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公开(公告)号：CN115794236A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211324693.0
申请日：2022-10-27
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F9/4401 , G06F13/38
Abstract: 本发明涉及一种基于龙芯2K处理器的Linux系统串口数据包可靠传输方法，属于串口通信技术领域。本发明可以在不更改Linux系统内核串口驱动以及串口子系统的前提下，在非实时、批处理的Linux系统中实现串口数据包可靠传输。而且本发明可以在仅仅更改串口接口函数的情况下，使用户程序接收到的串口数据包不间断，保证了用户程序对于数据的完整性判断正确。另外，本发明充分利用了Glibc库中的串口发送、接收数据接口函数。因此，本发明的方法具有良好的代码可移植性。相比现有技术的方案，本发明的方法对于串口通信的性能有极小影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117949003A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410271255.5
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于几何拓扑结构的路径规划方法，属于路径规划领域。本发明对路网输入图片进行连通域分析，输出labels矩阵，根据labels矩阵进行绘图；构建output矩阵，用于查询连通域类别、背景；构建tmp矩阵，用于查询连通域、与连通域相邻点以及相邻点往上下左右方向搜寻时是否遇到连通域以及连通域类别；通过查询tmp矩阵，计算背景区域点向上下左右方向搜寻时是否遇到连通域以及第一次遇到的连通域类别；根据tmp矩阵对背景区域进行统计，标记U型区域；构建result1矩阵，对不可通行区域的相邻区域进行搜索。本发明基于拓扑结构规划算法，采用全局处理技术可以进行并行化计算，可以提前计算出封闭区域，从而避免路径的重复。
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公开(公告)号：CN116366648A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310403971.X
申请日：2023-04-17
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: H04L67/10 , H04L1/22 , H04L41/0663 , H04L43/10 , H04L45/74
Abstract: 本发明涉及一种多节点双路串行高可用集群系统及管理方法，属于集群设计领域。本发明通过在节点上建立通信路由配置的方式，灵活地实现了串行多节点集群主备节点的增加和删除，满足不同流水业务对不同节点个数的需求。本发明通过故障信息纵向横向双重通知机制，实现了故障信息在集群中的快速传播，确保节点故障时整个串行集群的主备切换性能。本发明采用分时双冗余心跳机制，既避免了集群系统的脑裂问题，由兼顾了心跳监测性能和系统资源的占用，保障了集群系统的稳定、可靠运行。与现有技术相比，本发明提出的技术方法提供了适用于串行流水业务的高可用集群系统及管理方法，提供三种不同的节点间通信方式供选择，且节点数量灵活配置。
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公开(公告)号：CN112905389A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110318149.4
申请日：2021-03-25
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明涉及一种飞腾服务器平台下开机恢复和关机保存的方法，其中，关机数据保存软件处理流程如下：步骤A1：操作系统收到关机操作指令或者重启操作指令后，操作系统在关机通过systemctl调用关机数据保存应用程序，该应用程序是根据该发明，定制化设计开发的；步骤A2：关机数据保存应用程序首先打开内存条的设备文件节点，判断是否打开成功，成功则进入步骤A3，不成功则进入步骤A5；步骤A3：关机数据保存应用程序打开NVMe电子盘设备文件节点，判断是否打开成功，成功则进入步骤A4，不成功则进入步骤A5；步骤A4：关机数据保存应用程序开始将数据从普通内存条拷贝到NVMe电子盘中，完成则进入步骤A5，没有完成则继续开始新的数据的拷贝；步骤A5：结束关机数据保存应用程序；以及开机数据恢复软件处理。
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公开(公告)号：CN119311519A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411403732.5
申请日：2024-10-09
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F11/30 , G06F11/34 , G06F16/334 , G06F16/3329 , G06F40/30 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/049 , H04L41/069 , H04L41/0631
Abstract: 本发明涉及一种基于大模型故障检测方法，属于大数据领域。本发明的方法采用改进模型进行故障检测，该改进模型包括：encoder‑dyLLM、声音嵌入模块和词嵌入模块，其中，该改进模型包括如下流程：按照时间戳将文本和声音数据分割成n段，在第k次推理中，第k个文本数据段落通过词嵌入模块生成文本向量，第k次声音数据通过声音嵌入模块生成声音向量，第j次encoder‑dyLLM推理输出缓存向量memj，文本向量、声音向量和缓存向量进行concat，送入encoder‑dyLLM推理，完成第k次改进模型推理；encoder‑dyllama输出的分类结果包括：正常、IO故障和系统故障。本发明通过改造decoder模块、引入全局缓存、引入声音、ECC数据实现多种数据融合，提升了模型对于故障检测的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119273894A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411397355.9
申请日：2024-10-09
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/62 , G06V20/40
Abstract: 本发明涉及一种受限环境下基于目标检测模型的自适应推理优化方法，属于视频目标检测领域。本发明在CPU、NPU和内存资源受限环境下，完成对视频的目标检测处理和显示的过程，将视频拆解为图像帧，按照帧顺序将图像帧分发给多个进程，完成对每帧图像的处理。同时，本发明提出了受限环境，优化进程总数n的方法，计算FPS的方法和帧率整形输出方法，多进程处理队列的长度设置方法。本发明通过优化进程管理、计算资源分配和队列长度设置，在资源受限的嵌入式设备或移动平台上，实现高效、稳定的视频目标检测。
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