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公开(公告)号：CN119583579A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411716592.7
申请日：2024-11-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L67/1097 , H04L47/6275 , H04L47/52 , H04L47/2425
Abstract: 本发明属于RDMA及云内存池化领域，提供了一种基于RDMA的云内存池优先级流控方法及系统，本发明使用云服务器作为多个本地节点的云端云内存池，通过RDMA实现本地节点对云内存池服务器中内存的读写，逻辑上扩展本地节点的内存容量，并通过动态调控算法监测各本地节点对云内存池的内存需求及内存利用率，动态调控云内存池为各个本地节点分配的内存容量，提高内存利用率，同时，通过维护一个包含各个本地节点优先级的表，在发生网络拥塞时，通过优先级调度，实现网络拥塞控制，在保证网络吞吐量的同时，为高优先级节点提供高速稳定的数据传输与远程内存访问，保证重要事务的处理速度。
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公开(公告)号：CN118387110B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202410493222.5
申请日：2024-04-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: B60W40/06 , G01C21/16 , G01C21/18 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06F16/71 , G06F16/787 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G08G1/01 , G08G1/052 , B60W50/00 , G07C5/08
Abstract: 本发明公开了一种道路异常检测方法及系统，属于道路检测技术领域。包括：获取陀螺仪数据和加速度计数据，对陀螺仪数据和加速度计数据进行卡尔曼滤波；基于加速度计数据的采样频率，根据卡尔曼滤波后的加速度计数据或陀螺仪数据，获取道路颠簸异常检测结果；获取移动视频，将移动视频输入训练好的道路异常检测模型中进行处理，获取道路异常检测结果；其中，通过基于轨迹分割的时空查询算法存储移动视频，以提高道路异常检测的查询效率。能够提高道路异常检测的精度和效率，解决现有道路检测鲁棒性、精确度低的问题。
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公开(公告)号：CN119107493A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411130675.8
申请日：2024-08-16
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N7/01 , H04L47/125
Abstract: 本发明提出一种针对类别不平衡加密网络流量的分类方法及系统，涉及网络流量分类技术领域。包括获取原始类别不平衡加密网络流量，进行预处理，生成表征网络流量特征的真实的马尔可夫图像；搭建包括生成器和判别器的CWGAN‑GP网络，将真实的马尔可夫图像输入至CWGAN‑GP网络中，利用生成器生成马尔可夫图像，并利用判别器对生成的马尔可夫图像和真实的马尔可夫图像进行类别判别，实现对原始类别不平衡加密网络流量的分类。本发明克服了WGAN中的优化难题和样本可靠性问题，确保了样本生成的类别平衡，并保证了计算上更为高效。
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公开(公告)号：CN117994635B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410396190.7
申请日：2024-04-03
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/098
Abstract: 本发明属于机器学习技术处理，为了解决现有联邦学习中客户端模型训练的稳定性差，以及噪声负面影响的问题，提出了一种噪声鲁棒性增强的联邦元学习图像识别方法及系统，通过引入AdaBelief优化器和SCAFFOLD算法中的动量和控制变量机制对全局模型参数和全局控制变量进行本地更新，能够提高客户端本地训练稳定性并加快收敛速度；在客户端本地更新中，通过动态权重参数对损失函数进行改进，并结合平滑标签策略，个性化的学习策略在减少局部噪声的负面影响的同时并提高模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN117994635A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410396190.7
申请日：2024-04-03
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/098
Abstract: 本发明属于机器学习技术处理，为了解决现有联邦学习中客户端模型训练的稳定性差，以及噪声负面影响的问题，提出了一种噪声鲁棒性增强的联邦元学习图像识别方法及系统，通过引入AdaBelief优化器和SCAFFOLD算法中的动量和控制变量机制对全局模型参数和全局控制变量进行本地更新，能够提高客户端本地训练稳定性并加快收敛速度；在客户端本地更新中，通过动态权重参数对损失函数进行改进，并结合平滑标签策略，个性化的学习策略在减少局部噪声的负面影响的同时并提高模型的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115843070B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310152246.X
