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公开(公告)号：CN104931649A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510254459.9
申请日：2015-05-18
Applicant: 中海石油(中国)有限公司 , 中海油能源发展装备技术有限公司 , 北京华航无线电测量研究所 , 东北大学
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明公开了一种海底管道陆地模拟试验平台及试验方法，属于模拟测试领域，为解决现在缺少专用的海底管道陆地模拟试验平台的缺陷而设计。本发明海底管道陆地模拟试验平台包括中空的管壁上预设有缺陷样品的管道和动力系统；动力系统包括牵引自动控制装置、工况模拟装置、电气供电装置和仪控装置；其中，工况模拟装置为纯液工况模拟装置和/或纯气工况模拟装置。本发明海底管道陆地模拟试验平台和试验方法可以模拟内检测器的不同介质(纯液、纯气)条件下的运行工况，验证内检测器的通过能力，验证内检测器进行缺陷检测的精度、定位的精度、缺陷的形状和大小等，并且可以测试内检测器在海水中的定位能力从而降低了在海上测试时出现故障的几率。
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公开(公告)号：CN112181617B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202010979603.6
申请日：2020-09-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特定索引结构的高效调度算法，由一个特殊的布隆过滤器和每个过滤器元素对应的事务队列组成，所述布隆过滤器和事务队列组成特殊的索引结构，其分别进行高效的依赖检测和保留必要的依赖信息，通过布隆过滤器，在一定时间内检测出事务之间的依赖关系，事务队列具有保持总顺序关系和简化依赖关系图的特性，借助于索引结构，调度器支持记录粒度锁，从而支持并发事务调度操作。本发明提出的方法高效的解决了依赖图调度中由于基于两两比较而调度开销过大导致的性能损失问题，保证了在各种依赖率工作负载下的并行执行能力，正式证明了副本调度与其他调度安全的一致性，调度器比对比方法具有更高的效率、可扩展性和健壮性。
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公开(公告)号：CN113835896B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202111149214.1
申请日：2021-09-29
Abstract: 本发明提供一种Gaia系统中面向迭代计算的并行度动态调整方法，涉及分布式大数据计算系统及迭代计算技术领域。该方法不需要事先预测作业所需资源，而是在作业执行过程中进行迭代资源的动态调整。如果作业执行过程中出现Slot资源不足或占用过高的情况，则根据用户预先设定的资源利用率目标进行相应的Slot资源扩容，使得作业所需的迭代资源得到满足。如果作业执行过程中出现Slot资源浪费的情况，则根据用户预设的资源利用率目标进行相应的Slot资源进行缩容，使得迭代作业所占用的Slot资源数量进行相应的减少。该并行度动态调整方法不需要在作业执行之前就执行相似的作业，也不需要执行专门的作业短示例，无需额外过多的预测时间。
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公开(公告)号：CN116301920B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310288488.1
申请日：2023-03-23
Applicant: 东北大学
IPC: G06F8/60 , G06F8/41 , G06F9/445 , G06N3/0464 , G06N3/10
Abstract: 本申请涉及卷积神经网络技术加速器应用领域，尤其涉及一种用于部署CNN模型至基于FPGA的高性能加速器的编译系统。包括：编译器前端和编译器后端，以及运行时库和加速器；编译器前端针对待部署的CNN模型进行量化处理，得到IR图；编译器后端确定指令和配置信息；指令包括CONV、MAXP和AVGP、ADD、FC，配置文件包括权重片上内存管理算法进行设置的片上缓存区的相关信息；运行时库，存储指令和配置文件至DRAM，以及对FPGA进行配置；加速器中的卷积引擎为基于im2col并行策略设置的全流水脉动阵列。本申请提供了用于部署CNN模型至基于FPGA的高性能加速器的编译系统，编译系统提供了完整的基于ONNXIR的灵活工具流，可以很方便地将不同的CNN模型部署到FPGA上。
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公开(公告)号：CN116821125A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310697612.X
申请日：2023-06-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高并行场景下的FPGA数据加速方法，包括：建立用于比较的二叉树，假设所述树的叶子节点数量为N，对所述二叉树设置一个全局标志位，对二叉树的每个非叶子节点设置一个标志位；将待处理数据依次插入二叉树的空叶子节点，并在非叶子节点进行比较，将比较中较小的数据传入父节点继续参与比较，最后输出二叉树中最小的数据，清空最小数据所在的叶子节点。根据输出数据的标志位，对全局标志位进行更新；插入新数据，设置新数据的标志位，对树内数据互相比较，输出本次比较后的最小数据；直到所有数据全部插入，输出排序后的数据集，在单位时间内排序数据量提高，缩短连接阶段运行时间，减少资源消耗，提高看数据的处理速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113010597B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202110368784.3
