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公开(公告)号：CN112966833B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202110374194.1
申请日：2021-04-07
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Kubernetes集群的机器学习模型平台，包括：网关模块，用于系统对外服务入口的统一代理；认证服务及API模块，用于系统统一的认证服务；以及模型服务模块，用于模型服务的具体容器部署。所述机器学习模型平台按如下步骤实施：发布者将机器学习模型包装为docker镜像，并集成相应的GRPC接口以及Protobuf说明文件；通过命令将该镜像发布到平台仓库中；平台根据发布者提供的部署表单将模型实例部署到平台中，并自动进行网关端口转发以及负载均衡；使用者通过URL以及权限认证token通过安全认证进行远程过程调用模型接口。该管理平台有利于简化机器学习模型的部署过程，提高模型上线的效率。
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公开(公告)号：CN102880555B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201210263549.0
申请日：2012-07-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06F12/06
Abstract: 本发明涉及一种面向实时系统的内存算法，采用红黑树数据结构用于快速查找所需的内存块；该算法定义占用红黑树、空闲红黑树数组、向后合并红黑树、向前合并红黑树，当有内存申请时，从空闲红黑树中获取满足需求的空闲内存块，判断空闲内存块是否需要分割，并作相应处理，然后将空闲内存块加入占用红黑树，分配内存，并维护相关红黑树；当有内存块需要释放时，根据释放内存块首尾地址查询向前、向后合并红黑树，判断是否需要向前、向后合并，并作相应处理，然后将释放内存块加入空闲红黑树，释放内存，并更新相关红黑树。该算法有利于提高内存分配时间效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102880555A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210263549.0
申请日：2012-07-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06F12/06
Abstract: 本发明涉及一种面向实时系统的内存算法，采用红黑树数据结构用于快速查找所需的内存块；该算法定义占用红黑树、空闲红黑树数组、向后合并红黑树、向前合并红黑树，当有内存申请时，从空闲红黑树中获取满足需求的空闲内存块，判断空闲内存块是否需要分割，并作相应处理，然后将空闲内存块加入占用红黑树，分配内存，并维护相关红黑树；当有内存块需要释放时，根据释放内存块首尾地址查询向前、向后合并红黑树，判断是否需要向前、向后合并，并作相应处理，然后将释放内存块加入空闲红黑树，释放内存，并更新相关红黑树。该算法有利于提高内存分配时间效率。
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公开(公告)号：CN112966833A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110374194.1
申请日：2021-04-07
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Kubernetes集群的机器学习模型平台，包括：网关模块，用于系统对外服务入口的统一代理；认证服务及API模块，用于系统统一的认证服务；以及模型服务模块，用于模型服务的具体容器部署。所述机器学习模型平台按如下步骤实施：发布者将机器学习模型包装为docker镜像，并集成相应的GRPC接口以及Protobuf说明文件；通过命令将该镜像发布到平台仓库中；平台根据发布者提供的部署表单将模型实例部署到平台中，并自动进行网关端口转发以及负载均衡；使用者通过URL以及权限认证token通过安全认证进行远程过程调用模型接口。该管理平台有利于简化机器学习模型的部署过程，提高模型上线的效率。
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公开(公告)号：CN103020294A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210589392.0
申请日：2012-12-31
Applicant: 福州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于Web Services的旅游信息集成系统，包括城市景点信息获取及服务发布模块、服务逻辑处理模块、服务获取模块、城市景点信息服务接口和数据库；城市景点信息获取及服务发布模块从相关旅游信息网站上得到城市景点信息，储存在数据库中，并封装成Web服务，生成WSDL文档并发布到UDDI注册中心，以供调用；服务逻辑处理模块，接收用户发送来的用户服务请求，并将用户服务请求发送给服务获取模块，然后等待并接收服务获取模块的反馈数据，并返回给用户；服务获取模块，根据用户请求的服务类型，获取相应的服务并进行数据反馈。该系统有利于集成多种旅游信息，实现跨平台、跨语言的旅游信息共享。
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公开(公告)号：CN118627494A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410725181.8
申请日：2024-06-05
Applicant: 福州大学
IPC: G06F40/232 , G06V30/19 , G06F40/126 , G06N3/0442 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种基于多种模态信息的中文拼写纠错方法，使用文本的语义信息、汉字的发音信息和字形信息，在发音信息中融入了拼音字母在键盘上的坐标信息，使得模型能够感知拼音字母在键盘上的位置信息，以提升模型对于拼音输入的错误文本的纠错性能；在字形信息中融入的每个汉字的图像，提升模型对于手写输入的错误文本的纠错性能。最后，通过特征融合的模块，将多种模态的信息选择性地进行融合，使模型能够处理不同输入方式产生的错误。
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公开(公告)号：CN118427351A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410644687.6
申请日：2024-05-23
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/31 , G06F18/2413 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提供一种基于提示学习的小样本持续关系抽取方法，通过在原始句子中添加预设的提示模板，将关系抽取任务转换成掩码语言模型任务，以此充分发挥预训练语言模型的能力。在训练阶段使用有监督的对比学习方法，使模型能够获取嵌入空间中更有区分度的嵌入表示。接着使用一个基于内存的重放机制来缓解持续学习中灾难性遗忘的问题。最后在预测阶段使用了最近邻类均值（Nearest‑Class‑Mean NCM)分类器来进行关系预测。
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