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公开(公告)号：CN113962160B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202111298139.5
申请日：2021-11-04
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/24 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了基于用户画像的互联网卡用户流失预测方法及系统，通过分析互联网卡用户与流失相关的身份特性以及行为特性，确定互联网卡用户的关键画像数据维度以及关键时序行为数据维度；关键画像数据维度包括表征互联网卡用户行为的不确定性和活跃度的活跃熵，关键时序行为数据维度包括表征互联网卡用户的异常行为的行为异常天数；从历史数据中获取不同用户对应维度的关键画像数据以及不同时期的关键时序行为数据构建训练数据集，并使用训练数据集训练构建的深度学习模型，再使用训练好的深度学习模型预测用户流失。本发明在选取训练数据的特征维度时，新增用户的活跃熵和行为异常天数来反映不同用户的流失行为规律，使得训练得到深度学习模型预测精度更高。
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公开(公告)号：CN114579313B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210217892.5
申请日：2022-03-07
Applicant: 中南大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种面向多安全域架构的安全域快速建立方法，用户态安全区建立的步骤包括：敏感应用触发执行时，若存在所述敏感应用对应的用户态安全区，执行快速CPU分配方法分配CPU资源给所述用户态安全区，根据所述用户态安全区的执行环境信息恢复用户态安全区的执行环境；用户态安全区CPU计算资源回收的步骤包括：所述敏感应用执行完成后，关闭所述用户态安全区，保存所述用户态安全区的执行环境信息到安全世界，最后回收CPU资源。本发明可以缩短敏感应用响应的时间并且加快敏感应用执行的速度。
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公开(公告)号：CN114466385B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210030007.2
申请日：2022-01-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于用户移动感知的无缝服务迁移方法及计算机系统，应用于小蜂窝边缘计算系统，该方法包括步骤：建模小蜂窝边缘计算系统场景，定义多用户服务迁移问题和优化目标；数据清洗，分析用户移动特性；根据用户移动特性，求解最优的服务放置决策：根据用户与AP之间的关联信息，将用户分成两类：如果用户移动到“偏好”的AP上，则需要为其考虑服务迁移，采用增强学习的迁移策略，实时为用户做出迁移决策；如果用户移动到“非偏好”的AP上，则不需要为其考虑服务迁移，将用户的服务请求对应的任务仍放置在原本的边缘节点上。本发明考虑了当前时刻的服务调度决策对未来系统表现的影响，减少了系统中不必要的迁移，降低了多用户服务迁移的复杂度，提供了一种以最小化系统长期平均延迟为目标的服务迁移优化策略。
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公开(公告)号：CN116390165B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310224248.5
申请日：2023-03-09
Applicant: 中南大学
IPC: H04W28/086 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的蜂窝基站动态管理方法与系统，本方法获取包含射频拉远头和基带处理单元的蜂窝基站数据集，并从蜂窝基站数据集中获得射频拉远头的表示特征；根据射频拉远头的表示特征构建射频拉远头的流行度指标；采用带约束条件的聚类方法对射频拉远头的流行度指标进行分类，获得射频拉远头的分类结果；根据分类结果建立基带处理单元的总优化目标；根据基带处理单元的总优化目标建立马尔可夫决策过程模型；采用异步优势动作评价方法对马尔可夫决策过程模型进行网络训练，获得射频拉远头到基带处理单元的连接映射结果；根据连接映射结果动态管理蜂窝基站。本发明能提高基带处理单元的利用率，减少能耗，使用户连接负载更均衡。
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公开(公告)号：CN116430372A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310164870.1
申请日：2023-02-27
Applicant: 中南大学
IPC: G01S11/14
Abstract: 本发明公开了基于机器人内置麦克风阵列对语音助手主动测距的方法，目的是解决智能家居利用率低的问题。技术方案是构建由移动机器人、智能语音助手和计算机组成的交互测距系统。移动机器人、计算机、智能语音助手通过WIFI通信，移动机器人通过第一麦克风阵列发送基于频连续波方法调制的Tx端啁啾信号，智能语音助手在接收到Tx端啁啾信号后通过第二麦克风阵列向移动机器人返回Rx端啁啾信号。移动机器人内置混频器对Tx啁啾信号和Rx啁啾信号进行混合，低通滤波器对混合后信号进行滤波，将滤波后的信号传输至计算机，计算机中的计算模块计算智能语音助手和机器人之间的距离。本发明可以实现高精度测距，提高了智能家居利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110889811B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN201911234050.5