申请日：2023-02-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明公开了一种基于能量收集技术的海洋传感网络计算卸载方法及系统，涉及海洋观测传感网络技术领域，通过获取海洋传感设备在每一时隙内的实时信息，构建海洋传感设备在该时隙内执行计算任务的计算延迟和能量消耗以及将计算任务卸载至雾节点的传输时延和能量消耗，以此建立计算任务执行成本模型、海洋传感设备能耗模型和能量收集模型，并综合所构建的模型，以长期平均执行成本最小为目标函数，构建计算卸载模型，利用动态算法求解当前时隙内的最优计算卸载决策，实现为应用了能量收集技术的海洋传感网络提供最优计算卸载策略，为海洋传感设备和雾节点确定合适的任务卸载比例，提高海洋传感网络的计算性能，避免了节点资源浪费。
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公开(公告)号：CN116208508A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310224941.2
申请日：2023-03-03
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开了一种实现网络损伤的方法、系统及装置，该方法包括：接收用户损伤指令，生成并下发损伤配置模板；接收发送方发送的网络流数据包，根据损伤配置模板对接收的数据包进行网络损伤逻辑判断，识别待损伤网络流；根据损伤配置模板对待损伤网络流执行相应的网络损伤操作；存储并转发经过损伤操作的网络流数据包至接收方。本发明基于可编程交换芯片的可编程交换机，通过网络编程语言对可编程交换机进行相应网络损伤逻辑设计，实现模拟网络损伤的功能和性能需求，提高网络损伤模拟的可定义性，有效降低进行网络测试实验的成本。
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公开(公告)号：CN114401317B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210297887.X
申请日：2022-03-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L67/568 , H04L67/5682 , H04L67/1095 , H04W28/14
Abstract: 本发明属于数字信息的传输领域，尤其涉及一种面向海洋浮标的多点协作主动缓存组网方法及系统。该方法包括：获取请求方的请求指令，根据请求指令将与请求指令相关的数据包发送至请求方和备份节点；若所述备份节点接收到其他请求方的所述请求指令，则将所述数据包返回至其他请求方。本发明不仅可以更加主动地进行海洋边缘节点自由组网与数据包主动缓存，更能高效利用海洋边缘节点，降低数据传输时延，提高整体系统鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114637305A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210137755.0
申请日：2022-02-15
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明提供一种无人机最短路径规划方法及装置，涉及无人机飞行线路技术领域；该方法包括：在天气模型下通过最短路径规划算法生成无人机飞行路线最小连通图，通过最小连通图得到最短路径；基于SweepLine算法对天气模型进行凸包优化，得到天气优化模型；根据卷积神经网络训练天气优化模型，得到天气识别模型；基于Spark计算框架和天气识别模型更新所述最短路径，得到更新后的最短路径。无人机在飞行过程中能够通过天气模型自动探测前方禁飞区域，对其优化和校准，基于Spark计算框架和天气识别模型能够动态调整最短路径，通过启发式凸包优化最短路径，结合Spark计算框架提高计算速度，快速且准确得到最短路径。
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公开(公告)号：CN107454015B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201710657731.7
申请日：2017-08-03
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L12/851
Abstract: 本发明公开了一种基于OF‑DiffServ模型的QoS控制方法及系统，方法包括：S1、通过OpenFlow交换机的边缘节点将进入SDN网络的每个业务流发送至控制器；S2、通过控制器对每个业务流进行分类，并给不同类别的业务流设置不同的优先级和ToS值；S3、将每个业务流分别放入自身优先级对应的队列；S4、每隔一跳，根据SDN网络的网络状态信息、ToS值更新规则和每个业务流的QoS需求对每个业务流的ToS值进行更新，用以调整每个业务流的优先级，返回执行步骤S3。本发明的有益效果是：本技术方案中数据流可以根据每个端口数据流及队列的空闲情况，自适应调整流的分类，实时调整流所进入的队列，充分利用网络资源，在高优先级的流量过多时，也能保持网络性能的稳定性。
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