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公开(公告)号：CN113076458A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110395707.7
申请日：2021-04-13
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院 , 南方科技大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/957
Abstract: 本申请公开了一种网内缓存控制方法、系统、存储介质及终端设备，所述控制方法包括源端向网络侧发送申请指令，以使得网络侧基于所述申请指令为所述源端分配若干存储块索引，其中，所述若干存储块索引所对应的存储空间大于所述源端申请的存储空间；源端基于所述若干存储块索引向网络侧中存储缓存数据。本实施例通过为若干存储块索引所对应的存储空间大于所述源端申请的存储空间，使得源端具有备用存储块索引，通过备用存储块索引来替换可用存储块索引，这样可以避免因不同存储数据采用相同存储块索引所造成的网络侧读取到的缓存数据错误的问题。
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公开(公告)号：CN112486641A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011296964.7
申请日：2020-11-18
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院 , 南方科技大学
Abstract: 本申请公开了一种基于图神经网络的任务调度方法，所述方法确定分布式计算平台内所有作业的图结构，并对图结构的特征进行处理添加出度和入度特征；在经过一个全连接的多层感知网络以及带自注意力机制的图神经网络进行节点的聚合，得到节点的节点特征向量；再将每个作业所有节点的节点特征向量加和得到作业向量；长短时记忆扫描所有作业的作业向量得到全局向量；最后通过强化学习智能体将各节点特征向量、各作业向量以及全局向量作为状态输入，通过一个策略梯度网络做出调度动作，以分配给可运行节点一定数量的空闲执行器，提高了调度效率。
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公开(公告)号：CN112350998A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011110759.7
申请日：2020-10-16
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院 , 南方科技大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本申请公开了一种基于边缘计算的视频流传输方法，所述方法包括接收到视频块下载请求时，检测所述视频块下载请求对应的目标视频资源；当未检测到目标视频资源时，获取视频块下载请求对应的若干响应方式；确定各响应方式各自对应的用户QoE，并基于用户QoE在若干响应方式中选取目标响应方式；通过目标响应方式确定视频块下载请求对应的响应视频资源，并将响应视频资源反馈给视频块下载请求对应的用户端。本申请通过智能边缘确定视频块下载请求对应的响应视频资源，减少了视频流传输对主干网带宽的依赖，在主干网带宽不足时仍能够通过对其自身缓存的视频资源进行视频超分或视频转码的方式来快速响应用户的请求，从而提高了用户QoE。
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公开(公告)号：CN111355671A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201911412366.9
申请日：2019-12-31
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: H04L12/851 , H04L12/859 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意机制的网络流量分类方法、介质及终端设备，所述方法获取待分类网络流量包数据，并确定所述待分类网络流量包数据对应的输入序列；将所述输入序列输入至预先训练的网络流量分类模型，通过所述网络流量分类模型预测所述待分类网络流量包数据对应的流量类别。本发明使用的网络流量分类模型包括编码模块，所述编码模块包括自注意机制单元，这样通过自注意机制提取有效流量特征，提高了流量分类精度。
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公开(公告)号：CN114785856B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210278194.6
申请日：2022-03-21
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L67/568 , H04L67/1097
Abstract: 本发明涉及数据缓存技术领域，具体是涉及基于边缘计算的协同缓存方法、装置、设备及存储介质。本发明在将所有用户可能需要访问的数据缓存至各个边缘节点上的数据类型中时，就会统计每个边缘节点上的各个数据类型中容纳了多少数据量，用于生成节点缓存内容统计表。当用户发出请求时，就会根据节点缓存内容统计表告知用户哪个边缘节点上的数据类型中缓存了大量与用户请求数据相匹配的数据。然后用户就可以直接到对应的边缘节点上去获取数据，从而提高了用户获取到所请求数据的命中率，进而提高了用户获取到所请求数据的速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117349759A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311271277.3
