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公开(公告)号：CN112416956B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011300093.1
申请日：2020-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/23 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于自然语言处理领域，具体涉及一种基于BERT和独立循环神经网络(IndRNN)的问句分类方法，包括：实时获取待分类的问句数据，将待分类的问句数据输入到训练好的问句分类模型中，得到分类后的数据；问句分类模型包括BERT模型和基于注意力机制的IndRNN模型；本发明利用BERT模型，得到的向量序列能捕捉更多的内在信息，相对RNN更加高效、能捕捉更长距离的依赖，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN115905005A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211616794.5
申请日：2022-12-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F11/36 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于智能运维领域，具体涉及一种基于拓扑结构动态发现机制的微服务工作流预测方法，包括：通过探针采集节点的时间特征信息，通过旁路代理采集空间特征信息；对微服务节点特征信息进行时间和空间维度上的聚合，将时间维度聚合输入LSTM模型训练其学习参数；根据微服务节点的不对等特征，构建优化的GAT模型，根据空间维度聚合训练模型的学习参数；将输出结果再次输入LSTM模型得到输出序列的隐藏状态，并再次利用LSTM模型预测得到微服务轨迹。本发明能够得到微服务轨迹特征的预测信息，并将微服务请求的实际轨迹的特征序列与预测的特征信息做对比，最终实现故障的快速检测和定位，达到智能运维的效果。
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公开(公告)号：CN112765407B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202011616551.2
申请日：2020-12-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06N3/12 , G06Q50/10 , H04L67/51 , H04L67/12 , H04L41/50
Abstract: 本发明涉及服务计算领域，涉及一种物联网环境下基于用户偏好的QoS服务组合方法；所述方法包括采集用户请求服务提供的输入条件以及用户获取服务的输出目标；利用分层过滤算法获取服务集合，构建出服务之间的服务依赖图；使用组合路径序列算法获取服务依赖图的组合服务路径集；将组合服务路径集中服务节点的各服务实例的每一个QoS属性值归一化，采用擂台算法计算出各服务节点的服务实例非支配集；将基于用户偏好的QoS目标函数作为适应度函数，利用遗传算法为组合服务路径选择出最佳的组合服务实例；在组合服务路径集中选择最佳组合服务路径；本发明在考虑用户偏好的基础上，通过分层过滤和最大非支配集减小服务选择的问题空间，提升了海量服务选择效率。
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公开(公告)号：CN113158227B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110249318.3
申请日：2021-03-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/62 , H04L67/1097 , H04L9/32
Abstract: 本发明属于区块链技术领域，特别涉及一种基于Fabric的数据库访问日志上链方法及系统，所述方法包括：基于HyperLedgerFabric构建数据库访问日志上链模型；基于Raft共识机制中日志应用的迟滞差值和节点迟滞差值的方差齐性检验，构建信誉值模型，并选举Leader节点；代理节点发起交易，经背书节点验证后，将交易信息广播给排序模块，由排序节点打包成块，通过组织节点写入账本；本发明在保证Leader节点选举的安全性基础之上，通过代理节点过滤并旁路数据库访问日志记录，保证了数据库访问日志的防篡改性、可溯源性，尤其适用于重数据资产企业数据库访问安全。
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公开(公告)号：CN114301910A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111480882.2
申请日：2021-12-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及边缘计算领域，具体涉及一种物联网环境下的云边协同计算任务卸载方法，该方法包括：构建物联网的协同计算系统模型，构建的协同计算系统模型包括设备层、边缘节点层和云节点层；模型的设备层、边缘节点层和云节点层；分别选取排队系统模型；根据协同计算系统模型构建所有任务的总完成时延期望函数；将最小总完成时延期望作为目标函数，采用位置参数优化蜜獾算法对目标函数进行求解，得到各排队系统需要调整的容量大小；根据各排队系统调整后的容量大小得到最优卸载策略，根据最优卸载策略进行任务卸载；本发明的卸载方法可以在任务的完成时延保持在较低水平，能够较好地应用于物联网环境下的云边协同计算场景，具有良好的经济效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109167835B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201811069608.4
