面向异构计算资源的深度强化学习协同调度方法及装置

    公开(公告)号:CN117909044A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202410033480.5

    申请日:2024-01-09

    IPC分类号: G06F9/48 G06F9/50 G06N3/092

    摘要: 本发明涉及人工智能算力资源调度技术领域,公开了面向异构计算资源的深度强化学习协同调度方法及装置,该方法包括:获取深度学习任务以及异构计算环境信息,异构计算环境为云边协同环境;根据深度学习任务以及异构计算环境信息构建任务调度模型;采用基于深度强化学习的任务调度算法根据任务调度模型对深度学习任务进行调度。本发明实现了在调度过程中考虑深度学习任务以及异构计算环境信息的目的,利用构建的任务模型采用基于深度强化学习的任务调度算法对深度学习任务进行调度,达到了充分利用反馈信息、提高深度学习任务协同调度的灵活性、实时性、泛化能力以及自适应性的效果,解决了相关技术中存在的深度学习任务调度质量较差的问题。

    电力异质数据的语义关联方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116484878B

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310737583.5

    申请日:2023-06-21

    摘要: 本发明涉及信息检索技术领域,公开了电力异质数据的语义关联方法、装置、设备及存储介质,本发明提供的方法,首先对多模态数据集进行模态内特征联合学习,包括全局特征和上下文特征,根据文本的全局特征向量、文本上下文特征向量,得到文本语义关联空间,根据图像的全局特征向量、图像上下文特征向量,得到图像语义关联空间,根据文本语义关联空间、图像语义关联空间,得到共享语义关联空间,将预设图像、预设文本映射至共享语义关联空间中,分别生成第一特征向量、第二特征向量,通过计算其相似度,得到预设图像、预设文本的语义关联度。通过本发明提供的方法能够很好地学习电网场景下不同子类别间的判别性以及异构数据间的关联关系。

    一种数据管理方法及装置

    公开(公告)号:CN114880406B

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202210482742.7

    申请日:2022-05-05

    摘要: 本发明提供了一种数据管理方法及装置,该方法包括:结合多个系统的业务数据为多个主题域中的各业务实体建立主数据,业务数据中包含各业务实体的实体信息;根据第一判别模型和主数据,对第一初始关联关系进行一致性校核,基于校核结果对第一初始关联关系进行调整,得到第一关联关系;根据第二判别模型和主数据,对第二初始关联关系进行一致性校核,基于校核结果对第二初始关联关系进行调整,得到第二关联关系;结合第一关联关系、第二关联关系建立实体‑关系主数据。通过执行本发明得到的各业务实体主数据更完整,且建立的实体‑关系主数据能够实现非直接相邻的业务实体之间的关联映射以及与相关业务实体关键属性信息的快速搜索和共享。

    电动汽车碳减排量核算方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN114722329B

    公开(公告)日:2022-08-26

    申请号:CN202210649972.8

    申请日:2022-06-10

    IPC分类号: G06F17/10

    摘要: 本发明实施例涉及一种电动汽车碳减排量核算方法、装置及电子设备。包括:获取电动汽车在核算期内的充电电量和放电电量;基于区域电网碳排放因子,确定区域用电二氧化碳排放系数;基于电动汽车‑燃油汽车能量转换二氧化碳排放系数和区域用电二氧化碳排放系数,确定电动汽车区域用电碳减排因子;将充电电量和放电电量、区域用电二氧化碳排放系数及电动汽车区域用电碳减排因子,输入到预设的电动汽车碳减排核算模型,获得电动汽车碳减排量。通过该方式,针对碳积分核定与交易需求,在缺少碳排放量责任核定的现状下,根据电动汽车碳减排核算模型,实现电动汽车用电行驶替代传统油车用油行驶和向电网放电替代传统能源发电所减排的二氧化碳量核算。