申请日：2021-04-06
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/26 , G06F16/2458 , G06F16/182 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/049
Abstract: 本发明提供一种面向海洋大数据的并行关联规则挖掘方法，包括海洋大数据预处理、海洋数值大数据离散化处理及并行关联规则挖掘三部分，数据离散化采用信息熵结合K‑means的方法，并行关联规则挖掘主要基于改进Apriori算法来完成，即基于Spark并行化Apriori算法，并将事务矩阵引入到了并行处理中，在迭代计算中简化事务矩阵，通过矩阵做逻辑“与”运算得到频繁项集和支持度，通过频繁项集与支持度计算关联规则。在计算过程中仅对该RDD进行操作，而不再扫描原始数据，从而通过内存计算加快了算法处理效率。通过剪枝来简约事务矩阵，减少后续迭代扫描范围和计算量，减少了I/O操作，有效解决了现有方法满足不了海洋大数据关联挖掘分析需求的问题。
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公开(公告)号：CN116301920A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310288488.1
申请日：2023-03-23
Applicant: 东北大学
IPC: G06F8/60 , G06F8/41 , G06F9/445 , G06N3/0464 , G06N3/10
Abstract: 本申请涉及卷积神经网络技术加速器应用领域，尤其涉及一种用于部署CNN模型至基于FPGA的高性能加速器的编译系统。包括：编译器前端和编译器后端，以及运行时库和加速器；编译器前端针对待部署的CNN模型进行量化处理，得到IR图；编译器后端确定指令和配置信息；指令包括CONV、MAXP和AVGP、ADD、FC，配置文件包括权重片上内存管理算法进行设置的片上缓存区的相关信息；运行时库，存储指令和配置文件至DRAM，以及对FPGA进行配置；加速器中的卷积引擎为基于im2col并行策略设置的全流水脉动阵列。本申请提供了用于部署CNN模型至基于FPGA的高性能加速器的编译系统，编译系统提供了完整的基于ONNXIR的灵活工具流，可以很方便地将不同的CNN模型部署到FPGA上。
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公开(公告)号：CN113835896A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111149214.1
申请日：2021-09-29
Abstract: 本发明提供一种Gaia系统中面向迭代计算的并行度动态调整方法，涉及分布式大数据计算系统及迭代计算技术领域。该方法不需要事先预测作业所需资源，而是在作业执行过程中进行迭代资源的动态调整。如果作业执行过程中出现Slot资源不足或占用过高的情况，则根据用户预先设定的资源利用率目标进行相应的Slot资源扩容，使得作业所需的迭代资源得到满足。如果作业执行过程中出现Slot资源浪费的情况，则根据用户预设的资源利用率目标进行相应的Slot资源进行缩容，使得迭代作业所占用的Slot资源数量进行相应的减少。该并行度动态调整方法不需要在作业执行之前就执行相似的作业，也不需要执行专门的作业短示例，无需额外过多的预测时间。
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公开(公告)号：CN113780295A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111067153.4
申请日：2021-09-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LAC‑FLOSS算法和IER算法的时间序列分割方法，涉及时间序列数据分割方法。本发明提出了改进的基于Matrix Profile的限制弧跨越的时间序列分割算法LAC‑FLOSS，该算法利用给弧添加权重形成带权弧，然后通过设置匹配距离阈值来解决弧的跨状态的子序列误匹配问题。本发明还利用CAC序列的形状特征，从波谷中提取极小值，进而提出改进的提取分割点算法IER。该算法能够避免现有的分割点提取算法ER使用窗口在非拐点处取到分割点，提升提取分割结果的准确性，通过与ER算法进行对比，验证了IER提取分割点的效果要优于算法ER。
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公开(公告)号：CN113518126A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110741103.3
申请日：2021-06-30
Applicant: 深圳市前海泽金产融科技有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明涉及区块链应用技术领域，公开了一种面向联盟链的交叉容错方法，其包括以下步骤：Fabric中实现XRaft排序后端；各个XRaft Orderer group内选举产生自己的Leader节点，而后各group内的Leader按顺时针向下一个group发生本组的Leader标识消息；议员之间运行XRaft算法，产生自己的Leader节点。本发明可以定位到具体的故障节点，从而简单的将该故障节点隔离为Passive节点，提高了故障恢复的速度，减少了全局配置信息的变更，在小范围内进行一致性检查，降低了算法视图变更的复杂度。
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