申请日：2018-09-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于kubernetes的物理资源调度方法及系统，属于云计算领域。该方法包括：S1：当识别到承载业务的云服务Pod的资源请求时，分析确定业务类型和优先级；S2：收集各节点的中央处理器资源、内存资源、网络资源和磁盘资源信息及使用情况；S3：计算所有节点的资源评分；S4：对节点的资源评分进行排序；S5：将m个Pod调度到从N个待选节点中优选的m个节点上。该系统包括业务分析模块、资源信息采集模块、参数配置模块、评分模块和调度模块。本发明考虑了各类业务对节点CPU、内存、网卡带宽、磁盘容量等资源的不同需求，建立新的节点评分机制，引入了一致性参数，保证同一业务中各Pod的一致性需求。
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公开(公告)号：CN113010112A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110253865.9
申请日：2021-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明涉及计算机存储技术领域，具体涉及一种基于可变电阻式存储器的数据分配优化方法，包括：获取程序变量的访问模式，计算每个程序区段的每个变量的读操作频率数学期望和写操作频率数学期望；根据得到的各个程序区段变量的读写操作数频率数学期望，动态地配置可变电阻式存储器SLC/MLC单元数目配比，寻找出最佳比例配置和最优数据分配方案；基于步骤S2得到的最佳SLC/MLC配比和对应的最优数据分配方案，为程序区段中每个变量分配最佳的存储地址。本发明采用时延最优数据分配优化算法实现了可变的电阻式存储器，降低了实时性嵌入式系统的访问时延。
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公开(公告)号：CN112769942A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110051791.0
申请日：2021-01-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于微服务技术领域，特别涉及一种基于QoS的微服务动态编排方法，包括基于工作流对QoS的全局约束进行分解得到局部约束，选择符合局部约束的服务实例构成候选服务集合；使用效益函数获取工作流中节点的最优候选服务集合，实时监控并获取工作流节点的QoS属性，动态调整工作流节点的QoS约束；计算后继工作流QoS属性的约束紧迫度，调整后继工作流的效益函数的权重；本发明能根据运行时QoS自适应调整服务的选择和执行，并根据约束紧迫度调节服务选择的效益函数权重，动态地选择服务实例来保证全局QoS的稳定。
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公开(公告)号：CN112527463A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011500164.2
申请日：2020-12-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明属于云计算领域，特别涉及一种基于对象存储的容器镜像下载加速方法，包括获取原子镜像的使用频率、复用程度和原子镜像特性，并以此构建原子镜像权重模型；基于TOPSIS方法，根据剩余宽带、I/O负载、CPU利用率、内存利用率属性建立CEPH资源模型，根据该模型计算每个节点资源总分；根据原子镜像权重模型计算每个原子镜像总分，并选出下个待放置的原子镜像；基于贪心算法，对该原子镜像进行节点放置操作；本发明在结合对象存储的基础上，保证了使用频繁、复用率高的原子镜像能够拥有较充足资源，有效降低了容器镜像拉取时间，且能够提高总体资源利用率。
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公开(公告)号：CN111400495A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010184505.3
申请日：2020-03-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06Q30/02 , G06K9/62 , G06F40/284
Abstract: 本发明涉及消费意图识别领域，具体涉及一种基于模板特征的视频弹幕消费意图识别方法，该方法包括：获取实时视频弹幕数据集，将实时视频弹幕数据集输入到训练好的消费意图识别模型中，得到消费意图结果；所述训练消费意图识别模型的过程包括：将获取视频弹幕数据集输入到消费意图模板集中，得到模板特征向量；将模板特征向量输入到SVM分类器中，调用支持向量机的核函数对输入数据进行特征映射，获取对不同标注数据点最好分割情况的超平面，完成消费意图识别模型的训练；本发明使用生成的消费意图模板集将弹幕文本转化为模板特征，将模板特征作为消费意图识别模型的输入，提高了消费意图识别的准确性。
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