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公开(公告)号：CN119966821A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202311482015.1
申请日：2023-11-08
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
IPC: H04L41/0833 , H04L41/0813 , H04L41/08 , H04L41/0894 , H04L41/046 , H04L41/16 , H04L67/125 , G06F18/15 , G06F18/27 , G06F18/20
Abstract: 本发明公开了一种针对IoT场景的能耗智能优化方法及系统。所述方法包括：依据对系统能耗的影响，选择迭代参数；将迭代参数的上一轮推荐值发送至部署在各个物联网设备上的开发板模块，以使开发板模块依据上一轮推荐值完成本地负载测试；根据开发板模块运行Benchmark的开始时间戳和结束时间戳，从能耗测量模块的数组中截取能耗，以得到本轮能耗结果；其中，所述能耗测量模块的数组中截取的能耗基于各个物联网设备的本地负载测试得到；将本轮能耗结果发送至AI引擎模块，以使所述AI引擎模块基于本轮能耗结果选择所述迭代参数的本轮推荐值。本发明保证了物联网能耗调优系统的易用性、有效性、准确性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN119858174A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510233403.9
申请日：2025-02-28
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种通用机器人对话交互式任务规划方法和系统。本方法为：1)将用户输入的模糊高级需求指令发送给LLM提示封装器；2)场景解析器将任务的3D场景图简化表示为任务场景发送给LLM提示封装器；3)LLM提示封装器收到模糊高级需求指令后，将任务场景、设定好的机器人原子技能库和规划限制封装成文本提示信息发送给LLM决策规划器；4)LLM决策规划器接收到文本提示信息后，调用LLM进行决策规划并将其通过话题的形式发送给结果解析器；5)当LLM输出结果为序列动作时，将其交给控制执行器，用于控制仿真或者实际的机器人；当输出结果为歧义反馈问题时，将其转化为语音播放，用于与用户人进行实时的对话交互。
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公开(公告)号：CN119621498A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202311186660.9
申请日：2023-09-14
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中科南京软件技术研究院
IPC: G06F11/34 , G06F11/30 , G06F9/445 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开一种基于自动化参数配置优化的软件系统性能调优方法及装置，所述方法包括：收集面向待调优系统的待调优配置集；从待调优配置集中采样若干个候选配置实例；利用不同候选配置实例下的性能样本，配置待调优系统的性能预测模型，并基于性能预测模型，得到当前配置实例的推荐配置；依据推荐配置重置待调优系统后，识别待调优系统的当前工作负载，并评估当前工作负载的性能值；基于当前工作负载的性能值调整代理模型、采样函数和优化策略后，返回至从待调优配置集中采样若干个候选配置实例；直至满足第一设定停止条件时，输出对应的推荐配置。本发明可以解决软件系统性能下降的问题，使软件系统获得最佳性能。
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公开(公告)号：CN119473308A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510053148.X
申请日：2025-01-14
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明提供一种分布式编译方法、装置、电子设备及存储介质，属于数据处理技术领域，所述方法包括：将源代码文件发送至服务端进行编译及汇编处理，得到服务端返回的编译结果，编译结果包含编译后目标文件的信息；基于编译结果，创建对应的伪文件，伪文件包含编译结果文件的复建方法；在获取到所有编译结果对应的伪文件之后，向服务端发送链接命令，链接命令指示服务端对所有目标文件进行文件链接操作；接收服务端返回的可执行文件。本发明避免了中间文件在客户端与服务端之间多次复制，从而减少文件传输所需的网络负载，并提高分布式编译效率。
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公开(公告)号：CN116594682B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202310375698.4
申请日：2023-04-10
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F8/73
