公开(公告)号：CN118035365A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410248304.3

申请日：2024-03-05

Applicant: 浙江大学计算机创新技术研究院

Inventor： 李拓都 ,  袁巩生 ,  伍赛 ,  姚畅 ,  唐秀 ,  汪睿 ,  来晖航

IPC: G06F16/28 ,  G06N3/126 ,  G06F16/22

Abstract: 本发明公开了一种利用关系型数据库管理系统存储多模型数据的方法。本发明方法的步骤包括：1)将多模型数据按属性存储：将多模型数据的各属性转化成若干属性表，第一列代表对象编号，第二列为一个属性；2)遗传算法寻优：使用遗传算法，选择属性表进行聚合，寻找使得查询速度最快的关系模式；3)提高存储效率：将查询速度相近的若干关系模式做比较，选择占用存储最少的关系模式。本发明首次提出了一种利用遗传算法的、将多模型数据存储在关系型数据库管理系统中的方法，本发明方法提升了查询效率并减少了空间消耗，优于现有方法，具有通用、简便等优点。

公开(公告)号：CN118069720A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410129124.3

申请日：2024-01-31

Applicant: 浙江大学计算机创新技术研究院

Inventor： 张健 ,  来晖航

IPC: G06F16/25 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开了一种基于postgresql的AI数据库的批量处理方法。基于postgresql数据库中的多条数据，将多条数据输入到AI模型中进行推理计算，推理计算的过程包括依次进行的加载数据、数据预处理、AI模型推理计算和结果类型转换，利用postgresql数据库内置的窗口函数构建滑动窗口，利用滑动窗口对推理计算的过程进行批量处理，批量处理后再以向后滑窗的方式将推理计算后的数据逐条输出。本发明提出的批量处理的方法显著提高了基于postgresql的AI数据库模型推理速度，在不改变数据库内核的前提下，实现数据的批量处理。

公开(公告)号：CN118427196A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410580754.2

申请日：2024-05-11

Applicant: 浙江大学计算机创新技术研究院

Inventor： 来晖航 ,  葛恩泉 ,  倪滢春 ,  伍赛

IPC: G06F16/22 ,  G06F16/28 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种适用于关系型数据库内深度学习模型的存储方法和装置。本发明基于关系型数据库向量存储技术和深度学习框架，是一种能够在导入模型时在数据库中存储模型参数、使用模型时合并数据库中模型参数的方法。该方法内置多种基础模型。当导入新模型时可以指定基础模型，读取模型并将模型层名与模型参数保存到模型参数表中；在使用模型时会根据模型参数表获取模型的基础模型信息，加载基础模型并读取模型参数表中记录的层名与各层参数，将各层参数设置回基础模型中即可还原模型。本发明对于一个基于基础模型的新模型只需要记录各层参数即可，无需存储模型结构信息，这种数据库内模型存储方法能显著减少模型在数据库内所占据的存储容量。