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[发明专利]一种半悬挂车道零附加变形受力体系转换的施工方法-CN202310915689.X在审
发明人：禹丽峰;申志军;李定有;艾鹏鹏;杨永魁;耿大新;黄永虎;张双;张晨明;杨励;陈航;廖子龙;程贤红;唐谟宁;郭双喜;刘成奇;李康宁;黄耀铭;姜豪 -专利权人：中铁四局集团有限公司;中铁四局集团第五工程有限公司;华东交通大学;中国铁路设计集团有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： E21D11/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种半悬挂车道零附加变形受力体系转换的施工方法，涉及预应力混凝土墙半悬挂式行车道的技术领域，包括侧墙、行车道板、临时钢管混凝土立柱、预应力侧墙、预应力钢绞线、锚具、应变计监测、固定式倾角仪监测、钢筋计监测、预应力钢绞线测力计监测、全站仪监测；本发明的有益效果是：半悬挂式行车道在盖挖逆作施工中通过数据采集系统与监测元器件相连达到监测目的，保证行车道板在连续施工中的可操作性和可靠性，解决了行车道板在施工中因受力体系转换引起行车道板的内力和位移大幅变化的问题，保证了地下半悬挂行车道整体结构体系转换的安全和稳定。
一种悬挂车道附加变形体系转换施工方法

[发明专利]一种低成本低功耗脉冲神经网络加速器-CN202111538761.9在审
发明人：李玉泽;杨永魁;郭伟钰;王峥;陈超;喻之斌 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明涉及一种低成本低功耗脉冲神经网络加速器，在保证加速器具有可扩展性的情况下，进一步通过优化神经元的脉冲数据包，从而简化片上网络的路由器设计，可以达到减少硬件开销的目的。此外，通过设计高效的脉冲神经网络向加速器映射的部署方法，使得所有物理神经元并行工作且通过片上网络进行通信。本发明的脉冲神经网络加速器在降低硬件开销的优选实施方式下，更适用于对成本功耗敏感的嵌入式设备等。
一种低成本功耗脉冲神经网络加速器

[发明专利]基于生成对抗网络的大数据系统资源配置参数调优方法-CN202111479373.8在审
发明人：黄世鑫;郭艺津;李玉泽;陈超;喻之斌;杨永魁;王峥;单亚龙 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本公开涉及一种基于生成对抗网络的大数据系统资源配置参数调优方法，包括以下步骤：S100、构建已评估的配置参数集合，记录已评估的配置参数集合中的最优配置参数值；S200、利用已评估的配置参数集合，构造高斯过程，计算均值和方差；S300、构建候选配置参数集合，该集合至少包括生成对抗网络模拟当前最优配置参数值产生的N1组配置参数值；S400、将方差和均值代入采集函数，利用采集函数从候选配置参数集合中找到一组性能可能最优的配置参数值作为当前最优配置参数值；其中，N1为设定值。本公开利用生成对抗网络模拟已获得的配置参数最优值生成新的配置参数值，可以更快找到系统性能最优的资源配置参数值。
基于生成对抗网络数据系统资源配置参数方法

[发明专利]一种跨数据规模的配置参数的调优方法、装置及电子设备-CN202111462325.8在审
发明人：苏子浩;喻之斌;陈超;曾思棋;辛锦瀚;黄世鑫;杨永魁;李惠娟 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本申请提供一种跨数据规模的配置参数的调优方法、装置及电子设备，该方法包括：获取随机数生成的若干配置参数组，配置参数组包括若干配置参数；根据配置参数组，运行给定的程序，确定不同的数据规模对应的运行时间；根据不同的数据规模对应的运行时间，分别确定不同的数据规模对应的配置参数组中每个配置参数的重要性得分；从各个数据规模对应的配置参数组中每个配置参数的重要性得分中，选取预设数量的公共的配置参数；对预设数量的公共的配置参数，进行跨数据规模分析，预测预设数量的公共的配置参数的最优配置参数值；根据最优配置参数值，确定跨数据规模的最优配置参数组。该方案可以有效地减少新数据规模下参数调优的时间。
一种数据规模配置参数方法装置电子设备

