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公开(公告)号：CN118312289A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410422531.3
申请日：2024-04-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种异构多处理器通用并行任务调度方法，针对于作为任务依赖关系的有向无环图DAG；所述方法包括DAG线程创建步骤和位于所述DAG线程创建步骤之后的DAG线程调度步骤；所述DAG线程创建步骤包括：遍历有向无环图DAG的节点队列，采用一节点一线程的方式创建DAG线程。本发明引入了节点和边的数据结构，确保了任务之间的正确依赖关系；在DAG任务调度的同步机制方面，采用了通知信号量作为任务通知机制，实现了非占用式的信号量请求和线程唤醒。通过创建通用DAG线程模型，确保了前后节点的正确同步和按序执行；最终，通过线程创建和调度流程，支持不同调度算法和任务需求，为实时任务提供了高效的调度和执行框架。
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公开(公告)号：CN117076145A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311057644.X
申请日：2023-08-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于细粒度读写锁的安全高效STM同步方法，应用于计算机领域，针对现有的基于无锁实现的软件事务性内存具有较差的时间可预测性的问题；本发明中一个写事务能够获得其所需要的写锁当且仅当其所有共享资源请求都处于队首，且不存在被写或读锁保护的共享资源，一个读事务能够获得其所需要的读锁当且仅当其所有共享资源请求都处于队首，且不存在被写锁保护的共享资源，否则事务将忙等；本发明将经典STM中的回滚机制由基于优先级队列的自旋锁代替，有效地保证了事务的推进，提高了系统的实时性。
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公开(公告)号：CN112785376B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110076796.9
申请日：2021-01-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06Q30/06 , G06F16/9535 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于多任务学习的多领域推荐方法。对于多个领域的用户，本发明提取多领域的用户维向量，通过全连接神经网络与“十字绣”多任务学习网络的结合，综合用户在多个领域的隐式用户向量，交互式挖掘用户真正的隐式兴趣向量，提升各个领域的用户推荐准确度，本发明使用多任务学习技术，融合用户在各个领域兴趣偏好，丰富各个领域用户隐式兴趣向量，能够让推荐的物品更加符合用户需求；并且如果某单个领域缺少该用户交互数据，可结合其他领域用户数据来解决该领域用户冷启动问题。
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公开(公告)号：CN112965829A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110197392.5
申请日：2021-02-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种在并行任务分组调度下使用锁协议的方法通过P‑FP调度将子任务固定地分配到具体的每个核上，实现子任务之间可近似地被看做串行任务，然后再通过将共享资源lq划分为局部资源和全局资源，并设置子任务的优先级和处理器的优先级等，本发明通过以上设置，再具体结合对子任务和共享资源以及处理器之间的分配以及锁协议的使用，解决了现有技术在并行任务调度技术领域使用串行任务的锁协议的技术需求，实现了串行任务的锁协议可适应性地迁移到并行任务的调度中，降低了并行任务出现死锁、阻塞链等的问题，同时降低了优先级翻转造成的调度损失，提高了并行任务调度的效率等。
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公开(公告)号：CN112330003B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202011166750.8
申请日：2020-10-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双向循环神经网络的周期型容量数据预测方法、系统及存储介质，该方法：通过对指标数据类型进行分类，将指标数据的数据类型分为趋势型、周期型和不规则型，从而提升指标预测效率；然后针对周期型的指标数据进行预测，并提出基于双向循环神经网络的预测模型，即首先通过忙闲分布算法，得到忙闲规律序列，再通过搭建包含一层双向基本循环神经网络和一层双向长短时记忆网络的双向循环神经网络模型，最后，再通过线性回归模型对双向循环神经网络输出的结果进行优化，得到最终的预测结果。因此，本发明能够在指标和业务的多样性的场景下，保证容量预测结果的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112732936B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202110033041.0
