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公开(公告)号：CN116682144A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310732993.0
申请日：2023-06-20
Applicant: 北京大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/74
Abstract: 本发明提供了一种基于多层次跨模态差异调和的多模态行人重识别方法，属于计算机视觉领域。本发明包括训练样本的获取，以及行人图片和相应文本描述的预处理；然后使用模态编码器‑模态共享解码器架构，在一组可学习的语义查询嵌入的引导下，提取出模态对齐的视觉和文本特征；再使用全局文本特征和未掩码图像块作为输入，对掩码图像块重建，调和图像块级别和实例级别的跨模态差异；通过交叉身份双模拟学习，利用一个差异预测器，帮助不同身份行人特征间的相关性在不同模态间转换，缓解身份级别的跨模态差异；最后使用模型输出的模态对齐的视觉特征和文本特征，计算查询文本特征和图像库中图像特征之间的相似度矩阵，实现准确高效的行人重识别。
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公开(公告)号：CN104468257B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201410598622.9
申请日：2014-10-30
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动用户时空行为的云应用可用性预测方法与系统。本方法为：1)移动智能设备端将用户选取的待预测云应用及其使用时间t，即用户使用模式，发送给该移动智能设备端的移动用户时空行为数据收集器；2)所述移动用户时空行为数据收集器将收到的用户使用模式信息，该移动智能设备端的电量消耗统计信息以及网络状态模式统计信息发送给云端；3)所述云端根据该移动用户时空行为数据收集器发送过来的数据计算所述待预测云应用在设定使用时间段的可用性，并将计算结果发送给该移动智能设备端。本发明可帮助用户预测未来时间段其移动设备上云应用的可用性，为用户应用提供方便；同时，也帮助移动云应用提供商或服务商优化服务。
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公开(公告)号：CN104008028B
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201410219412.4
申请日：2014-05-22
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多云存储的智能移动终端数据存储备份方法与系统。本方法为：1)智能移动终端选取多个云盘并进行授权认证，得到一授权云盘集合R；2)多云存储方案规划器将待存储备份文件的该属性信息转换为一存储向量U，然后根据U计算用户需求云盘属性权值向量W；3)多云存储方案规划器从集合R中查找剩余空间满足该待存储备份的云盘子集R’；对R’中每一云盘，根据用户对云盘的各属性期望值向量μ生成云盘权值向量Qw；然后根据Qw及其W，计算该云盘最终权值；从集合R’中选取m个云盘作为候选多云存储系统，并计算其可靠性指标P，如果P≥Fp，则将该待存储备份文件保存到该候选多云存储系统；Fp为用户设定的可靠性指标。
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公开(公告)号：CN105824718A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610202074.2
申请日：2016-04-01
Applicant: 北京大学
CPC classification number: G06F11/0709 , G06F11/0751 , G06F11/079 , G06F11/0793 , G06F11/3072 , G06F17/30867
Abstract: 本发明公布了一种基于问答网站知识的软件配置故障自动检测与修复的方法和系统，包括在线阶段和离线阶段；离线阶段对问答网站数据进行爬取，得到问题网站中的问题和答案；记录问题和答案的对应关系，建立问题日志库；将提取得到的修复方法和指令存入修复指令仓库；在线阶段收集用户系统数据，包括用户系统运行日志和用户系统文件目录；通过计算用户系统运行日志和问题日志的相似度定位用户系统故障，通过搜索修复指令仓库得到相应修复指令，生成相应的故障修复脚本。本发明可实现对基于开源软件构建的云计算系统进行软件配置故障诊断与修复，提高云计算系统的可靠性和可用性。
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公开(公告)号：CN105183573A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510649451.2
申请日：2015-10-09
Applicant: 北京大学
IPC: G06F11/00
Abstract: 本发明公布了一种云计算系统中高频次连续失效任务的在线识别方法和系统，根据离线监控数据进行基于时间序列的离线分析与学习，得到在一定置信水平上能代表所有非高频次连续失效任务失效频率特征的失效频率阈值，再识别得到在线数据中的高频次连续失效任务。本发明从事件和资源角度对云计算系统中的任务进行分析，得到时间周期内失效事件发生频率和任务消耗的系统资源，通过分析任务的失效频率特征和资源使用时间序列模式，实时识别云计算系统中反复失效且难以修复的高频次连续失效任务，提前通知云计算系统采取前摄性失效恢复措施，为云计算系统节约系统资源，提高云计算系统的可靠性和可用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117331724A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202210719361.6
