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公开(公告)号：CN108459968B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810260914.X
申请日：2018-03-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种面向对象代码的视在能耗评估方法，涉及代码能耗评估技术领域。该方法以面向对象代码为研究对象，从面向对象编程特性和程序编译的角度，定义通过累加代码特征的能耗得到的代码能耗为视在能耗，并统计分析相关方法和类的数据，提出面向对象代码的能耗评估方法。本发明能够有效比较不同代码之间的能耗差异，有利于评估代码级的能耗，有助于开发人员更好的评估和设计低能耗的代码，在绿色代码领域有着实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108509618A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810300980.5
申请日：2018-04-04
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种基于空间填充曲线的大数据多维数据索引方法，涉及大数据环境下数据索引技术领域。该方法首先利用一种新的空间填充曲线Flat-zorder对文件中的每条记录进行线性化，然后根据线性化结果与文件名之间的对应关系，实现索引的创建、数据的检索以及索引更新与维护。Flat-zorder空间填充曲线只要求维之间按照整数比进行扩展，既保留了线性化id值在每个维上的连续性又具有可接受的复杂性和时间复杂度。本发明提供的基于空间填充曲线的大数据多维数据索引方法，与传统的多维数据索引相比，提高了索引创建和更新的效率，加快了数据检索的速度，减小了索引文件的大小，同时支持精确匹配查询和范围查询。
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公开(公告)号：CN108509618B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201810300980.5
申请日：2018-04-04
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/28 , G06F16/2455
Abstract: 本发明提供一种基于空间填充曲线的大数据多维数据索引方法，涉及大数据环境下数据索引技术领域。该方法首先利用一种新的空间填充曲线Flat‑zorder对文件中的每条记录进行线性化，然后根据线性化结果与文件名之间的对应关系，实现索引的创建、数据的检索以及索引更新与维护。Flat‑zorder空间填充曲线只要求维之间按照整数比进行扩展，既保留了线性化id值在每个维上的连续性又具有可接受的复杂性和时间复杂度。本发明提供的基于空间填充曲线的大数据多维数据索引方法，与传统的多维数据索引相比，提高了索引创建和更新的效率，加快了数据检索的速度，减小了索引文件的大小，同时支持精确匹配查询和范围查询。
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公开(公告)号：CN108459968A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810260914.X
申请日：2018-03-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种面向对象代码的视在能耗评估方法，涉及代码能耗评估技术领域。该方法以面向对象代码为研究对象，从面向对象编程特性和程序编译的角度，定义通过累加代码特征的能耗得到的代码能耗为视在能耗，并统计分析相关方法和类的数据，提出面向对象代码的能耗评估方法。本发明能够有效比较不同代码之间的能耗差异，有利于评估代码级的能耗，有助于开发人员更好的评估和设计低能耗的代码，在绿色代码领域有着实际应用价值。
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公开(公告)号：CN108492343B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201810260915.4
申请日：2018-03-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种扩充目标识别的训练数据的图像合成方法，涉及计算机视觉技术领域。该方法针对特定生产场景中的图像数据，进行规模和种类统计，采用K‑Means聚类区分前景图像与底图，将前景与底图以及带有标记的特定场景数据集进行合成，用合成数据来扩充图像数据集。本发明的方法能够自动爬取相关素材图片并将所需素材提取并合成到指定的用户特定场景下，从而在短时间、低成本下获得一定规模的合成数据集达到扩充数据集从而提高其鲁棒性，为增强深度学习模型识别能力提供辅助。
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公开(公告)号：CN108492343A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810260915.4
申请日：2018-03-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种扩充目标识别的训练数据的图像合成方法，涉及计算机视觉技术领域。该方法针对特定生产场景中的图像数据，进行规模和种类统计，采用K-Means聚类区分前景图像与底图，将前景与底图以及带有标记的特定场景数据集进行合成，用合成数据来扩充图像数据集。本发明的方法能够自动爬取相关素材图片并将所需素材提取并合成到指定的用户特定场景下，从而在短时间、低成本下获得一定规模的合成数据集达到扩充数据集从而提高其鲁棒性，为增强深度学习模型识别能力提供辅助。
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