[发明专利]一种基于贝叶斯优化的流数据处理系统配置参数调优方法-CN202111456351.X在审
发明人：黄世鑫;朱港亚;陈超;辛锦瀚;喻之斌;王峥;杨永魁;单亚龙;李玉泽 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本公开涉及一种基于贝叶斯优化的流数据处理系统配置参数调优方法，所述方法包括以下步骤：确定当前流处理系统的要改进的性能指标，根据该性能指标，确定要调优的一组配置参数；生成样本集，该样本集中的每一个样本，由一组配置参数值和其对应的性能指标值组成；对每一个样本，将其中的性能指标值作为输出，该性能指标值对应的那组配置参数值作为输入，使用随机森林算法建立性能模型；将所述性能指标作为贝叶斯优化算法的目标，对所述性能模型的参数进行搜索，将搜索到的一组配置参数值作为最优配置参数值，其对应的性能指标值为当前流数据处理系统的最优性能指标值。本公开方法可以对高维参数进行调优，具有很好的通用性。
一种基于贝叶斯优化数据处理系统配置参数方法

[发明专利]一种SparkSQL在线优化方法和装置-CN202111413197.8在审
发明人：辛锦瀚;喻之斌;陈超;黄世鑫;苏子浩;郭伟钰;曾思棋;李惠娟;杨永魁;王峥 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本发明公开了一种Spark SQL在线优化方法和装置。该方法利用贝叶斯优化在Spark SQL上执行待优化配置参数的迭代搜索，包括：通过与贝叶斯迭代搜索过程进行交互收集参数样本，获得样本数据集，其中每个样本数据包括迭代过程使用的配置参数和各个query的执行时间；针对所述样本数据集，根据参数重要程度进行参数降维，并将降维后的样本数据集输入到贝叶斯优化过程中，用于高斯过程的建模，以确定应用程序的执行时间与参数样本之间的关联关系。本发明实现了低成本、深层次且高性能的调参优化，能够实现从底层的Spark引擎到上层的Spark SQL的整体在线优化。
一种 sparksql 在线优化方法装置

[发明专利]一种基于缓存技术的有限域上的运算方法及装置-CN202111385724.9在审
发明人：苏子浩;陈超;曾思棋;杨永魁;喻之斌 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F1/03 文献下载
摘要：本发明提供一种基于缓存技术的有限域上的运算方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取第一目标数据及第二目标数据；根据第一目标数据及第二目标数据，在缓存快表中分别查找第一目标数据和第二目标数据对应的第一数值和第二数值，在缓存快表中分别查找第一数值和第二数值对应的第一域的生成元表示和第二域的生成元表示；根据第一域的生成元表示和第二域的生成元表示，进行有限域上的运算，得到运算值；根据运算值，在缓存快表中查找运算值对应的数值，数值作为第一目标数据及第二目标数据的运算结果。该方案可以提高有限域上的运算的效率，缩短运算时间。
一种基于缓存技术有限运算方法装置

[发明专利]一种Spark程序关于配置参数的敏感度分析方法-CN202111283681.3在审
发明人：苏子浩;喻之斌;陈超;曾思棋;杨永魁 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F11/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种Spark程序关于配置参数的敏感度分析方法。该方法包括：针对Spark程序的配置参数集合，随机生成若干个有差异的配置参数构成敏感度测试组；利用所述敏感度测试组中的每个配置参数运行Spark程序，获得各配置参数对应的真实运行时间，并计算运行时间的标准差；基于所述运行时间的标准差和设定阈值的比较，判断当前Spark程序对各配置参数的敏感度，进而利用敏感度确定所分配的优化时间。本发明可以有效地表征待优化Spark程序关于配置参数的敏感度，解决了“高时间成本，低优化收益”问题。
一种 spark 程序关于配置参数敏感度分析方法

