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公开(公告)号：CN111784760B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010574574.5
申请日：2020-06-22
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明涉及通讯技术领域，提供一种订正雷达机器学习外推结果的方法，包括第一步，匹配回波单体：若第一轮廓与第二轮廓相重叠，且重叠面积占第一轮廓的面积的比例与重叠面积占第二轮廓的面积的比例之和超过第一阈值，判定第一轮廓与第二轮廓相匹配；第二步，质心订正：利用光流法外推的拟合直线对第一轮廓的质心进行订正，并根据订正的质心平移第一轮廓；第三步，轮廓订正：将平移后的第一轮廓缩放，使缩放后的第一轮廓的面积等于第二轮廓的面积。本发明利用预测整体运动趋势更准确的光流线性法外推的回波单体的图像对机器学习法外推的回波单体的图像进行订正，因而改善了对回波单体整体运动趋势的预测准度。
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公开(公告)号：CN115827206B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310060601.0
申请日：2023-01-18
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的显卡任务资源的调度方法及系统，其方法包括：确定同时刻在线的显卡数量以及针对每个在线显卡的请求数量，同时，确定每个在线显卡的资源集以及与在线显卡匹配的资源集中每个资源的任务响应时间；基于机器学习模型分析同个在线显卡在同时刻的请求数量、资源集以及任务响应时间，输出同个在线显卡的冲突事件；从除同个在线显卡外的剩余显卡中获取基于冲突事件的可调度单元，并基于可调度单元进行冲突任务的分配，实现显卡资源调度。通过对显卡本身的请求数量、资源集以及任务响应时间进行分析，来确定可能存在的冲突事件，并对冲突事件进行冲突任务分配，实现资源调度，有效地提高资源调度的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116560860B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310847275.8
申请日：2023-07-12
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的资源优先级的实时优化调整方法，属于资源调度技术领域，其方法包括：步骤1：获取并确认接收任务的需求信息，标定该任务的完成优先级；步骤2：获取针对该任务的资源申请请求信息；步骤3：根据资源申请请求信息从总资源池中选择相应的第一资源，并将第一资源初步分配至该任务；步骤4：基于机器学习模型分析多个任务基于完成优先级以及资源申请请求信息的冲突；步骤5：获取冲突并进行处理分析，产生相应的调度指令，对总资源池中的初步分配的第一资源进行优化调度。本发明通过及时对任务或资源冲突进行处理分析，合理地调动资源分配至任务，提升了资源的利用率；同时利用机器学习模型实现了资源的智能调度。
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公开(公告)号：CN115827206A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310060601.0
申请日：2023-01-18
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的显卡任务资源的调度方法及系统，其方法包括：确定同时刻在线的显卡数量以及针对每个在线显卡的请求数量，同时，确定每个在线显卡的资源集以及与在线显卡匹配的资源集中每个资源的任务响应时间；基于机器学习模型分析同个在线显卡在同时刻的请求数量、资源集以及任务响应时间，输出同个在线显卡的冲突事件；从除同个在线显卡外的剩余显卡中获取基于冲突事件的可调度单元，并基于可调度单元进行冲突任务的分配，实现显卡资源调度。通过对显卡本身的请求数量、资源集以及任务响应时间进行分析，来确定可能存在的冲突事件，并对冲突事件进行冲突任务分配，实现资源调度，有效地提高资源调度的效率。
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公开(公告)号：CN116560860A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310847275.8
申请日：2023-07-12
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的资源优先级的实时优化调整方法，属于资源调度技术领域，其方法包括：步骤1：获取并确认接收任务的需求信息，标定该任务的完成优先级；步骤2：获取针对该任务的资源申请请求信息；步骤3：根据资源申请请求信息从总资源池中选择相应的第一资源，并将第一资源初步分配至该任务；步骤4：基于机器学习模型分析多个任务基于完成优先级以及资源申请请求信息的冲突；步骤5：获取冲突并进行处理分析，产生相应的调度指令，对总资源池中的初步分配的第一资源进行优化调度。本发明通过及时对任务或资源冲突进行处理分析，合理地调动资源分配至任务，提升了资源的利用率；同时利用机器学习模型实现了资源的智能调度。
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公开(公告)号：CN116299292A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310343825.2
申请日：2023-04-03
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G01S7/41 , G01S13/95 , G01W1/10 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种基于卷积神经网络的闪电频次识别方法及系统。包括：获取体扫观测的雷达基数据，并得到雷达基数据的三维矩阵；对雷达基数据进行预处理；获取闪电数据，并以雷达基数据的时间为基准，将闪电数据按照时间分配到所对应的雷达基数据上，以获得雷达闪电数据集；对雷达闪电数据集进行数据分区处理，并将处理后的雷达闪电数据集保存；根据雷达闪电数据集并应用CNN模型对闪电频次进行识别。本发明通过运用卷积神经网络模型构建的雷达反射率因子识别闪电频次算法，能够比较好的识别出闪电频发的区域，为机场监控高频率闪电提供辅助支持和决策。
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公开(公告)号：CN111784760A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010574574.5
申请日：2020-06-22
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明涉及通讯技术领域，提供一种订正雷达机器学习外推结果的方法，包括第一步，匹配回波单体：若第一轮廓与第二轮廓相重叠，且重叠面积占第一轮廓的面积的比例与重叠面积占第二轮廓的面积的比例之和超过第一阈值，判定第一轮廓与第二轮廓相匹配；第二步，质心订正：利用光流法外推的拟合直线对第一轮廓的质心进行订正，并根据订正的质心平移第一轮廓；第三步，轮廓订正：将平移后的第一轮廓缩放，使缩放后的第一轮廓的面积等于第二轮廓的面积。本发明利用预测整体运动趋势更准确的光流线性法外推的回波单体的图像对机器学习法外推的回波单体的图像进行订正，因而改善了对回波单体整体运动趋势的预测准度。
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