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公开(公告)号：CN119989207A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510458403.9
申请日：2025-04-14
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06N3/0985 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于混合专家模型的节点分类方法、系统、介质及产品，本发明包括将节点数据输入预先训练好的混合专家模型以获得节点数据的分类结果，混合专家模型包括节点模式提取器、门控模型和多个分类模型，节点模式提取器用于从给定的节点数据中提取节点模式信息，门控模型用于接收节点模式信息并生成每个节点对应的模型组合权重，多个不同类型的分类模型对节点数据的分类结果根据节点对应的模型组合权重进行动态选择和组合以获得节点最终的分类结果。本发明旨在解决复杂图结构下的节点分类问题、在节点模式复杂的情况下准确地定义节点模式，以及为不同的节点恰当地组合不同的节点预测器。
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公开(公告)号：CN119943054A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510050378.0
申请日：2025-01-13
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本申请公开了一种面向国产操作系统的离线实时语音转录优化方法及装置，属于语音转录领域。本申请提供了一种面向国产操作系统的离线实时语音转录优化方法，通过对原始音频信号进行分割和识别操作实现了动态调节语音裁剪长度和输出速度，在保证转录准确率的同时，增强了语音转录的实时性，提高了用户体验；在得到初步转录文本后进行实时字词纠错，进一步提高了转录结果的准确性；对纠错后转录文本进行后处理，得到离线实时语音转录结果，根据语义为转录结果自动添加适当的标点符号，提升文本的可读性，以及实现了自动停止语音转录进程，使转录过程更加符合用户的意图和使用习惯。本申请提供的面向国产操作系统的离线实时语音转录优化方法，无需依赖互联网，可在无网络环境下稳定运行，适用于多种应用场景，有效避免了数据泄露和隐私入侵的风险，保障了用户的隐私安全。
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公开(公告)号：CN119939380A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411791500.1
申请日：2024-12-06
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于频域增强的无监督时间序列异常检测方法及系统，本发明包括将设备的多种数据构成的多维时间序列按照数据的维度标准化处理；将多维时间序列转换到频域后提取低频分量，将低频分量转回到时域并进行整流以得到频域整流后的多维时间序列；构造用于提取特征的深度神经网络并利用频域整流后的多维时间序列训练深度神经网络；利用训练好的深度神经网络对未标注的多维设备数据进行异常检测。本发明旨在对时间序列的内在依赖关系进行建模以充分学习和表示时间序列的“正态性”从而实现精确的异常检测，缓解现有技术的依赖关系的建模过程中噪声积累导致检测结果的偏差的问题。
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公开(公告)号：CN119539079A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411602416.0
申请日：2024-11-11
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本申请公开了一种基于本地大模型信息处理方法及装置，属于网络技术领域。该方法通过构建和部署任务执行引擎，本地部署的大模型能够充分利用显卡的计算能力，实现高效的信息处理。同时，模型量化处理显著降低了显存需求，提升了推理速度。任务执行引擎简化了一部分常用的系统交互相关任务，使用户能够更加便捷地完成各种任务，提高了系统的实时响应能力；基于本地大模型，用户即使在无网络环境下也能进行智能对话和任务执行，保障数据隐私和安全，实现了数据隐私保护；用户无需切换界面即可发起任务请求，提升操作效率和便利性；任务执行引擎可实现与系统深度融合的任务执行，简化用户与系统的交互；通过对复杂任务的拆解，提供更实用的执行步骤和方法。
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公开(公告)号：CN119512912A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510084193.1
申请日：2025-01-20
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F11/362 , G06F11/30 , G06F11/32
Abstract: 本申请公开了一种目标平台系统性能测试方法、装置及存储介质，属于智能计算领域。测试方法实现了对系统性能关键指标的代码行粒度监测。测试方法基于智能模型的关键运行步骤实现了数据的可视化，提供了系统资源使用情况的清晰视图，测试方法能够直观展示系统资源的占用情况及其变化，标注出导致资源骤增或骤减的具体代码行，帮助用户快速定位性能瓶颈和优化点。本发明为国产平台上的智能模型优化提供了重要参考，有助于推动国产智能计算平台的技术进步和应用发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119415254A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411466573.3
