公开(公告)号：CN119883572A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510045764.0

申请日：2025-01-13

Applicant: 湖南大学

Inventor： 肖美燕 ,  黄嘉嘉 ,  常万里

IPC: G06F9/48 ,  G06N5/04 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明提出了一种新的基于RKNN平台的多深度学习模型推理调度方法和系统，所述方法包括步骤：S1，建立多深度学习模型；S2，将模型Mi的任务集Ti的任务#imgabs0#放置到相应的优先级的任务队列中等待；S3，调度引擎按照优先级降序搜索任务队列中的非空队列，选择该非空队列中的第一个任务实例作为传输任务，并发送至NPU核心；S4，计算NPU核心#imgabs1#的负载均衡度，判断所述负载均衡度是否超出预设阈值；S5，在所述负载均衡度超出所述预设阈值时，对NPU核心进行负载均衡。本发明提高了多任务推理过程中的负载均衡，提高了系统的持续运行能力和能源效率资源利用率，避免了任务之间的资源争用，降低了推理延迟，提升了系统的响应速度。

公开(公告)号：CN120012105A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510090889.5

申请日：2025-01-21

Applicant: 湖南大学

Inventor： 李湘悦 ,  常万里 ,  郭毅莉 ,  马卓然

IPC: G06F21/57 ,  G06F21/64 ,  G06F16/22

Abstract: 本发明公开了一种嵌入式设备的高效完整性度量方法，首先提取所有度量对象；第一阶段涉及对这些对象进行哈希散列运算以派生多个哈希散列值；采用哈希表作为数据结构存储这些对象，以该对象类型选择键，其哈希散列值为键值；将哈希表作为基准库进行存储；然后，建模获取TOCTOU攻击检测率，拟合度量周期与CPU负载之间的函数关系，并根据该关系生成随机化周期序列，以实现资源的最大化利用；最后在随机化周期序列中随机选择度量周期，并比较当前嵌入式设备的CPU负载与嵌入式设备的CPU负载阈值，选择粗粒度或细粒度度量方案并开始度量，判断度量对象的完整性是否遭到破坏。

公开(公告)号：CN119943427A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510012182.2

申请日：2025-01-06

Applicant: 湖南大学

Inventor： 刘洋 ,  常万里

IPC: G16H50/70 ,  G06F16/22 ,  G06F21/62 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/213 ,  G06F18/243 ,  G06F18/27 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21

Abstract: 本发明公开了一种基于监督学习预测患者辅助检查项目的方法，包括以下步骤：获取住院患者的电子病历，将其和对应的住院号以Excel表格的形式存储为住院患者的源数据，对得到的住院患者的源数据进行预处理，以得到预处理后的源数据，将预处理后的源数据输入预先训练好的辅助检查项目预测模型中，以得到住院患者的辅助检查项目的初步预测结果，并利用预先建立的辅助检查编码表对该初步预测结果进行反编码，以得到住院患者的辅助检查项目的最终预测结果。本发明能够解决现有LSTM模型由于训练复杂、依赖大量历史时间序列数据，导致对患者疾病早期的辅助检查项目无法预测的技术问题。

公开(公告)号：CN118350015A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410516382.7

申请日：2024-04-28

Applicant: 湖南大学

Inventor： 马卓然 ,  常万里 ,  郭毅莉 ,  李湘悦

IPC: G06F21/57 ,  G06F21/60 ,  G06F30/20 ,  G06F111/06 ,  G06F111/08

Abstract: 公开了一种嵌入式设备的高效完整性度量方法，包括：从嵌入式设备的内核物理内存中提取该嵌入式设备的多个度量对象，对度量对象进行两次哈希散列加密，并将得到的结果存储至可信平台模块TPM，以构建哈希基准库，利用模拟退火算法SA对哈希基准库进行模拟建模处理，以获取最大化的TOCTOU攻击检测率及相应的最佳度量周期区间，从最佳度量周期区间中随机选取一个固定的度量周期，启动计时器，持续从嵌入式设备中获取多个度量对象，并在选取的度量周期的时间间隔到达后，停止计时器，以获取到多个度量对象。本发明能够解决现有增强Linux内核完整性的策略开销大的技术问题，以及由于具有较长的度量周期区间，导致削弱防御有效性的技术问题。

公开(公告)号：CN119917245A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202510073215.4

申请日：2025-01-17

Applicant: 湖南大学

Inventor： 佘广湘 ,  常万里

IPC: G06F9/48 ,  G06F11/14 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明公开了一种异构实时系统中的DAG容错方法，包括：获取多个异构处理器构成的异构多处理器集合和多个有待在异构多处理器集合上运行的任务构成的任务集合，根据异构多处理器集合和任务集合构建应用程序DAG图，根据应用程序DAG图获取任务集合V中每个任务的优先级，按照每个任务的优先级，依次获取每个任务在对应异构处理器上的副本并行开始时间点，并获取每个任务在对应异构处理器上的副本并行开始时间点所组成的副本并行开始时间点集合S、以及应用程序DAG图中任务集合V对应的容错安全调度结果，构建应用程序DAG图的能耗模型，并使用该能耗模型获取应用程序DAG图的节能调度结果。本发明能够在任务发生故障时及时响应，实现高可靠容错的同时缩短整体完工时间、降低多个副本任务所带来的额外资源能耗。

公开(公告)号：CN119847096A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510083259.5

申请日：2025-01-20

Applicant: 湖南大学

Inventor： 段雪宁 ,  常万里

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明涉及工业控制技术领域，尤其涉及一种基于TSN的工业设备协同控制方法、系统及可读存储介质。所述方法包括步骤：交换机获取TSN网络从预设的开始检测时刻t1到当前时刻tK的流量；构建静态调度策略的优化目标函数；获取使优化目标函数达到最小的流量优先级、分配时隙和带宽资源；基于蚁群优化算法的智能调度算法，构建动态调度模型，以得到调节后的流量优先级、分配时隙和带宽资源。本发明采用静态流量调度策略，确保关键控制流量能够优先传输；采用智能流量动态调度算法，结合蚁群优化算法实时分析网络状态，优化网络资源分配；有效解决传统流量调度无法实时适应网络变化的问题。