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公开(公告)号：CN102542068B
公开(公告)日：2014-06-11
申请号：CN201210005001.6
申请日：2012-01-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于云存储的校园电子试卷存储管理方法。本专利的关键在于将云存储和索引映射引入到现有校园电子试卷的存储管理中，避免试卷数据的重复存储。该方法在云存储中的校园电子试卷库为其建立试题库的索引，使用一张映射表来完成一份电子试卷的存储，基于云存储的校园电子试卷存储管理方法将学生答题与标准答案比对，仅存储错误答案，使用一张错误答案存储映射表来完成一份学生电子试卷的存储，极大地降低了校园电子试卷资源的空间占有率。
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公开(公告)号：CN103473112A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310396291.6
申请日：2013-09-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明提供的是一种基于两地三中心的灾备信息系统仿真方法。该仿真按照用户的实际需求搭建模拟的灾备信息系统，实现灾难导致的故障的注入、故障修复、故障检测、数据中心的切换和回切、数据存储、数据有效性验证等灾备信息系统演练过程，系统中存在系统信号三种状态：正常状态、故障状态和中心替代状态，利用系统信号实现灾备流程的控制，降低了成本，提高了工作效率，同时使用灾备数据和生产数据共享存储的存储方式，节省了空间。
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公开(公告)号：CN102629272A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201210066995.2
申请日：2012-03-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于聚类的考试系统试题库优化方法。本发明的关键在于将文本聚类特征引入到考试系统的试题库优化过程中，该方法能够在未知试题库是否无重复试题的情况下，根据试题内容与词库词语的匹配程度分词，并通过计算试题与选定中心点的相似度，将相似度最接近的试题聚为一簇，并在本簇内查找重复试题进行标记。基于聚类的考试系统试题库优化方法，能够综合考虑试题库中各试题的相似情况及试题语义，对语义相似或完全相同的试题进行标记，从而有效降低了试题库的重复度；各簇内并行运行，从而大大提升了查重速度，提高了试题查重效率。
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公开(公告)号：CN101968796B
公开(公告)日：2012-04-18
申请号：CN201010276233.6
申请日：2010-09-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供的是一种信息系统中双向并发执行的文件级可变长数据分块方法。本发明的关键在于对文件进行切块的过程中，该方法能够借助多核处理器的并发处理能力，用两个线程分别从文件的首尾出发，利用数据块边界只通过对数据内容进行计算来确定，分别从前往后和从后往前并发地扫描文件，并确定数据块的边界，进而切分数据块，直到由首尾出发的两个线程在文件中部相遇为止，从而显著提高了数据分块的速度。
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公开(公告)号：CN102193877A
公开(公告)日：2011-09-21
申请号：CN201110094416.0
申请日：2011-04-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于三维空间结构的数据拆分置乱和恢复方法。这种方法的关键在于将数据信息拆分成数据块，隐藏在三维空间结构中，从而提高了存储数据的机密性。该方法根据数据拆分块大小和拆分块数目将数据分布到三维空间中，同时使用骑士巡游路径在三维空间的每个面上对字节数据置乱，使得数据置乱和拆分过程统一在数据分块过程中，提高了存储系统抵抗信息窃取者攻击的能力，有效地阻止非法用户访问或窃取存储数据信息，提高了分布式存储系统中数据的机密性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119474631A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411532329.2
申请日：2024-10-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种稀疏矩阵乘法算子的数据处理加速方法和装置，包括：数据处理过程中获得需处理的稀疏矩阵乘法算子，对稀疏矩阵进行压缩后其存储形式包括非零元数组、行指针数组、全局列索引数组和本地列索引数组。全局列索引记录稀疏矩阵划分的一组连续预设数量的稀疏行中非零元素在稀疏矩阵的列索引，每个列索引数组中全局列索引不重复。本地列索引记录每个非零元素在全局列索引数组中的位置索引。利用全局列索引访问稠密矩阵中对应的行数据并读取到临时缓存区。利用本地列索引访问临时缓存区内稠密矩阵中对应行数据。计算非零元素与稠密矩阵中对应行数据的乘积并累加，输出结果矩阵。本发明能够提高数据处理速度，降低内存访问开销。
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公开(公告)号：CN108805369A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201710282427.9
申请日：2017-04-26
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06Q50/01
Abstract: 本发明提供了一种基于消退机制的微博用户影响力排名方法。本方法初始时将用户的粉丝数量取对数并进行归一化作为用户的初始影响力值，监控并统计用户每周的威望度，每隔2n,n＝0,1,2,3…周影响力排名更新一次。用户更新过程中，将时间从初始时刻到更新节点分为三个时间段，将第一时间段内的用户影响力值与后两时间段内用户的平均权威度进行权值相加，得到用户当前时段的用户影响力值，并对网络中用户影响力值进行排序，得到当前时段的用户影响力排名。该方法考虑了用户影响力随时间变化而消退的实际情况，实现了影响力排名在时间轴上的变化趋势。此外，用户影响力更新过程中，仅需对近期用户权威度进行统计计算，减少了用户历史数据的复杂处理。
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公开(公告)号：CN108256695A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810208040.3
申请日：2018-03-14
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/06395
Abstract: 本发明的目的在于提高Web服务QoS预测的准确性，提供一种基于历史信息的Web服务QoS预测方法。该方法收集用户提交的数据量、服务器吞吐量和服务器CPU利用率，对数据进行预处理后，利用收集到Web服务QoS信息的历史数据对神经网络模型进行训练，输入用户提交的数据量、服务器吞吐量和服务器CPU利用率结合训练后的神经网络模型进行QoS预测。
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