-
公开(公告)号：CN116578924A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310847274.3
申请日：2023-07-12
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F18/241 , G06N20/00 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供了一种用于机器学习分类的网络任务优化方法及系统。属于网络任务优化领域，包括：接收网络任务优化请求，并基于机器分类引擎对网络任务优化请求进行拆解及分类；将分类集合中每个子请求进行请求转换，得到第一优化需求数据；根据每个子请求的第一优化需求数据以及所属分类集合的分类类型，确定对应子请求的机器学习算法；基于机器学习算法对相应第一优化需求数据进行学习，并基于所有有效的第一优化需求数据的学习结果得到满足网络任务优化条件的目标优化方案，从而对网络任务进行优化。通过对任务的拆解分类，并对不同分类采用不同机器学习算法进行优化，可以使得对任务的优化更加精准，从而使得任务的执行更加高效准确。
-
公开(公告)号：CN116560860B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310847275.8
申请日：2023-07-12
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的资源优先级的实时优化调整方法，属于资源调度技术领域，其方法包括：步骤1：获取并确认接收任务的需求信息，标定该任务的完成优先级；步骤2：获取针对该任务的资源申请请求信息；步骤3：根据资源申请请求信息从总资源池中选择相应的第一资源，并将第一资源初步分配至该任务；步骤4：基于机器学习模型分析多个任务基于完成优先级以及资源申请请求信息的冲突；步骤5：获取冲突并进行处理分析，产生相应的调度指令，对总资源池中的初步分配的第一资源进行优化调度。本发明通过及时对任务或资源冲突进行处理分析，合理地调动资源分配至任务，提升了资源的利用率；同时利用机器学习模型实现了资源的智能调度。
-
公开(公告)号：CN116560860A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310847275.8
申请日：2023-07-12
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的资源优先级的实时优化调整方法，属于资源调度技术领域，其方法包括：步骤1：获取并确认接收任务的需求信息，标定该任务的完成优先级；步骤2：获取针对该任务的资源申请请求信息；步骤3：根据资源申请请求信息从总资源池中选择相应的第一资源，并将第一资源初步分配至该任务；步骤4：基于机器学习模型分析多个任务基于完成优先级以及资源申请请求信息的冲突；步骤5：获取冲突并进行处理分析，产生相应的调度指令，对总资源池中的初步分配的第一资源进行优化调度。本发明通过及时对任务或资源冲突进行处理分析，合理地调动资源分配至任务，提升了资源的利用率；同时利用机器学习模型实现了资源的智能调度。
-
公开(公告)号：CN114066110A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010749087.8
申请日：2020-07-29
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向用户提供机器学习服务的系统，包括用户交互模块、工作流管理模块、数据导入模块、数据处理模块、算法模型配置模块、模型训练模块、模型预测模块、模型评估模块等；本发明提供了从元数据到模型建立的整套流程，为开发人、业务分析师、算法工程师们、数据科学家提供一系列的工具套件，便于进行代码打包、构建可重复运行的模型，利用流水线在各种云和服务平台上部署和管理生产中的模型，实现从服务部署到预测、评估的一站式服务；通过基本组件，可以搭建各个垂直场景下的解决方案，节省机器学习大量切换环境的损耗，降低工程实践的门槛，简化了使用机器学习的过程，便于开发人员、业务分析师和数据科学家进行广泛、便捷地应用。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.025 seconds)
