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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105573834A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510938217.1
申请日：2015-12-16
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F9/48
CPC classification number: G06F9/4881
Abstract: 本发明属于并行处理器技术领域，具体为一种基于异构平台的面向高维词汇树构建方法。本发明利用异构处理平台（通用处理器和图形处理器（GPGPU）混合架构）上图形处理器强大的并行计算能力与可编程性，提升高维词汇树构建过程的速度。本发明利用图形处理器高并发性的特点加速高维词汇树算法的核心过程，利用高维词汇树算法特性和图形处理器的内存访问模式优化算法的访存过程，并设计了主机和图形处理器在高维词汇树算法运行过程中的协调策略。本发明方法可以有效提升面向高维数据的词汇树的构建速度。
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公开(公告)号：CN109582572B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201811404145.2
申请日：2018-11-23
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体为一种判断可管理程序在多次执行中进入稳定阶段的方法。本发明基于程序运行时收集的特征数据，利用齐性检验和线性拟合方法，判断程序执行是否进入稳定阶段。本发明基于程序运行时的多维数据来表征程序的运行特征，之后通过对多个区间的程序性能应用齐性检验对程序性能的波动性是否稳定进行判断，最后通过线性拟合检验程序的趋势是否平稳。本发明方法可以有效确定可管理程序的多次迭代中的稳定阶段。
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公开(公告)号：CN109582572A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811404145.2
申请日：2018-11-23
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3612 , G06F11/3624
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体为一种判断可管理程序在多次执行中进入稳定阶段的方法。本发明基于程序运行时收集的特征数据，利用齐性检验和线性拟合方法，判断程序执行是否进入稳定阶段。本发明基于程序运行时的多维数据来表征程序的运行特征，之后通过对多个区间的程序性能应用齐性检验对程序性能的波动性是否稳定进行判断，最后通过线性拟合检验程序的趋势是否平稳。本发明方法可以有效确定可管理程序的多次迭代中的稳定阶段。
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公开(公告)号：CN109542747A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811404131.0
申请日：2018-11-23
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F11/34
CPC classification number: G06F11/3476 , G06F11/3452
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体为一种基于Bootstrap的可管理程序的性能评估方法。本发明利用平稳的区块Bootstrap方法进行重抽样构建样本空间，最终使用假设检验的方法对程序进行性能比较。本发明只需要数十次的运行就能够完成一次性能评估。
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公开(公告)号：CN105573834B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201510938217.1
申请日：2015-12-16
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明属于并行处理器技术领域，具体为一种基于异构平台的面向高维词汇树构建方法。本发明利用异构处理平台（通用处理器和图形处理器（GPGPU）混合架构）上图形处理器强大的并行计算能力与可编程性，提升高维词汇树构建过程的速度。本发明利用图形处理器高并发性的特点加速高维词汇树算法的核心过程，利用高维词汇树算法特性和图形处理器的内存访问模式优化算法的访存过程，并设计了主机和图形处理器在高维词汇树算法运行过程中的协调策略。本发明方法可以有效提升面向高维数据的词汇树的构建速度。
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