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公开(公告)号：CN118915908A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410943642.9
申请日：2024-07-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种运动中的手势数据处理方法、电子设备及存储介质，属于用户交互技术领域。为解决运动状态下的手势进行精准的数据处理，本发明包括使用智能数据手套，采集运动过程中的三轴加速度计数据、运动过程中的三轴陀螺仪数据；对采集的运动过程中的三轴加速度计数据、运动过程中的三轴陀螺仪数据进行对比分析，提取用于运动中的手势识别数据；构建基于手臂运动状态检测的手臂状态分割算法模块，将用于运动中的手势识别数据输入到基于手臂运动状态检测的手臂状态分割算法模块中得到过滤后的动态手势数据；然后将过滤后的动态手势数据输入到基于线段拟合模型比较的动态手势分割算法模块进行手势分割，然后进行数据降噪，得到处理后的运动中的手势数据。
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公开(公告)号：CN118171710B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410408275.2
申请日：2024-04-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/063 , G06F15/17 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种稀疏矩阵乘法的NPU加速方法，属于稀疏矩阵乘法加速技术领域。本发明基于CPU+NPU的异构计算机系统架构，提出稀疏矩阵“块”压缩格式CSB和基于CSB的矩阵乘法方法。CSB可将稀疏矩阵进行列排序将非零数据集中存放，基于CSB的矩阵乘法仅对稀疏矩阵非零数据块进行运算，再通过列重排获得结果。本发明可以充分利用NPU内部矩阵单元的算力，解决经典稀疏矩阵存储格式及乘法加速方法不适合NPU处理器的问题。本发明有效提高基于NPU的智能异构计算系统稀疏矩阵乘法计算速度，以及对基于NPU的卷积神经网络模型推理计算效率起到积极作用。
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公开(公告)号：CN115412501B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202211047958.7
申请日：2022-08-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L47/125 , H04L47/2425 , H04L47/25 , H04L47/283
Abstract: 基于Flink的多层次协同重配置流处理系统及其处理方法，属于计算机数据处理技术领域。为优化流处理系统在面对数据倾斜，负载波动，资源变化等复杂情况时的性能。本发明包括在Flink流处理平台的原有组件的基础上，增加指标监控器、协同重配置管理器、重配置协调器、重分区执行器、子任务配置管理器，将原有的协同自适应调度器修改为水平弹性执行器、原有的资源槽分配器修改为重调度执行器；指标监控器连接协同重配置管理器和子任务配置管理器，协同重配置管理器连接重配置协调器，重配置协调器分别连接重分区执行器、水平弹性执行器、重调度执行器、子任务配置管理器。本发明优化了流处理系统。
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公开(公告)号：CN111897629B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202010828429.5
申请日：2020-08-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 一种基于强化学习的智能化虚拟机整合系统，涉及虚拟机整合技术领域，针对现有技术中缺少通用的动态虚拟机资源调度平台，以应对具有不同实时特征的物理机集群的问题，包括本地管理模块、全局管理模块、中心数据库和数据收集模块；还包括智能调度模块和框架管理模块，本发明为I‑NEAT框架设计了服务管理功能，用户可以在控制节点上直接对所有计算节点中运行的I‑NEAT服务进行控制；本发明为系统实现了实时的配置项管理功能，用户不仅可以将配置项持久化存储在中心数据库中，还可以在系统运行过程中根据系统状态对配置项进行实时修改，这些修改在下一轮迭代中就会生效。
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公开(公告)号：CN117932309A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410135011.4
申请日：2024-01-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/211 , G06F18/23 , G06F18/2433 , G06F11/30 , G06F123/02
Abstract: 基于度量间和时间维度选择的KPI数据降维方法、电子设备及存储介质，属于异常检测处理技术领域。为在多维KPI异常检测中提高精度和效率，本发明多维KPI数据集进行低方差过滤处理，得到预处理的多维KPI数据集；进行度量间维度选择处理，包括使用时间序列编码压缩KPI序列，然后使用均值漂移聚类保留相关性维度，得到度量间维度选择的多维KPI数据集；对预处理的多维KPI数据集进行时间维度选择处理，包括使用3‑sigma标注各维度KPI数据的离群值，然后使用样本熵选择离群值符合真实异常分布的维度，得到时间维度选择的多维KPI数据集；将两个数据集取并集得到基于度量间和时间维度选择的KPI数据降维数据集。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116795552A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310830308.8
