公开(公告)号：CN116431076A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310454571.1

申请日：2023-04-25

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 贾刚勇 ,  赵育淼 ,  饶欢乐 ,  任庆 ,  王国坤 ,  俞铭辉

IPC: G06F3/06

Abstract: 本发明公开了一种日志追加型文件系统闪存的数据缓存管理装置及方法，属于闪存设备、日志文件系统和缓存数据管理领域。该装置，包括主机设备端和闪存设备端；主机设备端包括了日志追加型文件系统和地址关联追踪器；闪存设备端包括地址关联感知的缓存管理器、闪存翻译层以及NAND闪存芯片。该方法首先有地址关联追踪器构建一个长度固定的文件跟踪序列，闪存设备端中地址关联感知的缓存管理器构建一个地址映射表。其次获取地址关联追踪器的跟踪目标。最后LFS更新文件块，并进行回写，直到完成所有的数据缓存。本发明提高闪存内部缓存的命中率，并提高系统I/O效率和延长SSD闪存器件使用寿命。

公开(公告)号：CN115696588A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211347782.7

申请日：2022-10-31

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 贾刚勇 ,  李佳伟 ,  饶欢乐 ,  洪陈杰 ,  赵育淼 ,  徐宏

IPC: H04W72/0446 ,  H04W72/121 ,  H04W72/52 ,  H04W72/566

Abstract: 本发明涉及基于服务部署更新的任务调度方法及系统，其方法包括以下步骤：S1、对边缘网络中的各边缘服务器进行服务部署的初始化；S2、将系统时间离散为若干个时帧，每个时帧由若干个时隙组成，服务部署发生在每个时帧的第一个时隙，任务调度发生在每个时帧的第一个时隙之后的任意时隙；S3、在每个时帧的开始时隙，对服务部署进行动态调整，以得到任务集合的超时损失达到目标要求对应的目标服务部署；S4、基于目标服务部署，计算边缘服务器对任务集合的任务的调度优先级；S5、基于任务的调度优先级进行任务调度。本发明将将服务部署和任务调度进行时间分离，动态调整服务部署，并在任务调度根据优先级确定调度策略，提升用户的服务质量。

公开(公告)号：CN117312188A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311231823.0

申请日：2023-09-22

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 贾刚勇 ,  赵育淼 ,  饶欢乐 ,  俞铭辉 ,  踪家祥 ,  徐宏

IPC: G06F12/0862 ,  G06F12/0868 ,  G06F12/0871 ,  G06F12/10 ,  G06F12/123

Abstract: 本发明涉及混合SSD数据缓存预取系统及方法，包括主机设备端和混合SSD设备端；主机设备端包括运行在内存中的文件系统层FSL和主机接口层HIL，FSL用于向混合SSD设备端发送数据读取请求；HIL用于连接混合SSD设备端和主机设备端；混合SSD设备端，包括缓冲区管理层BML、闪存转换层FTL和NAND闪存阵列层，BML用于管理缓存数据，用于感知在DRAM中数据块对应的逻辑地址和踢出顺序；FTL用于将逻辑地址翻译成闪存芯片内物理地址，将指令传递给NAND闪存阵列层的闪存控制器；闪存控制器根据相应的闪存芯片内地址，读写相应数据。本发明实现读取请求的低响应延迟以及高缓存命中率的效果。

公开(公告)号：CN116801323A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202211090436.5

申请日：2022-09-07

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 贾刚勇 ,  愈铭辉 ,  饶欢乐 ,  赵育淼 ,  袁友伟 ,  徐宏

IPC: H04W28/24 ,  H04W4/48

Abstract: 本发明属于移动边缘计算技术领域，具体涉及基于移动边缘计算的自适应优先级的分层任务卸载方法，包括以下步骤：步骤1、移动边缘计算资源初始划分；步骤2、任务分类；步骤3、卸载决策制定；步骤4、移动边缘计算资源自适应划分。本发明将自动驾驶任务划分为实时任务和普通任务两种类型，分别设置优先级卸载队列；同时对边缘计算节点集群进行分组分层式逻辑部署，并设计自适应资源划分算法动态调整不同组间节点数量，以提高自动驾驶实时任务的卸载成功率。

公开(公告)号：CN115373578A

公开(公告)日：2022-11-22

申请号：CN202211095073.4

申请日：2022-09-05

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 贾刚勇 ,  赵育淼 ,  饶欢乐 ,  宋子伟 ,  俞铭辉 ,  徐宏

IPC: G06F3/0488 ,  G06F3/041 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于双目摄像机的大型显示器触摸交互位置的预测方法与系统，预测方法包括：S1、通过双目摄像机分别采集用户的手臂运动视频帧和用户的面部、眼睛运动视频帧；S2、提取手臂运动视频帧及面部、眼睛运动视频帧中每次点击动作的视频剪辑片段并筛选得到关键帧；S3、对每次点击动作的关键帧进行坐标标记，标记出手指在显示器屏幕中的坐标；S4、将标记后的关键帧输入ECO‑Lite神经网络进行训练，得到预测网络模型；S5、将待预测的当前操作的视频帧输入预测网络模型，输出当前操作预测的触摸交互位置。本发明利用摄像机对大型显示器的触摸位置进行预测，相较于现有预测方法，预测位置更精准、计算量更小、预测速度更快。