申请日：2021-01-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/25 , G06F16/951 , G06F16/9535 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于知识图谱和用户微观行为的广电节目推荐方法，将item2vec与随机游走结合，将属性子图的随机游走序列与用户行为序列一起训练，得出融合了节目内容属性和用户交互会话两个层面的相似性的嵌入向量。然后，在获得节目嵌入和分类型的融合微观行为嵌入的情况下，根据用户与节目的历史交互记录，把行为嵌入和对应的节目嵌入拼接，再通过语义空间网络映射，得到了具有相同维度的行为‑节目的语义表示，形成用户历史行为的嵌入序列；最后基于Transformer编码‑解码机制将用户的历史行为序列进行自注意力编码映射得到隐含动态偏好的用户语义特征，并利用目标节目注意力解码用户语义特征映射得到用户语义偏好。
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公开(公告)号：CN119892307A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510063564.8
申请日：2025-01-15
Applicant: 电子科技大学 , 川藏铁路技术创新中心有限公司 , 国铁成都科技创新有限公司
Abstract: 本发明公开了一种支持错误重传机制的CAN总线响应时间分析方法、计算机程序产品及终端，属于计算机软件领域，方法包括：将带有错误重传机制的CAN系统建模为一组包括多个独立零星帧组成的消息集；对在帧的实例的释放时间的积压、错误重传时间、高优先级实例传输时间进行卷积计算，得到帧的实例的释放时间到开始无错误传输的时间Si,j，计算Si,j与帧的传输执行时间之和得到随机情况下帧的最坏情况响应时间。通过概率分析计算随机情况下帧的最坏情况响应时间，且概率分析考虑了任务的积压情况、重传时间以及高优先级任务的干扰，实现对带有错误重传机制的CAN系统在现实情况下的分析和评估，提高了最坏情况响应时间计算的准确性。
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公开(公告)号：CN118170390A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410415899.7
申请日：2024-04-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F8/41 , G06F9/48 , G06F16/901 , G06N3/04 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06F8/61 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种嵌入式操作系统实时可控AI运行框架及其构建方法，属于实时操作系统领域，包括：将完成训练的神经网络模型编译为二进制格式文件，进而加载至嵌入式操作系统内存中；将AI任务映射为具有前驱后继关系的线程集合，对应有向无环图模型中的节点集合；执行AI任务，进行模型推理，并进行AI任务调度；获取神经网络模型推理结果。将神经网络模型编译为二进制格式文件，进而将神经网络模型移植至嵌入式平台中；将神经网络模型映射为向无环图模型，在AI任务对应的DAG模型所包含的前驱后继关系的条件下调度该组DAG线程以此执行AI任务，能够保证各组线程执行流程的正确性、以及开发的嵌入式AI应用的实时性和可控性。
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公开(公告)号：CN117472528A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311376755.7
申请日：2023-10-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式计算机系统的容错调度方法、系统、存储介质及终端，属于计算机系统调度领域，包括：结合泊松分布概率模型和启发式算法迭代制定备选任务分配方案；其中，每一轮迭代均采用多因素权重函数对当前任务分配方案进行综合评价；迭代截止后筛选出多个较优的备选任务分配方案；判断所有备选任务分配方案的可调度性，选取最终的任务分配方案；其中，判断所述备选任务分配方案的可调度性，包括：结合回溯法和面向任务调度的最坏响应时间分析方法，判断任务分配方案是否满足实时性约束。本发明提出了分布式容错实时调度模型和调度算法，满足容错、实时、协同计算的任务调度要求。
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公开(公告)号：CN117472415A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311386081.9
申请日：2023-10-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种远程升级方法、系统、存储介质及终端，属于嵌入式软件和铁路接触网智能坠砣领域，用于基于嵌入式的铁路接触网智能坠砣系统，所述系统包括终端、中心节点以及后端系统，本发明根据终端不同的升级需求，采取不同的升级策略；其中，对于终端任务调度配置相关的更新，使用在线配置更新升级策略；对于终端系统功能组件的升级需求，采取差分升级策略。通过在线配置更新和远程差分升级方法，及时修复配置的错误和漏洞，以及升级系统以适应新需求，可以提高系统的稳定性和可靠性，满足智能化应用灵活配置、实时更新、轻量化升级的需求。
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