，则预测目标数据对象是否将被突发访问；若预测目标数据对象将被突发访问，则在响应中进行标记；存储客户端接收到含标记的响应后，将响应中的数据缓存在本地后再返回给请求发送方，然后获取一个满足副本创建条件的存储设备，获取成功后将数据迁移至该设备，从而为目标数据对象创建一个新的额外副本。本发明能够提高云存储系统处理突发性负载时的资源利用率及系统性能。
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公开(公告)号：CN108805132A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810557803.5
申请日：2018-06-01
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G06K9/344 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的垃圾文本过滤方法，先对字符数据进行过滤，去除非必要的符号、空格及语气助词，根据垃圾文本中存在的不同数据类型进行分类，将字符数据和图形数据分别通过标记加以区分，但不改变两类数据的顺序和位置，将图形数据通过深度学习算法转换成字符数据，数据转换为深度学习方法的一个重要组成部分，结合原字符数据通过深度学习算法与云服务器中的违禁词进行对比得到垃圾文本，文本对比为深度学习方法的一个重要推广，能够做到有效的深度拦截和提示。本发明有效解决了现有的文本过滤方法不能很好筛选出由字符数据和图形数据共同组成的垃圾文本问题，将深度学习算法应用到垃圾文本处理，提高了筛选的准确率。
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公开(公告)号：CN108900509B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201810700159.2
申请日：2018-06-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于可编程网络设备的副本选择器，所述副本选择器面向位于数据中心中的分布式键值存储系统，其中，数据中心使用基于树结构的多层网络拓扑，所述副本选择器硬件组成包括可编程交换机和网络加速器，其中，一个或多个网络加速器与一个可编程交换机直接相连构成副本选择器；所述副本选择器软件组成包括转发规则和执行器，其中，转发规则运行在可编程交换机上，负责数据包转发；执行器运行在网络加速器上，负责为分布式键值存储请求选择副本。本发明利用可编程网络设备的可编程能力，将副本选择的任务从终端主机移到了网络设备中，降低发生“羊群效应”的概率；本发明分别为NetRS请求和NetRS响应设计了不同的数据包格式，以减少使用NetRS协议引入的额外网络开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107451041B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201710607350.8
申请日：2017-07-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明公开了一种对象云存储系统响应时延分布预测方法，包括：对象云存储响应时延分布预测模型的参数采集方法；对象云存储系统后端进程响应时延分布预测方法；对象云存储系统后端进程上的请求在前端层上的响应时延分布预测方法；对象云存储系统总体响应时延分布预测方法。本发明提出一种基于排队论的操作合并方法，将对象云存储系统中请求处理过程中涉及的多种复杂操作整合成有利于使用排队论建模的操作，从而实现对象云存储系统响应时延分布的预测，本发明能提高对象云存储系统响应时延预测准确度，解决现有技术存在的时延预测误差大的技术问题。
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公开(公告)号：CN108805132B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201810557803.5
申请日：2018-06-01
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的垃圾文本过滤方法，先对字符数据进行过滤，去除非必要的符号、空格及语气助词，根据垃圾文本中存在的不同数据类型进行分类，将字符数据和图形数据分别通过标记加以区分，但不改变两类数据的顺序和位置，将图形数据通过深度学习算法转换成字符数据，数据转换为深度学习方法的一个重要组成部分，结合原字符数据通过深度学习算法与云服务器中的违禁词进行对比得到垃圾文本，文本对比为深度学习方法的一个重要推广，能够做到有效的深度拦截和提示。本发明有效解决了现有的文本过滤方法不能很好筛选出由字符数据和图形数据共同组成的垃圾文本问题，将深度学习算法应用到垃圾文本处理，提高了筛选的准确率。
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公开(公告)号：CN108900509A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810700159.2
申请日：2018-06-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于可编程网络设备的副本选择器，所述副本选择器面向位于数据中心中的分布式键值存储系统，其中，数据中心使用基于树结构的多层网络拓扑，所述副本选择器硬件组成包括可编程交换机和网络加速器，其中，一个或多个网络加速器与一个可编程交换机直接相连构成副本选择器；所述副本选择器软件组成包括转发规则和执行器，其中，转发规则运行在可编程交换机上，负责数据包转发；执行器运行在网络加速器上，负责为分布式键值存储请求选择副本。本发明利用可编程网络设备的可编程能力，将副本选择的任务从终端主机移到了网络设备中，降低发生“羊群效应”的概率；本发明分别为NetRS请求和NetRS响应设计了不同的数据包格式，以减少使用NetRS协议引入的额外网络开销。
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公开(公告)号：CN119280374A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411151156.X
申请日：2024-08-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明涉及药物递送载体技术领域，尤其涉及一种氯毒素‑蜂毒肽纳米颗粒及其制备方法和应用。制备方法包括：称取氯毒素溶于PBS缓冲溶液中，加入2‑亚氨基硫烷盐酸盐，充分混合，室温孵育，形成CTX‑SH溶液；称取二肉豆蔻酰磷脂酰胆碱，加入三氯甲烷溶液，混匀，再加入C.O溶液、磷脂‑聚乙二醇‑马来酰亚胺溶液，充分混匀；对溶液进行干燥，用PBS溶液重悬、超声充分溶解；将经硫醇化处理的CTX‑SH溶液加入至上述溶液中，孵育1～3天，经超滤纯化形成CTX‑NP纳米颗粒溶液；配制蜂毒肽溶液，逐滴加入CTX‑NP，孵育10～24h，超滤纯化。优点在于：靶向脑胶质瘤、抑制原位脑胶质瘤生长，改善脑胶质瘤免疫抑制型微环境。
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公开(公告)号：CN108900334B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201810678846.9
申请日：2018-06-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ILP模型的副本选择节点在网络设备上的布局方法，其面向位于数据中心中的分布式键值存储系统，其中，数据中心使用基于树结构的多层网络拓扑，包括：按照键值存储请求的来源，将请求划分成不同的流量组；在各机架顶部交换机的出口采集各流量组的流量统计信息；根据所述流量统计信息，求解ILP模型得到副本选择节点在网络中的布局。本发明通过将键值存储系统的请求划分到不同的流量组，确定布局问题的优化目标和限制条件，形式化布局问题为线性整数规划模型问题，该方法可有效降低副本选择时“羊群效应”的发生，让每个副本选择节点可根据更加新近的系统状态选择副本，从而提高副本选择效率，降低分布式键值存储系统的响应延时。
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