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公开(公告)号：CN118394974A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410414595.9
申请日：2024-04-08
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供一种时变图的存储查询方法、系统、计算机设备和存储介质，时变图的存储查询方法包括以下步骤：构建时变图的拓扑模型，对时变图的每个节点和每条边的数据结构进行构建；对数据进行压缩；创建数据索引后存储时变图；对所存储的时变图进行支持时间维度的查询。根据本发明，解决了时变图数据存取性能较差以及难以查询的技术问题，大大提升了时变图数据的存取性能，避免了数据模型转化带来的数据赘余，加快了时变图相关查询任务的执行速度，简化了时变图查询，降低了学习成本。
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公开(公告)号：CN114327829A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111650333.5
申请日：2021-12-30
Applicant: 东北大学 , 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明提供一种多核实时任务调度分析与仿真系统及方法，属于计算机实时操作系统技术领域，所述系统包括任务建模模块、可调度性分析模块、调度仿真模块、性能分析模块；通过扩展经典的有向无环图DAG模型，在条件有向无环图Conditional DAG模型中加入了If和Join结点，从而可以描述因程序中的if‑then‑else分支控制结构导致的动态负载变化情况。本发明开发的多核仿真工具支持经典DAG模型和Conditional DAG模型的任务调度仿真与性能分析，从而可以极大地方便工程技术人员或研究人员设计、建模、验证、分析面向多核嵌入式系统的并行实时任务。
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公开(公告)号：CN118245931A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410434603.6
申请日：2024-04-11
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种基于多路Transformer网络的交通流预测方法及系统，属于人工智能技术领域。所述方法包括：构建多尺度的时间注意力网络；构建知识增强的空间注意力网络；基于时空耦合模块和时空分解模块构建一个包含Transformer网络的交通流预测网络；其中，所述时空耦合模块由多尺度的时间注意力网络和知识增强的空间注意力网络过门控网络融合构成，所述时空分解模块由多尺度的时间注意力网络和知识增强的空间注意力网络堆叠而成；依据该交通流预测网络实现交通流的预测。本发明可以解决现有交通流预测方法存在的局限性，实现对交通流的准确预测。
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公开(公告)号：CN114791965A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210397695.6
申请日：2022-04-15
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种面向异质图数据的在线图划分方法，其步骤包括：1)评估图计算系统的计算速度不平衡性和存储空间不平衡性；根据图计算系统进行异质图计算中不同类型节点的节点函数时间复杂度T确定图计算系统的计算速度不平衡性；根据图计算系统进行异质图计算中不同类型节点所携带的数据占用的存储空间Sv和不同类型边所携带的数据占用的存储空间Se确定图计算系统的存储空间不平衡性；2)根据不同类型节点对应的节点函数时间复杂度T、存储空间Sv，不同类型边对应的存储空间Se，将当前待处理的异质图数据分配到不同的分区上。本发明优化了图计算中的任务分配，使图计算过程中负载与内存使用更加均衡，达到提升图计算运行效率的结果。
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公开(公告)号：CN113535356A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110742510.6
申请日：2021-07-01
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F9/48 , G06F1/329 , G06F1/3234 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种能量感知的分层任务调度方法和装置。本方法为：初始时，根据任务集参数预先离线计算协调周期值、节能任务参数，并判定任务的是否可调度；若该任务集可调度，则在开始进行调度执行，选择优先级最高的应用占有CPU；若应用Ai被选中占有CPU核，则Ai的调度器以就绪任务集中的任务按其优先级递减顺序在该CPU核上依次执行；若有任务在协调周期初始节能任务执行完毕后到来，且到达时处理器未处于工作状态，则将该任务加入等待队列，直到下一个协调周期才可加入就绪队列等待执行。本发明可使任务在满足截止期要求的前提下，尽可能地将处理器的空闲时间转换成睡眠的低功率状态，满足了分层实时任务调度节省能耗的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116680054A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310696197.6
