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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113810931A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110996324.5
申请日：2021-08-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向移动边缘计算网络的自适应视频缓存方法，综合考虑在多接入边缘计算网络系统环境下进行视频缓存的各种约束条件，在这些条件下通过缓存机制达到命中率的最大化，该方法包括以下步骤：首先将移动边缘计算网络系统环境下各边缘服务器从云服务器中缓存视频问题表述为命中率最大化的问题，再将缓存问题分解为缓存初始化问题、缓存调度问题和缓存替换问题，通过分步骤依次解决这三个问题，从而实现对边缘服务器中缓存视频命中率的最大化，并在仿真环境中进行实验，可以有效提升实验结果的准确度。
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公开(公告)号：CN114760311B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202210432207.0
申请日：2022-04-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L67/10 , H04L67/1074 , H04L67/1097 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种面向移动边缘网络系统的优化服务缓存及计算卸载方法，包括，对系统中的每一个元素进行定义，建立系统模型；建立移动边缘网络系统优化服务的缓存模型；建立移动边缘网络系统优化服务的计算卸载模型；提出面向移动边缘网络系统的优化服务缓存及计算卸载算法；解决每一个时间间隙最小化优化问题；本发明综合考虑在面向移动边缘网络系统的优化服务缓存及计算卸载方法的各种约束条件，在这些条件下通过联合缓存和计算卸载策略达到时延最小化。
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公开(公告)号：CN116525103A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310549217.7
申请日：2023-05-16
Applicant: 南京邮电大学通达学院
Abstract: 本发明提供一种基于XGBoost机器学习的血糖采集预测方法，属于数据处理技术领域，包括数据预处理步骤、XGBoost预测步骤以及预测值检验输出步骤，数据预处理步骤用以对输入数据进行处理，以便直接带入预测模型，XGBoost预测步骤用以对数据进行训练，将数据集拆分后进行测试，以便与真实值进行比较，预测值检验输出步骤，用以将两种不同的情况输出。高效、灵活地解决数据预测问题，并进行可视化展示。
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公开(公告)号：CN113810931B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110996324.5
申请日：2021-08-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向移动边缘计算网络的自适应视频缓存方法，综合考虑在多接入边缘计算网络系统环境下进行视频缓存的各种约束条件，在这些条件下通过缓存机制达到命中率的最大化，该方法包括以下步骤：首先将移动边缘计算网络系统环境下各边缘服务器从云服务器中缓存视频问题表述为命中率最大化的问题，再将缓存问题分解为缓存初始化问题、缓存调度问题和缓存替换问题，通过分步骤依次解决这三个问题，从而实现对边缘服务器中缓存视频命中率的最大化，并在仿真环境中进行实验，可以有效提升实验结果的准确度。
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公开(公告)号：CN114760311A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210432207.0
申请日：2022-04-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L67/10 , H04L67/1074 , H04L67/1097 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种面向移动边缘网络系统的优化服务缓存及计算卸载方法，包括，对系统中的每一个元素进行定义，建立系统模型；建立移动边缘网络系统优化服务的缓存模型；建立移动边缘网络系统优化服务的计算卸载模型；提出面向移动边缘网络系统的优化服务缓存及计算卸载算法；解决每一个时间间隙最小化优化问题；本发明综合考虑在面向移动边缘网络系统的优化服务缓存及计算卸载方法的各种约束条件，在这些条件下通过联合缓存和计算卸载策略达到时延最小化。
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