申请日：2022-06-23
Applicant: 中兴通讯股份有限公司 , 北京大学
IPC: G06F11/07
Abstract: 本公开提供一种日志处理方法，所述方法包括：基于历史日志流确定正常日志控制流图，其中，所述历史日志流是在系统正常运行的情况下生成的；基于当前日志流确定当前日志控制流图；根据所述正常日志控制流图和所述当前日志控制流图，确定所述当前日志控制流图中的日志打印的初始目的节点；根据预设过滤算法对所述日志打印的初始目的节点进行过滤，以确定日志打印的最终目的节点。自动发现异常并确定出可以用于推断故障根因的关键日志信息，无需人工先验知识即可实现自动化日志增强，提高日志质量，有助于提升故障诊断的效率和准确性。本公开还提供一种电子设备及计算机存储介质。
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公开(公告)号：CN105824718B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610202074.2
申请日：2016-04-01
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于问答网站知识的软件配置故障自动检测与修复的方法和系统，包括在线阶段和离线阶段；离线阶段对问答网站数据进行爬取，得到问题网站中的问题和答案；记录问题和答案的对应关系，建立问题日志库；将提取得到的修复方法和指令存入修复指令仓库；在线阶段收集用户系统数据，包括用户系统运行日志和用户系统文件目录；通过计算用户系统运行日志和问题日志的相似度定位用户系统故障，通过搜索修复指令仓库得到相应修复指令，生成相应的故障修复脚本。本发明可实现对基于开源软件构建的云计算系统进行软件配置故障诊断与修复，提高云计算系统的可靠性和可用性。
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公开(公告)号：CN105653444A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201510977321.1
申请日：2015-12-23
Applicant: 北京大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3692
Abstract: 本发明公布了一种基于互联网日志数据的软件缺陷故障识别方法和系统，针对互联网源系统日志数据和用户系统源日志数据，将互联网源系统日志数据作为训练集并从中提取特征，通过机器学习或相似度匹配生成软件缺陷故障日志识别预测模型；针对用户系统源日志数据，分析识别得到其中表征软件缺陷故障的日志片段，从而得到针对用户系统日志的软件缺陷故障类型。云计算系统故障识别系统包括多线日志收集模块、互联网源系统日志分类器和在线日志分析与故障识别模块。本发明可实现从大量日志信息识别由软件缺陷导致的故障，快速定位故障原因，识别运行时故障并诊断故障类型，提高云计算系统的可靠性和可用性。
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公开(公告)号：CN117406929B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311490414.2
申请日：2023-11-09
Applicant: 北京大学
IPC: G06F3/06 , G06F16/2458 , G06F11/30 , G06F11/34
Abstract: 本发明公开了一种无损的调用链压缩还原方法与系统，属于云计算技术领域。本发明基于分布式追踪技术获取分布式软件系统中的原始调用链，然后将原始调用链预处理转化为以有序树表示的调用链，进而在大量的调用链中挖掘频繁子树，并按照最大频繁子树的前序遍历顺序序列化该频繁子树上所有Span的属性信息，从而可以根据挖掘到的共性结构对预处理后的原始调用链进行简化表示，如需获取压缩后的调用链对应的原始调用链，则根据挖掘出的共性结构将调用链中被压缩的部分进行还原。本发明在全量保存所有服务请求的完整的调用链的基础上，降低分布式软件系统海量的服务请求引起的巨大的调用链存储开销，提升系统运行的整体性能。
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公开(公告)号：CN117406929A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311490414.2
申请日：2023-11-09
Applicant: 北京大学
IPC: G06F3/06 , G06F16/2458 , G06F11/30 , G06F11/34
Abstract: 本发明公开了一种无损的调用链压缩还原方法与系统，属于云计算技术领域。本发明基于分布式追踪技术获取分布式软件系统中的原始调用链，然后将原始调用链预处理转化为以有序树表示的调用链，进而在大量的调用链中挖掘频繁子树，并按照最大频繁子树的前序遍历顺序序列化该频繁子树上所有Span的属性信息，从而可以根据挖掘到的共性结构对预处理后的原始调用链进行简化表示，如需获取压缩后的调用链对应的原始调用链，则根据挖掘出的共性结构将调用链中被压缩的部分进行还原。本发明在全量保存所有服务请求的完整的调用链的基础上，降低分布式软件系统海量的服务请求引起的巨大的调用链存储开销，提升系统运行的整体性能。
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