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公开(公告)号：CN110533162B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN201910677639.6
申请日：2019-07-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种自动生成深度学习框架间操作映射的方法及系统，包括：根据原深度学习框架和目标深度学习框架间的操作转换规则，抽取框架间操作转换的基本共性，根据基本共性构建转换关系，将转换关系作为基类存储于操作转换的初始描述文件中；获得原深度学习框架下支持的操作集合，遍历操作集合，为每个操作构建继承基类的子类，判断操作集合中操作除了基类中的基本转换规则外是否具有特殊属性，若是则补充特殊属性至子类，构成完备描述文件，否则直接保存子类，构成完备描述文件；将完备描述文件输入至编译器，得到操作转换规则，根据操作转换规则将原深度学习框架下待转换的操作转换为目标深度学习框架下的操作。
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公开(公告)号：CN110321346B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201910450998.8
申请日：2019-05-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/22
Abstract: 本发明涉及一种字符串散列表实现方法，包括：根据字符串长度，将该字符串分发至对应的散列表；其中，该散列表包括数组散列表、数值型散列表和字符型双散列表。本发明使用多种异构散列表存储字符串，针对不同字符串的长度选择合适的散列表；同时针对短字符串，将短字符串划分为固定的几个长度区间，提高内存空间利用率，利用字符串变长的特性，为每种区间的散列槽预留末尾的1字节空间原地存储元数据信息；而针对长字符串，使用二级散列表结构，一级散列表通过仅使用部分前缀值计算字符串散列，减少了散列值的计算量；而二级散列表作为一级散列表的冲突链存储表，解决了一级散列表精简散列计算导致的冲突增大的问题。
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公开(公告)号：CN110532291A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910676904.9
申请日：2019-07-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/2455 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于最小执行代价的深度学习框架间模型转换方法及系统，包括：在原有技术的基础上，添加操作转换代价值，同时考虑多个独立操作可以融合的情况，补充融合映射；模型的具体实现体现在构成模型的操作转换上，本阶段依据模型转换映射表，通过动态规划算法得到执行代价最低的转换后模型结构。本发明通过操作融合可以减少多个操作间中间结果的读写过程，从而优化计算性能和存储空间，进而降低转换后模型的执行代价。同时，在有多种融合可选时通过动态规划的算法得到执行代价最小的模型转换方法。
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公开(公告)号：CN110321346A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910450998.8
申请日：2019-05-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/22
Abstract: 本发明涉及一种字符串散列表实现方法，包括：根据字符串长度，将该字符串分发至对应的散列表；其中，该散列表包括数组散列表、数值型散列表和字符型双散列表。本发明使用多种异构散列表存储字符串，针对不同字符串的长度选择合适的散列表；同时针对短字符串，将短字符串划分为固定的几个长度区间，提高内存空间利用率，利用字符串变长的特性，为每种区间的散列槽预留末尾的1字节空间原地存储元数据信息；而针对长字符串，使用二级散列表结构，一级散列表通过仅使用部分前缀值计算字符串散列，减少了散列值的计算量；而二级散列表作为一级散列表的冲突链存储表，解决了一级散列表精简散列计算导致的冲突增大的问题。
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公开(公告)号：CN104809179B
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201510179425.8
申请日：2015-04-16
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种访问哈希表的装置和方法，所述装置包括：获取模块，用于获取访问请求，所述访问请求包括关键字；第一确定模块，用于根据所述获取模块获取的所述关键字，确定目标哈希地址；第二确定模块，用于根据所述第一确定模块确定的所述目标哈希地址，确定哈希表缓存中是否存在命中的哈希表项，所述哈希表缓存位于通用的处理器中，且所述哈希表缓存专门用于缓存内存中的哈希表的至少部分哈希表项，其中，所述哈希表缓存的每个缓存行用于缓存所述哈希表的一个哈希表项；第一访问模块，用于当所述第二确定模块确定所述哈希表缓存中存在命中的哈希表项时，访问所述哈希表缓存中命中的哈希表项。本发明实施例提高了哈希数据处理的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109889452B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201910012933.5