申请日：2023-07-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F9/50 , G06F9/52 , G06F11/36 , G06F16/182 , G06F16/178
Abstract: 一种基于MapReduce的大规模负载测试方法及其评价方法，属于计算机技术领域。为解决大规模分布式负载测试的精度和性能问题。本发明生成大规模负载测试任务文件；分布式缓存对大规模负载测试任务文件进行分发：Hadoop分布式文件系统对大规模负载测试任务文件进行负载测试任务文件的预处理，然后插入同步检测点，得到Map任务分片数据；对得到的Map任务分片数据输入到Map任务进行大规模负载模拟测试，得到大规模负载模拟测试中间数据输入到Reduce任务进行数据分析、数据回收，将Reduce输出结果存储到Hadoop分布式文件系统中。本发明实现测试工具的自动化部署、启动和关闭，具有良好的容错性。
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公开(公告)号：CN115412501A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211047958.7
申请日：2022-08-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L47/125 , H04L47/2425 , H04L47/25 , H04L47/283
Abstract: 基于Flink的多层次协同重配置流处理系统及其处理方法，属于计算机数据处理技术领域。为优化流处理系统在面对数据倾斜，负载波动，资源变化等复杂情况时的性能。本发明包括在Flink流处理平台的原有组件的基础上，增加指标监控器、协同重配置管理器、重配置协调器、重分区执行器、子任务配置管理器，将原有的协同自适应调度器修改为水平弹性执行器、原有的资源槽分配器修改为重调度执行器；指标监控器连接协同重配置管理器和子任务配置管理器，协同重配置管理器连接重配置协调器，重配置协调器分别连接重分区执行器、水平弹性执行器、重调度执行器、子任务配置管理器。本发明优化了流处理系统。
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公开(公告)号：CN109542606B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN201811426219.2
申请日：2018-11-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , G06F9/4401
Abstract: 一种面向穿戴设备应用的EAS调度器的优化方法，它属于穿戴设备优化技术领域。本发明解决了现有的面向可穿戴应用的低功耗技术的整体功耗大的问题。本发明提出了基于指数平滑的WALT算法来预测任务负载，针对延迟敏感任务和非延迟敏感任务分别选择合适的目标CPU，针对选择目标CPU时遇到的负载均衡问题，采用优先局部负载均衡策略进行处理，有效地降低了整体功耗，特别地，在应用程序Patricia中，采用本发明的方法在使得整体性能提升46％的同时，将整体功耗降低了48％。本发明可以应用于穿戴设备优化技术领域用。
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公开(公告)号：CN112835447A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110093928.9
申请日：2021-01-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F3/01 , G06F1/16 , G06F3/0488 , G06F3/147 , G10L15/26
Abstract: 本发明提供了一种穿戴式计算机多通道人机交互方法、装置、设备及系统。所述穿戴式计算机多通道人机交互方法包括：当检测到待输出内容时，获取当前的状态数据，其中，所述状态数据包含环境类型状态和用户类型状态，所述环境类型状态和所述用户类型状态均可划分为一个或多个维度；获取所述状态数据与输出通道之间的适配关系数据；根据所述当前的状态数据，结合所述适配关系数据，确定目标输出通道；将所述待输出内容从所述目标输出通道输出。本发明可提高穿戴机人机交互效率，实现灵活自然的人机交互方式。
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公开(公告)号：CN109542606A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811426219.2
申请日：2018-11-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , G06F9/4401
Abstract: 一种面向穿戴设备应用的EAS调度器的优化方法，它属于穿戴设备优化技术领域。本发明解决了现有的面向可穿戴应用的低功耗技术的整体功耗大的问题。本发明提出了基于指数平滑的WALT算法来预测任务负载，针对延迟敏感任务和非延迟敏感任务分别选择合适的目标CPU，针对选择目标CPU时遇到的负载均衡问题，采用优先局部负载均衡策略进行处理，有效地降低了整体功耗，特别地，在应用程序Patricia中，采用本发明的方法在使得整体性能提升46％的同时，将整体功耗降低了48％。本发明可以应用于穿戴设备优化技术领域用。
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