申请日：2019-12-05
Applicant: 中南大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种照片修复系统构建方法、照片修复方法及系统，照片修复系统构建方法包括：S1.构建并训练第一对抗神经网络，并通过所述第一对抗神经网络，将第一旧损照片转换生成为伪旧损照片；S2.构建第二对抗神经网络，并分别以所述第一对抗神经网络生成的所述伪旧损照片和预设的清晰照片为训练样本，训练所述第二对抗神经网络；并以所述第二对抗神经网络为照片修复系统。本发明具有可快速、高效实现旧损照片修复，修复效果好等优点。
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公开(公告)号：CN114598706B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202210228048.2
申请日：2022-03-08
Applicant: 中南大学
IPC: H04L67/1031 , H04L67/1029
Abstract: 本发明公开了一种基于Serverless函数的存储系统弹性伸缩方法，步骤包括：S1.元数据服务器按照预设第一周期获取存储服务器的负载信息；S2.元数据服务器将接收到的负载信息汇总，得到整个存储服务器集群的负载状态，并按照预设第二周期调用Serverless函数中的管理函数；S3.管理函数根据预先配置的弹性伸缩策略目标以及负载状态作出弹性伸缩决策，并发送任务指令给多个工作函数以执行弹性伸缩任务；S4.存储服务器接收到工作函数的弹性扩容或弹性缩容请求后，调整存储系统中存储介质的分配，以完成存储系统存储容量的弹性伸缩。本发明具有实现方法简单、成本低、系统健壮性强、灵活性强且可扩展性好等优点。
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公开(公告)号：CN115902776A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211576668.1
申请日：2022-12-09
Applicant: 中南大学
IPC: G01S5/22
Abstract: 本发明公开了一种基于被动式声音信号对声源进行定位的方法，目的是解决目前定位方法复杂度高、速度慢、精度较差、不适宜三维场景等问题。技术方案是首先选择线性麦克风阵列；选择声音传播模型为远场模型，搭建信号传播路径，简化远场声源定位模型，构建虚拟的壁镜麦克风阵列；然后采用自相关算法和互相关算法测量三种时延参数；基于三种时延参数建立三个损失函数；最后基于梯度下降方法最小化三个损失函数之和测量声源坐标。本发明在二维场景下定位声源比现有技术精度更高、速度更快，且本发明在三维场景同样也实现了较高的精度，解决了现有方法只能定位声源二维坐标的问题。
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公开(公告)号：CN114844900B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210483939.2
申请日：2022-05-05
Applicant: 中南大学
IPC: H04L67/1008 , H04L67/1012 , H04L67/60
Abstract: 本发明公开了一种基于不确定需求下的边云资源协作方法，目的是提高边缘服务器的服务效率。技术方案是先构建由J个边缘服务器和一个云端服务中心组成的边缘云一体化系统。接着边缘服务器的各个模块依次运行：设备信息模块读取最大计算负载；效率计算模块计算计算资源对效率的预期影响；数据预估模块根据预期影响，预估边缘服务器最大预期效率和最优预先请求资源量；最优决策模块根据预先请求资源量和预期影响，计算最优预先请求决策；第一协作模块根据最优预先请求决策和预先请求资源量确定请求指令。最后云端服务中心根据请求指令调度资源。采用本发明可以避免预先请求资源过少时的计算任务流失，提高边缘服务器的服务效率。
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公开(公告)号：CN114598746B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210218905.0
申请日：2022-03-07
Applicant: 中南大学
IPC: H04L67/566 , H04L67/568 , H04L67/562 , H04L67/1008 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于智能网卡的服务器间负载均衡性能优化方法，目的是解决目前负载均衡方法占用计算资源多的问题。技术方案是构建基于智能网卡的服务器间负载均衡系统，智能网卡上的Q+1个CPU核心运行负载均衡器，智能网卡的内存开辟Q个接收队列和Q个发送队列；负载均衡器包括1个同步代理和Q个调度器，Q个调度器和同步代理并行运行，对来自MM个客户端的数据包进行接收、解析、调度决策、封装、发送，第q个调度器串行处理Gq个数据包，负责将接收到的数据包分发到NN个服务端。本发明智能网卡上的负载均衡器与服务器上的负载均衡器性能相当，不需要占用大量服务器的计算资源就能满足负载均衡的需要，降低电力、服务器成本。
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