一种数据处理方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN110781016B

    公开(公告)日:2021-04-23

    申请号:CN201911043428.3

    申请日:2019-10-30

    Inventor: 马凌 何昌华

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种数据处理方法、装置、设备及介质,数据处理方法包括:接收到待获锁线程的获锁请求时,通过处理器的共享缓存进行锁数据和待获锁线程的线程数据的交互,根据所述锁数据确定锁是否被占用;若否,则使所述待获锁线程获得锁;若是,则当占锁线程的目标线程数据满足预设条件时,使所述待获锁线程获得锁;和/或,接收到占锁线程的解锁请求时,确定所述占锁线程占锁前通过处理器的共享缓存与锁进行数据交互时,写入到所述共享缓存中的线程数据是否被更改;若被更改,则更改所述占锁线程的线程数据,使所述占锁线程解锁。

    一种基于图神经网络进行预测的方法、系统和装置

    公开(公告)号:CN111985729A

    公开(公告)日:2020-11-24

    申请号:CN202010926872.6

    申请日:2020-09-07

    Inventor: 李厚意 何昌华

    Abstract: 本说明书提供一种基于图神经网络进行预测的方法、系统和装置,所述方法包括:将多个节点的特征向量输入转换模型,获得多个节点的转换向量;针对每一个邻居节点,将待预测节点的转换向量、邻居节点的转换向量,以及连接待预测节点和邻居节点的边的特征向量拼接,并将拼接得到的第一拼接向量输入传播模型,获取邻居节点的传播向量;基于至少一个邻居节点的传播向量以及待预测节点的转换向量,聚合获取待预测节点的表示向量;用待预测节点的表示向量替代待预测节点的转换向量,迭代传播和聚合,得到待预测节点的新的表示向量;将待预测节点的新的表示向量输入预测模型,获取待预测节点的预测结果。

    一种图神经网络训练方法和系统

    公开(公告)号:CN111985622A

    公开(公告)日:2020-11-24

    申请号:CN202010864281.0

    申请日:2020-08-25

    Inventor: 李厚意 何昌华

    Abstract: 本说明书实施例提供一种图神经网络训练方法和系统。所述图神经网络训练方法包括:获取全图,将所述全图根据预设条件划分为多个子图;从所述多个子图中选择参与图神经网络训练的至少一个子图,根据所述参与图神经网络训练的至少一个子图得到训练图,基于所述训练图,得到所述训练图中每一个节点的节点特征向量;基于所述训练图中每一个节点的节点特征向量以及节点之间的边,进行传播和聚合,得到所述训练图中每一个当前节点融合了邻居节点特征以及边特征的节点融合向量;基于所述训练图的节点融合向量,根据节点标签得到损失函数,基于所述损失函数对初始图神经网络进行迭代训练,以获得所述图神经网络。

    区块链一体机的哈希更新方法及装置

    公开(公告)号:CN111541788B

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN202010653793.2

    申请日:2020-07-08

    Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种区块链一体机的哈希更新方法及装置,该方法可以包括:所述区块链一体机上装配的密码加速卡向新版本镜像文件的发布方发送协商信息,该协商信息分别被发布方与密码加速卡用于确定出部署密钥;其中,新版本镜像文件用于更新区块链一体机中部署的旧版本镜像文件;密码加速卡接收发布方使用部署密钥加密后的新哈希值,新哈希值对应于新版本镜像文件;密码加速卡将存储的对应于旧版本镜像文件的旧哈希值替换为新哈希值,该新哈希值用于与区块链一体机中部署的镜像文件的当前哈希值进行比较以确定区块链一体机中是否部署了上述新版本镜像文件。

    区块链一体机的可信启动方法及装置

    公开(公告)号:CN111538996A

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN202010652921.1

    申请日:2020-07-08

    Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种区块链一体机的可信启动方法及装置;该方法可以包括:区块链一体机响应于接收到的启动指令,计算本地部署的镜像文件的当前哈希值;该区块链一体机将当前哈希值提供至区块链一体机上装配的密码加速卡,并接收密码加速卡返回的当前哈希值与预存储的标准哈希值之间的比较结果,上述标准哈希值对应于预定义的标准镜像文件;在该比较结果表明当前哈希值与标准哈希值相同的情况下,区块链一体机执行本地部署的镜像文件以形成区块链节点。

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