申请日：2019-01-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/851 , H04L12/24 , H04L12/26 , H04L1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于条件生成式对抗网络的网络背景流量生成方法，包括：数据获取步骤，获取的网络流量数据及条件信息，并向量化为真实流量；模型生成步骤，以该真实流量得到初始生成模型和判别模型，并通过条件生成式对抗网络以该判别模型对该初始生成模型进行训练，以得到生成模型；流量生成步骤，通过该生成模型以随机向量生成模拟背景流量。
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公开(公告)号：CN108874849B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201810097136.7
申请日：2018-01-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/2453
Abstract: 本发明公开了一种非等值关联子查询的优化方法和系统，其特征在于，包括：获取关联子查询的外表关联列的取值集；根据该关联子查询中操作符的类型和该取值集，建立该关联子查询的外表关联列到内表关联列分区的映射关系；根据得到的分区集合，对该关联子查询的内表进行分区，同时依据该关联子查询中内表的查询聚合函数，获取关联子查询在各分区的中间结果状态信息；根据该映射关系，遍历该外表关联列，通过聚合对应的分区集的中间结果状态信息，得到外表中各关联列对应的子查询结果。本发明具有的技术效果包括：通过对内表进行分区，并重复利用各分区的中间结果从而得到最终的子查询结果集，以提升查询性能。
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公开(公告)号：CN110287378B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201910441015.4
申请日：2019-05-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/901 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提出一种基于动态代码生成的图计算方法及系统，包括：根据建图请求，构造包含图操作原语的中间图结构，并将中间图结构与图名关联后存入中间图缓存器；根据图算法请求，生成由外部代码字节码构成的图算法结构，发送至图算法缓存器；以执行请求检索中间图缓存器和图算法缓存器，得到待执行中间图结构、待执行图算法结构与参数列表组成的三元组，并在本地代码缓存器中检索三元组，得到本地代码缓存器中的执行对象，以执行得到结果。本发明在本地代码空间中注入生成代码，消除了数据交换的开销；构建了可二次编译的中间图结构，使图数据的访问代码可进行编译优化；同时增加了中间图结构缓存与图算法缓存，规避了图计算的预处理开销。
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公开(公告)号：CN110389953A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910508926.4
申请日：2019-06-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/22
Abstract: 本发明涉及一种基于压缩图的数据存储方法、系统和存储介质，该方法包括：步骤100，生成点表逻辑定义，根据该逻辑定义构建点表，并向该点集中插入数据；步骤200，生成边表逻辑定义，根据该逻辑定义构建边表，从所述点表中选择与该边表相关联的点表，并向所述边表中插入数据；步骤300，设置和执行压缩图定义命令，生成所述压缩图的建图逻辑，设置函数获取与所述压缩图定义关联的所述边表，形成边集聚合组，并生成与所述压缩图定义关联的所述点表的代理结构；步骤400，设置和执行压缩图重置命令，根据所述压缩图的建图逻辑构建所述压缩图。本方法降低了多次建图与建多类图的开销，增加了图构建的灵活性与表示性，减少了重复建图的排序工作量。
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公开(公告)号：CN110287378A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910441015.4
申请日：2019-05-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/901 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提出一种基于动态代码生成的图计算方法及系统，包括：根据建图请求，构造包含图操作原语的中间图结构，并将中间图结构与图名关联后存入中间图缓存器；根据图算法请求，生成由外部代码字节码构成的图算法结构，发送至图算法缓存器；以执行请求检索中间图缓存器和图算法缓存器，得到待执行中间图结构、待执行图算法结构与参数列表组成的三元组，并在本地代码缓存器中检索三元组，得到本地代码缓存器中的执行对象，以执行得到结果。本发明在本地代码空间中注入生成代码，消除了数据交换的开销；构建了可二次编译的中间图结构，使图数据的访问代码可进行编译优化；同时增加了中间图结构缓存与图算法缓存，规避了图计算的预处理开销。
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