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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103714399B
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201410005150.1
申请日：2014-01-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 针对目前单一尺度任务量预测方法所导致的任务量预测精度的难以控制问题，本发明提出的一种面向云计算系统的多尺度任务量预测值的确定方法，综合考虑云计算系统中任务量的长期趋势、周期波动和近期情况，以及当前突发的随机扰动事件，对未来某一时段的用户任务量进行科学合理的预测，给出了未来的一段时间里的任务量期望水平，为云服务提供商调整资源配置和调节云计算系统规模提供重要的计划和决策支撑依据。
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公开(公告)号：CN103714399A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201410005150.1
申请日：2014-01-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 针对目前单一尺度任务量预测方法所导致的任务量预测精度的难以控制问题，本发明提出的一种面向云计算系统的多尺度任务量预测值的确定方法，综合考虑云计算系统中任务量的长期趋势、周期波动和近期情况，以及当前突发的随机扰动事件，对未来某一时段的用户任务量进行科学合理的预测，给出了未来的一段时间里的任务量期望水平，为云服务提供商调整资源配置和调节云计算系统规模提供重要的计划和决策支撑依据。
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公开(公告)号：CN106789653B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201710019850.X
申请日：2017-01-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/751 , H04L12/781
Abstract: 本发明涉及一种容迟网中基于经验拟合的路由协议消息转发方法，克服了现有技术的不足，依据经验拟合方法，能够解决二阶段容迟网喷射等待路由协议里副本分配算法复杂度较高的问题，并且可以大幅度减少计算步骤，从而降低算法的复杂度，提高实验的效率，并且基于该经验公式的两阶段喷射等待路由协议接近理论最优，能使消息的传递开销显著减少，同时能保持较高的投递率。
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公开(公告)号：CN116433525A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310412291.4
申请日：2023-04-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域中的图像处理领域，具体地说，是一种基于边缘检测函数变分模型的水下图像去雾方法，其中，提出了一种具有边缘检测函数的水下暗通道先验来估计初始传输，确保可以获得具有更多细节的相应初始场景深度，通过初始场景深度，可以很好地保留去雾图像的一些细节特征；利用场景深度的分段平滑先验和无雾图像的分段常数先验，提出了一种新的具有TGV和TV正则化的变分模型，用于同时对水下图像进行去雾和去噪；建立了该模型的极小值的存在性和唯一性，还设计了一种快速算法来数值求解该模型，所设计的算法具有收敛性，实验结果表明了该发明的有效性。
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公开(公告)号：CN106789653A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710019850.X
申请日：2017-01-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/751 , H04L12/781
Abstract: 本发明涉及一种容迟网中基于经验拟合的路由协议消息转发方法，克服了现有技术的不足，依据经验拟合方法，能够解决二阶段容迟网喷射等待路由协议里副本分配算法复杂度较高的问题，并且可以大幅度减少计算步骤，从而降低算法的复杂度，提高实验的效率，并且基于该经验公式的两阶段喷射等待路由协议接近理论最优，能使消息的传递开销显著减少，同时能保持较高的投递率。
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