申请日：2023-06-13
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/25 , G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/96
Abstract: 本发明公开了一种面向实时智能感知系统的神经网络集成分层调度方法和系统。该方法的步骤包括：1)针对系统中的感知任务训练神经网络，构建神经网络集成；2)确定神经网络集成中神经网络的顺序；3)对感知任务进行优先级计算，根据优先级和神经网络的顺序执行任务；4)基于带权投票法对感知任务的结果进行融合。本发明利用神经网络集成方法来提升感知任务的计算准确度。本发明适用于任何类型的感知任务和神经网络结构；由于计算过程主要集中在离线阶段，因此几乎不会引入任何在线调度开销；同时，通过基于置信度和截止期地实时调度算法合理地为感知任务分配计算资源，在保证调度成功率的同时最大化准确率，进而提高了系统的安全性。
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公开(公告)号：CN115550402A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211120601.7
申请日：2022-09-15
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: H04L67/12 , H04L41/0631 , H04L41/0663 , H04L43/10 , G06F11/14 , G06F11/20
Abstract: 本申请涉及一种无人潜航器软件平台。该平台包括：硬件层，设置有无人潜航器控制所使用的至少一个节点计算机，每个节点计算机包括至少一个处理器；操作系统层，用于提供至少一种类型的操作系统，操作系统与节点计算机对应；多智能体平台层，设置于应用层和操作系统层之间，用于支持应用层的至少一个智能体进行不同类型功能的运行；应用层，设置有至少一个智能体且包括至少一个实时数据库智能体。本申请能够利用多智能体平台提供的功能机制实现无人潜航器的软件冗余，能够利用实时数据库实现无人潜航器的数据冗余，既满足潜航器实时数据处理需求又大幅度地提高无人潜航器运行的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN110187956B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201910375521.8
申请日：2019-05-07
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种多智能体平台中的分层实时任务调度方法和系统，分为实时操作系统智能体调度器和智能体内任务调度器两层。本方法为：1)初始时，从智能体集合A中选择m个优先级最高的智能体，并将其分配到m个CPU核上运行；2)若智能体Ai被选中占有CPU核，则智能体Ai的调度器将以就绪任务集Ti中的任务按其优先级递减顺序在该CPU核上依次执行；3)当智能体Ai就绪任务集中的任务全部执行完后，释放其所占有的CPU核，并选择其他智能体执行。本发明可使运行于实时操作系统上的多智能体平台中的任务尽可能地在其截止期之前完成，满足了复杂应用的实时性需求，增加了多智能体系统的可靠性和可预测性。
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公开(公告)号：CN110187956A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910375521.8
申请日：2019-05-07
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种多智能体平台中的分层实时任务调度方法和系统，分为实时操作系统智能体调度器和智能体内任务调度器两层。本方法为：1)初始时，从智能体集合A中选择m个优先级最高的智能体，并将其分配到m个CPU核上运行；2)若智能体Ai被选中占有CPU核，则智能体Ai的调度器将以就绪任务集Ti中的任务按其优先级递减顺序在该CPU核上依次执行；3)当智能体Ai就绪任务集中的任务全部执行完后，释放其所占有的CPU核，并选择其他智能体执行。本发明可使运行于实时操作系统上的多智能体平台中的任务尽可能地在其截止期之前完成，满足了复杂应用的实时性需求，增加了多智能体系统的可靠性和可预测性。
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公开(公告)号：CN113535356B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110742510.6
申请日：2021-07-01
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F9/48 , G06F1/329 , G06F1/3234 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种能量感知的分层任务调度方法和装置。本方法为：初始时，根据任务集参数预先离线计算协调周期值、节能任务参数，并判定任务的是否可调度；若该任务集可调度，则在开始进行调度执行，选择优先级最高的应用占有CPU；若应用Ai被选中占有CPU核，则Ai的调度器以就绪任务集中的任务按其优先级递减顺序在该CPU核上依次执行；若有任务在协调周期初始节能任务执行完毕后到来，且到达时处理器未处于工作状态，则将该任务加入等待队列，直到下一个协调周期才可加入就绪队列等待执行。本发明可使任务在满足截止期要求的前提下，尽可能地将处理器的空闲时间转换成睡眠的低功率状态，满足了分层实时任务调度节省能耗的需求。
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