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公开(公告)号：CN116933090A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310983446.X
申请日：2023-08-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的PM2.5预测方法和装置，该方法包括：采集PM2.5、SO2、NO2、O3等多种空气污染物浓度数据和历史气象数据；对数据进行缺失值填充、异常值处理、类别特征编码、归一化处理之后，构建训练集、验证集和测试集；基于深度神经网络构建包括多个时间块和全连接层的预测模型，每个时间块包括多尺度膨胀因果卷积模块、多头注意力机制模块和残差模块；使用训练集对预测模型进行训练，根据损失函数调整模型参数，并使用验证集对参数调整后的预测模型进行验证，得到训练好的预测模型；以过去一段时间的数据作为预测模型的输入，获取未来的PM2.5浓度。本发明能够提升预测模型的预测速度和准确性。
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公开(公告)号：CN111400054A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201811609445.4
申请日：2018-12-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本申请公开了一种网络插件的调用方法及装置，接口框架的创建方法及装置，计算机存储介质和电子设备，其中，所述调用方法包括：获取来自容器运行时接口传输的针对待调用网络插件的调用请求；根据所述调用请求，确定接口框架中用于调用网络插件的调用接口；根据确定的所述接口框架中用于调用网络插件的调用接口，获得与所述待调用网络插件匹配的网络插件；将所述匹配的网络插件传输至所述容器运行时接口。由于该接口框架可以基于容器网络接口调用协议，因此能够满足容器运行时所需要的功能需求，避免在调用过程中需要针对不同端侧提供不同的协议而造成的大量重复的代码编写工作。
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公开(公告)号：CN118674015A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410762046.0
申请日：2024-06-13
Applicant: 浙江大学
IPC: G06N3/098 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于原型对齐学习的个性化联邦学习方法，该方法包括：服务器初始化全局模型参数和全局类原型集，并下发给各个客户端，以对客户端的本地模型进行初始化；各个客户端利用本地私有训练数据和全局类原型集对本地模型进行迭代训练，获取训练好的本地模型参数和本地类原型集，并上传给服务器；服务器根据所有客户端的本地模型参数和本地类原型集进行加权聚合，获得更新后的全局类原型集、全局特征提取器参数和各个客户端个性化分类器参数，并下发给各个客户端；各个客户端重复训练本地模型，直至达到预设的通信轮次或所有本地模型的目标损失函数收敛为止。本发明能够大大降低泄露用户敏感信息的风险，有利于提高模型的精度和性能。
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公开(公告)号：CN117311904A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311271939.7
申请日：2023-09-28
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种面向集群联邦的大规模负载混部调度系统，包括：位于集群联邦层面的处理器、拓扑器、第一调度器以及全局队列；位于单集群层面的Cloud Agent、第二调度器、准入控制器以及每集群一个局部队列；位于每个节点服务器层面的Agent，Agent中包含两个模块:数据采集模块和驱逐模块，分别负责采集节点上的资源信息、cpi指标以及触发阈值后开启任务驱逐；处理器处理外部请求；拓扑器通过Cloud Agent写入ETCD的信息；第一调度器在集群层面通过资源匹配，确定目标集群；全局队列用于进行全局层面的任务等待、编排；Cloud Agent组件整合各节点上报的资源信息；第二调度器将任务匹配到对应节点上；准入控制器负责资源变更；局部队列用于本集群内部的任务等待、编排。
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公开(公告)号：CN116775301A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310804448.8
申请日：2023-07-03
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F9/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于频域多分辨率卷积神经网络的服务器负载预测方法，该方法首先采集服务器的负载指标时序数据，构建样本训练集；然后对样本训练集中的训练样本数据进行预处理；其次基于多分辨率卷积神经网络构建服务器负载预测模型；再基于预处理后的样本训练集对服务器负载预测模型进行训练，并根据服务器负载预测模型的损失函数反向传播更新服务器负载预测模型的参数，以获取训练好的服务器负载预测模型；最后将预处理后的测试样本数据输入训练好的服务器负载预测模型，并对输出结果进行反标准化处理，以获取服务器负载的真实预测值。本发明支持多指标预测，预测准确率高，有利于提升负载预测质量，为后续决策提供可靠依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116432101A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310313655.3
申请日：2023-03-28
Applicant: 浙江大学 , 浙商银行股份有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于随机卷积核时序特征变换的工程机械活动识别方法及系统，从传感器采集时序数据后，生成原始数据txt文件，预处理后转换为csv文件，之后利用随机卷积核变换算法对时序数据进行特征变换，将变换后的数据送入线性分类器进行分类识别。本发明通过使用随机卷积核对时序数据做特征变换的方法，既避免了在训练深度卷积网络时的巨大计算开销，又通过大量的随机卷积核充分提取了多维度的时序特征，提高了工程机械活动识别的准确率。
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公开(公告)号：CN111382988A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201811618990.X
申请日：2018-12-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q10/10
Abstract: 本申请公开一种针对开源项目的事件处理方法，通过获得目标项目信息；根据所述目标项目信息，获得针对目标项目的持续集成事件信息；根据所述持续集成事件信息，生成针对持续集成事件的持续集成事件评论信息；向项目协作平台输出所述持续集成事件评论信息，及时通知项目开发人员。采用本申请的针对开源项目的事件处理方法，能够根据针对目标项目的不同事件生成对应的评论信息，数据化反馈项目情况，从而提高了项目开发的协作效率，避免了重复的操作。
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公开(公告)号：CN110968421A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201811166190.9
申请日：2018-09-30
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请公开了一种集群管理方法、装置和系统，本申请提供的集群管理方法，包括：获取针对集群的管理指令；获取针对基础资源平台的配置文件；根据所述管理指令，从所述配置文件中获取基础资源平台的信息；通过与所述基础资源平台的信息对应的基础资源平台接口，向所述基础资源平台发出管理命令。采用本申请提供的集群管理方法，解决了现有技术中，在针对基础资源平台的集群创建过程中，操作步骤过于繁琐以及针对基础资源平台缺乏通用性支持的问题。
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公开(公告)号：CN119420741A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411466964.5
申请日：2024-10-21
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L67/02 , G06F9/48 , H04L67/2866 , H04L67/1001
Abstract: 本发明公开了一种在大规模场景下高效调度Serverless函数计算任务的调度系统，该系统包括：Storage模块用于提供apiserver组件的缓存功能和etcd组件的存储功能；Client模块用于提供兼容Kubebuilder的SDK API接口；Apiserver模块用于确保外部服务和工具继续使用原有操作方式；WatchCache模块用于确保List‑Watch机制中的事件流转与原生系统一致；Persister模块用于将数据持久化到BadgerDB库中，以能够从持久化的BadgerDB库中恢复数据。本发明能够提升大规模Serverless场景中的计算效率与性能，降低等待时间。
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