一种CDN-P2P混合架构下效用最优协同缓存管理方法

    公开(公告)号:CN113453038B

    公开(公告)日:2022-03-29

    申请号:CN202110709682.3

    申请日:2021-06-25

    Abstract: 本发明公开了一种CDN‑P2P混合架构下效用最优协同缓存管理方法,该方法首先构建一个超级节点群,支持P2P技术与内容分发网络相结合,利用P2P覆盖网的高可拓展、部署成本低特性,为其他节点提供服务;其次,根据ISPs域间的资源供需关系,基于全局效用值构建相应数学模型,并利用资源分配贪心算法对模型进行优化;最后,基于效用最优模型设计一个协同缓存管理方法,基于发送节点上传带宽以及接收节点下载带宽和磁盘容量,通过超级节点群内节点间协同缓存、超级节点群与CDNs节点间协同缓存,将流行度高的视频资源放置在靠近用户侧,从而减少ISPs间回程链路流量,提高用户的播放流畅度和缓存命中率。

    一种基于智能算法的高灵敏度复合烟感低误报方法

    公开(公告)号:CN113436404A

    公开(公告)日:2021-09-24

    申请号:CN202110700540.0

    申请日:2021-06-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于智能算法的高灵敏度复合烟感低误报方法,通过对复合烟感构件硬件平台和智能算法两部分结合,硬件平台采用REM架构的LPC4078单片机系统配合温度传感器、离子式烟雾传感器等多种传感器完成烟雾原始数据的采集,将烟感装置利用无线网与云平台相连接,同时采集的原始数据传输至云平台,在云平台中利用改进粒子群算法进行数据分析解算,当气体中有害烟雾量高于标准阈值时,烟感发生报警,该方法可有效提高复合烟感的灵敏度,降低误报率。

    一种对等网络自适应流媒体点播系统及服务质量保证方法

    公开(公告)号:CN111262886A

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN202010224214.2

    申请日:2020-03-26

    Abstract: 本发明公开了一种对等网络自适应流媒体点播系统及服务质量保证方法;该系统包括对等网络多码率覆盖网结构和客户端节点功能模块结构,支持HTTP自适应流媒体技术与对等网络技术的融合,从而利用HTTP自适应流媒体技术部署简单、自适应码率调整特性与对等网络技术高可扩展、低成本特性;该系统的服务质量保证方法,包括基于斐-幂环状结构的邻居节点搜索方法和自适应码率控制方法;基于斐-幂环状结构的邻居节点搜索方法,支持客户端节点拖动播放点时高效查找邻居节点,获取所需流媒体资源;自适应码率控制方法,支持客户端节点根据相关服务质量指标自适应调整码率,保障用户观看体验。

    对等网络流媒体点播节点请求转移与缓存替换方法

    公开(公告)号:CN106060009B

    公开(公告)日:2019-06-28

    申请号:CN201610311303.4

    申请日:2016-05-12

    Abstract: 本发明公开了一种对等网络流媒体点播节点请求转移与缓存替换方法,该方法通过对超载节点收到的流媒体资源请求按请求优先级进行排序,筛选出低优先级的流媒体资源请求,并计算持有被请求流媒体资源的邻居节点能力值,然后把该超载节点无法及时处理的请求转移给这些邻居节点,实现各节点的负载均衡;当节点的缓存空间已满时,筛选出该节点缓存中低替换优先度的流媒体资源,并计算所筛选出的流媒体资源中所有流媒体数据片的供需比,然后在节点缓存中删除供需比最大的流媒体数据片,缓存它新点播的流媒体数据片,以此来动态调整系统中流媒体资源的分布,进一步增加了系统的稳定性、提高节点的带宽利用率、降低服务器负载,从而更好地保证服务质量。

    一种联邦推荐中集成改进伪标签技术和梯度对齐自适应正则化的数据再平衡方法

    公开(公告)号:CN118708963A

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202410748657.X

    申请日:2024-06-11

    Abstract: 本发明涉及大数据处理技术领域,提供了一种联邦推荐中集成改进伪标签技术和梯度对齐自适应正则化的数据再平衡方法,该方法利用该框架来应对数据不平衡,首先根据z分数来识别数据过多或过少的客户端。对于数据过少的客户端,采用改进伪标签技术,通过双模型评估机制来增强样本的可靠性,其中双模型是由单个客户端上的本地模型和全局模型组成的。对于每个无标签样本,只有双模型产生的2个预测同时满足一定阈值时,才为该样本赋予伪标签;对于数据过多的客户端,BalFed执行下采样。此外,本发明在本地模型更新时采用了一种梯度对齐自适应正则化,旨在提高联邦推荐系统的鲁棒性。本发明适用于任何联邦推荐模型以应对联邦推荐系统中的数据不平衡。