申请日：2023-09-27
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/20 , H04L9/40
Abstract: 本发明涉及互联网技术领域，并公开了一种分布式网络流量分类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将初始模型拆分为多个分类路径，并基于多个分类路径对初始模型进行模型重组和模型增强，获得多个增强基础模型；通过网络离线阶段的分配方案和网络在线阶段的分配方案确定增强基础模型分配方案；基于增强基础模型分配方案将多个增强基础模型部署至多个交换机中，并通过多个交换机对网络流量进行分类，得到分类结果。本发明基于对初始模型拆分出的多个分类路径进行模型重组和模型增强，得到增强基础模型并部署至多个交换机中，从而通过所述多个交换机对所述网络流量进行分类，进而能够在网络资源有限的场景下提升网络流量分类的分类精度。
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公开(公告)号：CN117319700A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311290654.8
申请日：2023-09-28
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N21/222 , H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N21/262 , H04N21/44 , H04N21/4402 , H04N21/466
Abstract: 本发明公开了一种视频分析方法、装置、终端设备以及存储介质，通过获取目标视频的分析需求；基于目标视频的分析需求，确定的目标视频的共享程度和切分点；根据所述目标视频的共享程度和切分点，构建联合深度神经网络模型的共享及切分机制；基于所述联合深度神经网络模型的共享及切分机制，在若干个终端设备进行并发的视频分析，在边缘服务器进行独立的视频分析，通过深度神经网络模型的共享及切分机制，缓解了资源竞争的问题，以减少因资源不足导致的网络拥塞及延迟等问题，通过为视频分析任务选择合适的视频分析配置及资源分配方案，在确保用户体验的情况下，提高了系统整体的视频分析质量及效率，实现了视频分析质量和资源利用率之间的平衡。
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公开(公告)号：CN114900474B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202210480817.8
申请日：2022-05-05
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L47/2441 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了针对可编程交换机的数据包分类方法、系统及相关设备，其中，上述方法包括：获取预先训练完成的待优化决策树模型，并将上述待优化决策树模型发送到可编程交换机；根据可编程交换机的流水线阶段数以及接收的待优化决策树模型获取最优决策树优化方案，最优决策树优化方案包括最优剪枝方案，最优剪枝方案用于根据可编程交换机的流水线阶段数限定决策树的层数并去除决策树的冗余叶子节点；根据最优决策树优化方案对待优化决策树模型进行优化获得目标决策树模型，将目标决策树模型部署到可编程交换机中获得目标可编程交换机；根据目标可编程交换机对待分类数据包进行分类。与现有技术相比，本发明方案有利于提高数据包分类效率。
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公开(公告)号：CN114389999B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202111618197.1
申请日：2021-12-27
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04L47/22
Abstract: 本发明涉及网络数据传输技术领域，具体是涉及一种基于数据包的网络传输方法、装置、设备及存储介质。获取已传输的流在网络中传输所对应的特征信息，所述特征信息用于反映所述流在所述网络中的传输效率；依据已传输的所述流所对应的特征信息，得到待传输的所述流所对应的数据包大小，所述数据包用于承载所述流所包含的数据信息；依据所述数据包大小，将待传输的所述流在所述网络中传输。采用调整之后的数据包大小进行传输时，能够提高待传输的流在网络中的传输效率。
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公开(公告)号：CN114900475B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210466572.3
申请日：2022-04-29
Applicant: 鹏城实验室 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: H04L47/31 , H04L47/2441 , H04L47/2483 , H04L47/50
Abstract: 本发明涉及数据流处理技术领域，具体是涉及一种混合流转发方法、装置、设备及存储介质。本发明是通过标签规则和标签表共同作用实现了对第一转发信息的缓存，通过标签表单独作用实现了对第二转发信息的缓存。由于第一类型数据流所占用的容量较大，因此需要多次执行匹配第一转发信息这一操作才能对第一类型数据流进行转发，而本发明通过标签规则和标签表实现了分阶段匹配到第一转发信息，从而提高了找到第一转发信息的速度，进而提高了对第一类型数据流的转发速度。本发明将混合流划分第一类型数据流和第二类型数据流，不同的数据流采用不同的方式找到对应的转发信息，能够提高对混合流的转发速度。
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