申请日：2024-10-21
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本申请涉及一种进程间通讯相关资源优化方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法采用二级链表处理binder通信相关进程，方便在cgroup中快速查找和同步分组，管理效率高；采用跨模块调用方式，将binder驱动中处理流程与cgroup模块处理流程相结合，在不影响实时和同步通信的基础上，更细粒度优化资源分配；此外，不但对建立binder通信连接的进程之间进行资源同步分组和分配，使媒体播放等场景下处于前后台进程的资源在同等高级别竞争资源，还对以上方法后部分进程变化多次分组，再次同步通信时分组已不匹配情况进行处理，全面实现binder通信相关进程资源的合理调配和高效运行，进而降低功耗损失。
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公开(公告)号：CN118796477B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411259448.5
申请日：2024-09-10
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种AI框架上的昆仑XPU芯片内存分配优化方法及系统，本发明包括下述步骤：在PaddlePaddle框架的AI模型训练开始前，开辟出一系列的XPU显存块并建立显存池；在PaddlePaddle框架的AI模型训练过程中，若需要申请XPU显存块则在显存池中查找空闲的XPU显存块并分配XPU显存块，且在申请的XPU显存块使用完之后会将XPU显存归还到显存池中并标记为空闲；在PaddlePaddle框架的AI模型训练结束后，将显存池中的XPU显存块归还到系统中。本发明旨在减少包括PaddlePaddle在内的AI框架训练过程中在昆仑XPU上产生的显存碎片、减少了昆仑XPU计算资源的浪费。
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公开(公告)号：CN118860718A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411030165.3
申请日：2024-07-30
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种操作系统在线故障检测方法、装置及存储介质。属于计算机操作系统技术领域。该方法中，首先训练故障规则模型得到故障规则库，其次通过动态捕获方式在线获取终端操作系统的运行状态信息，再次在故障规则库下结合操作系统的运行状态信息，进行故障的在线诊断。实现高实时性、高容错性和低资源消耗，即无需额外配置或重启系统，即可在系统运行时进行不间断的故障检测，提升故障检测的实时性，以及，通过将模型训练得到的故障规则库本地化与故障检测机制相结合的方法，可在不依赖外部服务器和网络环境的条件下进行故障检测，有效提升了系统的容错能力和扩展灵活性，适应复杂多变的运行环境，此外，通过动态捕获方式的监控过程对系统资源的占用极低，减少对软件性能的影响，降低了运维成本。
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公开(公告)号：CN118468989A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410554015.6
申请日：2024-05-07
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06N3/0985 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的图神经网络的测试时训练方法，包括如下步骤：步骤1、预训练阶段，得到预训练分类模型；步骤2、对于目标数据，通过混合主动节点选择方法获得候选节点集，对候选节点集中的节点进行注释；步骤3、使用带有标签标记的节点数据对预训练分类模型进行训练；步骤4、使用未有标签标记的测试数据进行自训练，得到测试时训练模型；步骤5、采用测试时训练模型预测目标数据的标签输出预测结果。本发明的方法中，通过混合主动节点选择方法获得预测熵高以及分布得分高的节点，使用带有标签标记的节点数据可以减少噪声标签的影响，使用未有标签标记的测试数据进行自训练纳入大量未标记数据，提高模型的整体泛化能力。
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公开(公告)号：CN117075957A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311329756.6
申请日：2023-10-16
Applicant: 先进计算与关键软件(信创)海河实验室 , 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明属于信息技术领域，更具体地说，尤其是涉及一种面向多RISC‑V平台的通用Linux操作系统镜像设计方法。通过提供不同RISC‑V硬件平台的Linux内核和桌面环境组件、启动RISC‑V硬件平台、通过Open‑SBI进行设备初始化、Open‑SBI调用RISC‑V硬件平台的U‑Boot，选择对应RISC‑V硬件平台的Linux内核进行加载，最后根据RISC‑V硬件平台的型号加载桌面环境运行。本发明具有的优点和积极效果是：通过将多内核与多系统组件引入操作系统镜像中来实现一个通用的RISC‑V硬件平台Linux操作系统镜像文件，使RISC‑V硬件平台在安装和使用Linux操作系统的过程中不需要寻找甚至构建专用的img镜像。
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