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公开(公告)号：CN120011601A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510088606.3
申请日：2025-01-21
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06T1/20 , G06T1/60
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU加速的可达性查询方法，包括：接收来自用户的图数据，对该图数据进行压缩预处理，以获取压缩处理后的图数据，获取来自用户的查询点，其包括源顶点和目标顶点，配置GPU的环境，在配置好的GPU环境中将压缩处理后的图数据以及查询点复制到GPU的内存中，计算图数据的平均出度，并判断该平均出度是否大于预先设置的阈值，如果是则获取复制到GPU的内存中的图数据，并使用两阶段BFS算法在该图数据中查询获取的查询点是否可达作为查询结果，然后将查询结果复制到CPU内存并输出。本发明能够解决现有基于索引的可达性查询算法由于构建用于可达性查询的索引需要消耗大量的存储资源，无法处理大规模图数据的技术问题。
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公开(公告)号：CN117131148A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311333201.9
申请日：2023-10-16
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请涉及一种地图构建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取包括目标区域内的所有道路数据和所有交叉口数据的地图数据；对所有交叉口数据进行划分得到预设组数的交叉口组；遍历所有道路数据，在遍历到当前道路数据表征的当前道路的两端交叉口存在于同一交叉口组，划分至所述同一交叉口组，在遍历到当前道路数据表征的当前道路的两端交叉口分别存在于两个交叉口组，划分至所述两个交叉口组的任一交叉口组中，在再次遍历到分别存在于所述两个交叉口组，划分至所述两个交叉口组的另一交叉口组中，直至将所有道路数据都划分至相应的交叉口组中得到目标数据组，进行地图构建。采用本方法能够针对大规模地图构建区域进行地图构建。
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公开(公告)号：CN114217785A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111427907.2
申请日：2021-11-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F8/36
Abstract: 本申请涉及一种面向数据流的大数据处理方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取用户终端上传的DAG图，图形算子以图形界面的方式呈现，表征封装有业务逻辑的算子代码，DAG图中图形算子之间的数据流向表征业务流程数据流，当DAG图满足预设合理性要求时，将DAG图中的各图形算子对应转换为JSON格式的算子对象，JSON格式的算子对象存放有对应的图形算子的父节点在DAG图中的编号，根据JSON格式的算子对象，创建表征业务流程调度入口函数，以实现各算子对象的实例所对应的业务功能。采用本方法在业务流程修改时，无需重新编写调用语句，提高数据处理效率。
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公开(公告)号：CN116340576A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310191932.8
申请日：2023-03-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/901
Abstract: 本发明提供了一种用于图划分的边划分方法，首先加载待划分的图后计算出划分边界值；然后对图进行展开获得转换图，同时对转换图创建并查集和优先队列；接着依照贪心策略对边进行折叠，并对满足划分边界值的子图进行划分；最后当优先队列为空时，将剩下子图组合形成规模并划分。本发明通过实际采用点划分，本质使用边划分方法对图进行划分可以同时达到划分简单和负载均衡的优点；除此之外，本发明采用的是在贪心策略下对边进行折叠，因此空间上相邻的边倾向于折叠在同一子图中，因此能够尽可能减少结点的复制次数，进而减少通信开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115907162A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211473856.1
申请日：2022-11-22
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及一种水质预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：对目标区域的历史水质样本数据进行有效特征提取，得到水质预测特征；根据水质预测特征从预设模型构建通道中选择目标模型构建通道；基于历史水质样本数据与目标模型构建通道构建水质预测模型；将目标区域的待测水质样本数据输入水质预测模型进行预测，得到目标区域的预测水质类别。采用本方法能够根据用户输入的水质样本数据自适应选择最适合的模型构建通道，无需用户自行对水质样本数据进行处理或分类，降低水质预测过程的成本和使用复杂度，提升水质预测的效率。
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公开(公告)号：CN119397149A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411224654.2
申请日：2024-09-03
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F17/12 , G06F17/16 , G06F9/50 , G06F18/2136 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0455
Abstract: 本申请涉及一种面向分布式平台的迭代求解法和预条件子自动选择的方法，导入训练稀疏矩阵数据，提取训练稀疏矩阵数据中的数值特征和网格特征；基于数值特征和网格特征对预设分类器进行训练，以固定的求解组合作为标签，不同求解组合对应不同的迭代求解法与预条件子组合；基于标签以及已训练分类器，针对不同的节点数和进程数训练多个模型，并根据当前选择的节点数与进程数确定已训练模型；获取输入的稀疏矩阵数据和右端向量，在选择的节点上对输入的稀疏矩阵数据和右端向量进行数据处理与特征提取，并将数据处理与特征提取结果汇总至主节点；在主节点上采用确定的已训练模型进行求解组合选择，将选择的组合结果发送至对应的节点上进行性线性方程组的迭代求解。
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公开(公告)号：CN119322909A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411306667.4
申请日：2024-09-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请涉及一种推荐求解器的参数的方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：获取待求解线性方程的稀疏矩阵，以及求解器；获取所述稀疏矩阵的目标特征数据；将所述求解器的名称和所述目标特征数据，输入训练好的不同进程对应推荐模型，得到在各进程下所述求解器的推荐参数值。该方法能够根据稀疏矩阵的目标特征数据，个性化的推荐求解器的参数值，一方面，能够提高求解器的性能，另一方面，极大的提高线性方程组的求解效率，同时也节省了求解人员对不同领域的矩阵性质学习成本。
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公开(公告)号：CN116824882B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202310790133.2
申请日：2023-06-29
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请涉及一种信号灯控制方法、装置、计算机设备及可读存储介质，包括：获取预设区域的路网数据和车辆数据；对路网数据和车辆数据进行数据划分处理，得到多个最小计算单元，其中，最小计算单元为一个交叉口及其关联的道路的位置信息；基于预设并行编程技术根据各最小计算单元建立多个最大压力计算线程；根据最大压力计算线程的计算结果，动态调整最小计算单元中交通信号灯的显示策略；根据全部目标显示策略生成预设区域内的交通信号灯控制策略。本申请以交叉口为最小计算单元，创建多个并行的最大压力计算线程，基于最大压力算法动态调整交通信号灯的显示策略，在提升交通信号灯仿真效率的同时，有效提升了信号灯仿真的真实度。
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公开(公告)号：CN116824882A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310790133.2
申请日：2023-06-29
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请涉及一种信号灯控制方法、装置、计算机设备及可读存储介质，包括：获取预设区域的路网数据和车辆数据；对路网数据和车辆数据进行数据划分处理，得到多个最小计算单元，其中，最小计算单元为一个交叉口及其关联的道路的位置信息；基于预设并行编程技术根据各最小计算单元建立多个最大压力计算线程；根据最大压力计算线程的计算结果，动态调整最小计算单元中交通信号灯的显示策略；根据全部目标显示策略生成预设区域内的交通信号灯控制策略。本申请以交叉口为最小计算单元，创建多个并行的最大压力计算线程，基于最大压力算法动态调整交通信号灯的显示策略，在提升交通信号灯仿真效率的同时，有效提升了信号灯仿真的真实度。
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