    一种融合注意力机制的多特征多通道长短时记忆网络视频流行度预测方法

    公开(公告)号:CN117421697A

    公开(公告)日:2024-01-19

    申请号:CN202311381766.4

    申请日:2023-10-24

    Abstract: 本发明公开了一种融合注意力机制的多特征多通道长短时记忆网络视频流行度预测方法。该方法首先针对视频的时序数据,引入多特征和多通道以丰富长短时记忆网络的输入信息,让预测模型处理更多种类的时序特征;其次,通过多层感知机学习视频的静态元数据特征,并对其进行静态特征建模得到静态特征向量;然后,引入注意力机制;特征注意力和通道注意力的引入可以使多通道视频时序特征处理模型从多个维度学习多特征之间的内在规律,最终得到时序特征向量;最后,将经过动态特征融合的静态和时序特征向量与模型所学习到的信息值进行综合计算,得到视频流行度预测值。该方法不仅拥有良好的预测精准度,还有助于流媒体平台为用户提供更加精准的用户推荐。

    一种基于长短时记忆网络及环境信息融合的多传感器火灾检测方法

    公开(公告)号:CN116311739A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202211700578.9

    申请日:2022-12-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于长短时记忆网络及环境信息融合的多传感器火灾检测方法。该方法在检测火灾时,首先使用多传感器系统持续采集环境中温度、烟雾浓度、一氧化碳浓度和二氧化碳浓度数据,构建对应环境指标的监测值时间序列;其次,基于长短时记忆网络构建深层环境信息提取模型中的环境变化程度提取模块和环境水平提取模块,借助长短时记忆网络对时序数据长距离依赖关系的处理能力,实现对环境指标变化程度以及环境指标水平的预测;然后,使用多层感知机对所获取到的多种环境信息进行融合,得到综合火灾状态信息;最后,将综合火灾状态信息值与系统运行中学习到的最佳阈值进行比较,完成火灾判断。

    一种基于多目标优化的智能烟感部署方法

    公开(公告)号:CN115358066A

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202210982278.8

    申请日:2022-08-16

    Abstract: 本发明涉及智能烟感技术领域,且公开了一种基于多目标优化的智能烟感部署方法,其部署原则是:在保障烟雾监测与警报准确的前提下,以小的部署成本,少的部署节点,在覆盖监测空间与烟雾监测均衡方面达到好的性能,所述智能烟感部署方法包含以下步骤:S1、构建部署空间数学模型;S2、建立烟感覆盖半径;S3、根据多样化目标优化对部署空间数学模型进行计算,获得烟感部署位置节点;通过对部署空间的区域划分,提高部署优化的可能性,且根据区域内存储货物,计算判断可能性着火点,并根据着火可能性,科学布置烟感器,减少烟感的重叠范围,同时减少烟感的数量,且有效保证烟感器的监测效果。

    一种对等网络自适应流媒体点播系统及服务质量保证方法

    公开(公告)号:CN111262886B

    公开(公告)日:2020-11-03

    申请号:CN202010224214.2

    申请日:2020-03-26

    Abstract: 本发明公开了一种对等网络自适应流媒体点播系统及服务质量保证方法;该系统包括对等网络多码率覆盖网结构和客户端节点功能模块结构,支持HTTP自适应流媒体技术与对等网络技术的融合,从而利用HTTP自适应流媒体技术部署简单、自适应码率调整特性与对等网络技术高可扩展、低成本特性;该系统的服务质量保证方法,包括基于斐‑幂环状结构的邻居节点搜索方法和自适应码率控制方法;基于斐‑幂环状结构的邻居节点搜索方法,支持客户端节点拖动播放点时高效查找邻居节点,获取所需流媒体资源;自适应码率控制方法,支持客户端节点根据相关服务质量指标自适应调整码率,保障用户观看体验。

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