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公开(公告)号：CN109543818A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811221654.1
申请日：2018-10-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习模型的链路评估方法，包括：设置深度学习模型结构；采集网络中链路的流量数据和该链路的占用度数据为数据对；对所有该数据对进行划分以建立训练集和测试集；以该训练集对该深度学习模型进行训练，确定该深度学习模型的参数；以该测试集对该深度学习模型进行测试，若测试正确率小于测试阈值，则调整该参数并对该深度学习模型重新训练，反之则以该深度学习模型为链路评估模型；通过该链路评估模型以该链路的当前流量数据获取该链路的当前占用度，以对该链路进行评估。
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公开(公告)号：CN103974343A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410164030.6
申请日：2014-04-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于水下无线传感器网络的自适应媒体访问控制方法及其系统，该方法应用于一包含n个节点和一网关的链式网络，在该n个节点中的m个节点采用ALOHA协议，该n个节点中的n-m个节点采用RTS/CTS协议，以确保网关收到的数据包个数最大化。
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公开(公告)号：CN102521406A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110442091.0
申请日：2011-12-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种海量结构化数据复杂查询任务的分布式查询方法和系统。其中海量结构化数据的分布式查询方法包括：接收用户发出的查询任务并将查询任务分解为多个查询子任务；以及根据该多个查询子任务中的每个查询子任务，对分布式存储的数据并发执行分批次查询，并分布式返回查询到的结果集。本发明采用的分批次查询并保持中间结果状态的查询方法，充分考虑了界面展示应用中小数据量快速查询的需求，同时也兼顾了统计、分析背景下的大结果集的统计需求。
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公开(公告)号：CN111461322B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202010174807.2
申请日：2020-03-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N3/082 , G06N3/0495 , G06N3/0464
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公开(公告)号：CN115904652A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211363177.9
申请日：2022-11-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于深度强化学习的集群任务调度方法及系统，包括采用强化学习对异构计算资源平台中的任务进行实时调度，将计算平台中物理机组别信息、来自用户的任务需求信息以及任务执行成本作为强化学习的状态空间，将可用的物理机组集合作为强化学习的动作空间，通过深度Q网络方法，通过与异构计算平台环境信息的变化，学习适应动态变化的任务类型在异构资源物理机上的不同执行效率，资源利用效率即物理机执行任务时的资源使用占比；采用遗传算法，在前一步决策结果产生的物理机组中，根据不同物理机的资源使用情况，最大化资源利用效率，进行任务的进一步调度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111737466B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202010558767.1
申请日：2020-06-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种用于深度神经网络交互信息量化的方法，所述方法包括：S1、获取来自于自然语言处理领域数据集的样本，样本中包含多个单元，每个单元对应于一个单词，对样本中的单元进行多次聚合处理直至样本中的单元聚合成一个单元；S2、根据步骤S1中给定样本多次聚合处理过程中单元聚合方式构建反映深度神经网络内部建模的单词间交互信息的树状图。本发明方法可以客观地量化深度神经网络内部建模的输入样本单词间的交互信息，并且根据交互信息比率的大小，对具有显著交互作用的相邻单元进行聚类，最终得到一棵反映深度神经网络内部建模的单词间交互信息的树状层次结构，为进一步理解深度神经网络提供了一种通用的方法。
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公开(公告)号：CN111586969B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202010350952.1
申请日：2020-04-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H05K1/18 , H05K1/11 , G06F30/394
Abstract: 本发明提出一种电路布线方法，包括：于PCB基板的第一面规则设置多个元件颗粒，并于该PCB基板的第二面对应设置该元件颗粒，使该第二面的元件颗粒与该第一面的元件颗粒互为镜像；于该PCB基板设置端接电阻，以及与处理器连接的处理器端；于该PCB基板设置主线和分支线，通过该主线将该处理器端与该端接电阻电性连接，通过该分支线将所有该元件颗粒分别依次电性连接至该主线；于该PCB基板设置数据线，通过该数据线将该处理器端与该元件颗粒电性连接。本发明还提出一种采用该电路布线方法进行电路布线的DDR4内存，以及一种包括该DDR4内存的电子设备。
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公开(公告)号：CN112906889A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110234699.8
申请日：2021-03-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明实施例提供了一种用于压缩深度神经网络模型的方法和系统，该方法包括：S1、获取基线模型，所述基线模型是待压缩的深度神经网络模型；S2、对所述基线模型的至少部分卷积层中的多个卷积核分别基于其权重参数计算其有效性，确定无效的卷积核；S3、从所述基线模型中裁剪掉所确定的无效的卷积核；S4、对经裁剪后的模型进行微调或者重训练，得到压缩后的模型。本发明在对相应的卷积层进行剪枝的过程中，不用去分析该层的剪枝结果对灵敏度的影响，只关注最终的结果是否可以接受，因此本发明的方法更加简单，效率更高，尤其适合具有较多卷积层的深度卷积神经网络。
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公开(公告)号：CN111586969A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010350952.1
申请日：2020-04-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H05K1/18 , H05K1/11 , G06F30/394
Abstract: 本发明提出一种电路布线方法，包括：于PCB基板的第一面规则设置多个元件颗粒，并于该PCB基板的第二面对应设置该元件颗粒，使该第二面的元件颗粒与该第一面的元件颗粒互为镜像；于该PCB基板设置端接电阻，以及与处理器连接的处理器端；于该PCB基板设置主线和分支线，通过该主线将该处理器端与该端接电阻电性连接，通过该分支线将所有该元件颗粒分别依次电性连接至该主线；于该PCB基板设置数据线，通过该数据线将该处理器端与该元件颗粒电性连接。本发明还提出一种采用该电路布线方法进行电路布线的DDR4内存，以及一种包括该DDR4内存的电子设备。
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公开(公告)号：CN109842888A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201711213950.2
申请日：2017-11-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种水下传感网的水声信道质量动态评估和预测方法，包括：初始化步骤水下传感网节点接收初始数据包，以获得邻居节点的标识、剩余能耗及信噪比均值方差并建立包括邻居节点的标识、剩余能耗及信噪比均值和方差的向量表；主动发包步骤，进入主动发包状态的节点根据其邻居信道质量评估值，确认下一跳的转发节点，将该转发节点的标识加入数据包，并广播该评估数据包；被动接收步骤，处于被动接收状态的节点接收到该数据包后，更新向量表，并通过比对标识，判断自身是否为该转发节点。本发明通过计算与邻居节点的信噪比协方差等统计参数，将算法扩展为多跳信道质量评估算法，便于从找到信道质量最优的全局路由。
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