Abstract: 本发明提出了一种基于SIMD库的自动测试方法及装置。所述方法包括：获取用户目标和待测应用程序；基于不同的SIMD库向量化所述待测应用程序，得到各SIMD库对应的源文件；根据所述源文件，生成各SIMD库对应的新文件；在用户目标为代码大小测试的情况下，对所述新文件进行编译，得到目标文件，并基于所述目标文件中text section，得到代码大小最小的SIMD库；在用户目标为性能测试的情况下，通过将测试核心代码嵌入到所述新文件后进行性能测试，得到性能最佳的SIMD库。本发明能够帮助用户准确地找到目标应用程序在满足用户需求的情况下合适的SIMD库后端。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118626097B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411090391.0
申请日：2024-08-09
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及计算机软件技术领域，提供一种面向RISC‑V架构的操作系统解耦构建方法及装置，将操作系统中的软件组件划分为三类，既节省了使用RISC‑V扩展指令集特定的编译工具链构建扩展指令集不相关软件组件时可能带来的工程量，又省略了可能存在的连续的bug修复过程。此外，本发明使用通用编译工具链构建的扩展指令集不相关的软件组件可以跨不同扩展指令集组合的RISC‑V处理器复用，随着RISC‑V扩展指令集数量的不断增多，不同扩展指令集组合的RISC‑V处理器的数量也随之膨胀，通过跨不同的RISC‑V处理器复用扩展指令集不相关的软件组件可以节省操作系统开发的时间和工程量，提高开发效率。
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公开(公告)号：CN118656064A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411134182.1
申请日：2024-08-19
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F8/33 , G06F8/75 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种代码补全模型训练方法、装置、电子设备和存储介质，属于代码补全技术领域，其中方法包括：获取待补全的开源的抽象语法树AST数据集；后序遍历AST数据集，得到AST数据集对应的后序序列数据集；基于AST数据集构建词汇表，基于词汇表对后序序列数据集进行转换，生成对应的后序索引序列数据集；确定AST数据集对应的层级序列数据集；基于后序索引序列数据集和层级序列数据集，得到AST建模数据，基于AST建模数据训练初始代码补全模型，训练完成后，得到代码补全模型。本发明能够提高代码补全模型预测的精度和准确率。
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公开(公告)号：CN117828601B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410094862.9
申请日：2024-01-24
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，涉及一种基于对抗性恶意软件的恶意软件检测工具推荐方法和系统。该方法包括：基于恶意软件集，利用对抗性恶意软件生成算法生成对抗性恶意软件集；利用良性软件库、恶意软件集以及对抗性恶意软件集，评估每个恶意软件检测工具的具体检测指标，进而得到面向恶意软件检测工具库中所有恶意软件检测工具的评估指标矩阵；接收用户对恶意软件检测工具的用户需求向量，根据评估指标矩阵为用户推荐最符合需求的恶意软件检测工具。本发明能够提前发现恶意软件检测工具可能遭受到对抗攻击的可能性，并且可以向不同需求的用户推荐最合适的恶意软件检测工具，从而为用户安全保驾护航。
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公开(公告)号：CN118093185A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410242890.0
申请日：2024-03-04
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种嵌入式系统分布式计算的负载均衡方法、模块及使用方法，属于嵌入式系统分布式计算负载均衡技术领域。通过运行主设备上的负载均衡模块组网，实时获取在线的设备列表、设备性能和负载信息，并根据需要选择评估指标计算每台设备的综合评分；根据综合评分舍弃低性能设备，并对高性能设备进行综合排序；根据高性能设备列表选择设备进行负载分配。本发明通过实时动态监控从设备状态，智能调整任务分配，实现整个分布式计算的负载均衡，提高资源利用率。
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公开(公告)号：CN117874298A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410027438.2
申请日：2024-01-08
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F16/901
Abstract: 本公开提供一种面向动态超边插入的核保持方法、装置、设备及存储介质，所述方法首先在超图上对于所有的节点进行排序，并根据排序结果生成每个节点的先驱度；其次，使用先驱度值判断该超边的插入是否需要开始节点的遍历，在需要遍历的情况下进一步根据排序缩小节点的排序范围。最后，得到k核值需要变化的节点集合，并动态地更新节点的排序以及先驱度值。本发明解决了现有的动态超图插入下核保持算法速度慢的问题，解决了超边插入下核保持算法和超边删除时核保持算法速度差距大的问题，解决了现有算法需要进行大量无效遍历的问题。
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