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公开(公告)号：CN116860999A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310833617.0
申请日：2023-07-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及分布式系统、深度学习、自然语言处理和语言模型技术领域，特别涉及一种超大语言模型分布式预训练方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：拆分超大语言模型的通信任务与计算任务；构建通信任务与计算任务之间的依赖关系图；以最大化并行执行通信任务与计算任务为搜索目标，根据依赖关系图和任务执行时间搜索最大化并行执行数量，调度最大化并行执行数量的通信任务与计算任务对超大语言模型进行预训练。由此，解决了相关技术中，由于超大语言模型的任务拆分方式合理度较低，通信任务与计算任务之间存在紧密耦合关系，任务执行顺序调度的合理性较差，进而导致模型预训练效率较低，无法满足实际使用需要等问题。
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公开(公告)号：CN116466429A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310369997.7
申请日：2023-04-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种光纤激光器分布式谱外滤波光谱纯化方法及系统，该系统包括光纤激光振荡器、合束器、若干个增益光纤、若干个无源滤波器件和端帽。该方法通过在若干个增益光纤之间的若干个位置处设置若干个无源滤波器件，并且根据预设的光纤激光器输出激光光谱纯度目标对若干个无源滤波器件的数量和位置进行优化，从而滤除光纤激光器光信号波段以外由于非线性效应产生的谱外噪声，抑制增益光纤放大的信号光能量向信号光谱外的噪声波段转移，减少信号谱段外的噪声能量，实现光纤激光器输出光谱在信号谱段内的纯化。
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公开(公告)号：CN115277582A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210821726.6
申请日：2022-07-13
Applicant: 清华大学
IPC: H04L47/2441 , H04L41/083
Abstract: 本发明公开了一种软件数据包分类加速方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据最优的流表分割比获取一级流表存储的第一命中规则和二级流表存储的第二命中规则；其中，第一命中规则为命中数目高于第一预设数值的规则，第二命中规则为命中数目低于第一预设数值的规则；当输入数据包时遍历一级流表，如果数据包匹配第一命中规则，则将第一命中规则作为目标命中规则，根据目标命中规则转发对应的数据包；如果数据包不匹配第一命中规则，则遍述二级流表，将与数据包匹配的第二命中规则作为目标命中规则，并根据目标命中规则转发所述数据包。该方法可以高效地进行数据包分类。
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公开(公告)号：CN113438168B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110560001.1
申请日：2021-05-21
Applicant: 清华大学
IPC: H04L45/74 , H04L47/2483 , H04L47/30 , H04L47/41
Abstract: 本申请提供了一种软硬件混合流表管理方法和装置，应用于网络转发系统。具体的实现方式如下：获取预先设定的大流识别窗口、大流替换窗口和采样率；接收网络数据包，控制软件转发功能模组根据大流识别窗口和采样率对接收到的网络数据包进行流量大小的识别，得到大流识别结果；根据大流替换窗口和大流识别结果，控制软件转发功能模组和硬件转发功能模组进行对应的大流替换；在软件转发功能模组执行流表项相关联的操作前，判断软件转发功能模组的环形缓冲区队列中是否存在突发流；若环形缓冲区队列中存在突发流，则控制软件转发功能模组和硬件转发功能模组进行对应的突发流替换，实现了软硬件混合流表的高效管理。
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公开(公告)号：CN114719254A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210232383.X
申请日：2022-03-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种预混燃烧器，预混燃烧器包括风箱、燃气进气室、套管和燃料管，风箱和燃气进气室相连，套管有多个并均位于风箱内，套管与风箱可拆卸地相连，套管的第一端设有混合气体出口，套管的周壁上设有空气进口，套管的第二端设有配合口，燃料管有多个，且与套管一一对应，燃料管与燃气进气室可拆卸地相连，燃料管的第一端设有与燃气进气室相连通的燃气进口，燃料管的第二端封闭，燃料管的周壁上设有燃气出口，燃料管设有燃气出口的部分由配合口配合在相应套管内。本发明提供的预混燃烧器具有燃料和空气混合均匀，回火对于燃烧腔室的损坏程度相对较低的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114689095A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110932890.X
申请日：2021-08-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于多模光纤的超高速全光纤成像系统及方法，系统包括：高重频脉冲光源、光纤探针、多模光纤、超快光电探测器以及信号处理设备；高重频脉冲光源用于发射照射待测图像用的高重频且窄脉宽的脉冲激光；光纤探针用于收集从待测图像返回的光信号；多模光纤用于传输光纤探针输出的光信号，并提供模间色散；超快光电探测器用于采集出射脉冲时域波形，将出射脉冲时域波形转化为时域脉冲电信号；信号处理设备用于接收时域脉冲电信号，从时域脉冲电信号中计算、恢复出待测图像的图像信息。本发明提供的基于多模光纤的超高速全光纤成像系统及方法，可以实现高帧率的图像采集，成像速度大大提高，且结构简单，集成度高。
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公开(公告)号：CN114650260A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210247710.9
申请日：2022-03-14
Applicant: 清华大学 , 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04L47/32 , H04L47/27 , H04L47/2441 , H04L47/283 , H04L41/14
Abstract: 本公开关于一种网络丢包类型识别方法、网络丢包类型识别模型的生成方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品，当检测到网络中的丢包信号时，则获取发送目标数据包之前预设时间段内用于表征网络状态的网络特征参数，并将网络特征参数输入预先训练的网络丢包类型识别模型中进行识别，从而得到丢包信号对应的丢包类型，其中，网络特征参数是对采集的用于表征网络状态的时序数组进行特征统计后提取的统计特征数据。由于本实施例中的网络丢包类型识别模型是基于真实网络环境下采集的网络特征样本参数训练得到的机器学习模型，其能够学习到不同网络状态下的丢包特征，从而能够基于网络特征参数准确识别网络中的丢包类型。
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公开(公告)号：CN113438168A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110560001.1
申请日：2021-05-21
Applicant: 清华大学
IPC: H04L12/741 , H04L12/835 , H04L12/851 , H04L12/891
Abstract: 本申请提供了一种软硬件混合流表管理方法和装置，应用于网络转发系统。具体的实现方式如下：获取预先设定的大流识别窗口、大流替换窗口和采样率；接收网络数据包，控制软件转发功能模组根据大流识别窗口和采样率对接收到的网络数据包进行流量大小的识别，得到大流识别结果；根据大流替换窗口和大流识别结果，控制软件转发功能模组和硬件转发功能模组进行对应的大流替换；在软件转发功能模组执行流表项相关联的操作前，判断软件转发功能模组的环形缓冲区队列中是否存在突发流；若环形缓冲区队列中存在突发流，则控制软件转发功能模组和硬件转发功能模组进行对应的突发流替换，实现了软硬件混合流表的高效管理。
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公开(公告)号：CN112995183A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110246627.5
申请日：2021-03-05
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，尤其涉及一种网络路由信息泄漏检测方法。本发明方法首先从BGPstream获取BGP实时数据，并利用现有的商业关系，对网络中自治系统之间的商业关系进行标记；对自治系统之间没有出现过的新链接，利用推断模型进行商业关系的推断；最后利用无谷原则，对商业关系完整的路径进行路由泄漏事件的检测。本方法利用训练好的模型，实时推断新链接商业关系。这些链接的商业关系在BGP历史数据上不可得到，利用机器学习模型根据已有链接的商业关系训练出自治系统商业关系推断模型，当出现新的链接时，利用模型确定其商业关系，再利用valley‑free原则判断商业关系完整的BGP路径上是否存在路由泄漏，从而增加路由泄漏判断的准确性。
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