[发明专利]基于CPU-GPU异构架构的数据处理方法、设备以及存储介质-CN202111539679.8有效
发明人：鲁真妍;杨永魁;喻之斌 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于CPU‑GPU异构架构的数据处理方法、设备以及存储介质。该基于CPU‑GPU异构架构的数据处理方法包括：获取零知识证明的计算任务；将零知识证明的数据输入到SYNTHESIZE阶段进行处理，并将SYNTHESIZE阶段的输出数据分别输入FFT阶段、MULTIEXP B阶段和MULTIEXP C阶段；将FFT阶段的输出数据输入到MULTIEXP A阶段，MULTIEXP A阶段输出第一证明信息；将MULTIEXP B阶段和MULTIEXP C阶段并行处理，分别输出第二证明信息和第三证明信息；结合第一证明信息、第二证明信息和第三证明信息生成最终的证明结果。通过上述方式，本申请的数据处理方法通过提出一种零知识证明性能优化方式，解决由于性能问题产生的应用阻碍，加速零知识证明技术在应用场景中的落地。
基于 cpu gpu 构架数据处理方法设备以及存储介质

[发明专利]基于Zlib压缩算法的云计算资源管理器通信延迟优化方法-CN202110935674.0在审
发明人：黄世鑫;陈超;喻之斌;王峥;杨永魁 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： H04L67/5651 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Zlib压缩算法的云计算资源管理器通信延迟优化方法，该云计算管理器用于管理包含主节点和多个对应从节点的分布式计算框架，该方法包括：对于待发送的消息，从节点采用协议数据交换格式工具库Protobuf进行序列化并在网络层使用Zlib算法进行压缩后传递给主节点；主节点对接收到的消息，根据压缩消息的长度标识进行解压缩。本发明实现了有限的网络带宽下，高流量的并发消息传递时，有效地通信延迟优化。
基于 zlib 压缩算法计算资源管理器通信延迟优化方法

[发明专利]一种Spark GraphX参数调优方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111032077.3在审
发明人：单亚龙;陈超;黄世鑫;喻之斌;王峥;杨永魁 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本发明提供一种Spark GraphX参数调优方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取Spark GraphX和RAPIDS的配置参数；将配置参数输入预建性能模型，预测运行Spark GraphX的程序运行时间；基于配置参数及所述程序运行时间，确定配置向量，配置向量用于表征配置参数‑程序运行时间的映射关系；采用优化算法对配置向量进行迭代搜索，得到最优配置参数。该方案可以实现Spark GraphX程序高性能的调参优化。
一种 spark graphx 参数方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种高效的零知识证明加速器及方法-CN202111538249.4有效
发明人： 杨永魁;鲁真妍;喻之斌 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06F7/72 文献下载
摘要：本发明涉及一种高效的零知识证明加速器，可以为零知识证明计算提供一个高算力高效能的硬件载体。本发明通过对多标量乘法采用一种细粒度的流水线架构，此架构在不增大芯片面积的情况下，能够将多个椭圆曲线点加架构集成到一个大数模乘硬件电路，即只需一个大数模乘硬件电路即可对椭圆曲线点加计算进行流水计算加速。同时，进一步将多个大数模乘硬件电路集成，可以实现对多个椭圆曲线点加计算进行并行加速。因此，本发明比现有技术更加灵活适用于不同规模的ASIC和FPGA。
一种高效知识证明加速器方法

[发明专利]基于CPU-GPU异构架构的性能分析方法、设备以及存储介质-CN202111535943.0有效
发明人：鲁真妍;杨永魁;喻之斌 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于CPU‑GPU异构架构的性能分析方法、设备以及存储介质。该基于CPU‑GPU异构架构的性能分析方法包括：获取预设的零知识证明性能分析模型，对零知识证明性能分析模型中的系数数值进行标定；将第一数据量，以及多组窗口大小和实际线程数的参数组合输入零知识证明性能分析模型；从零知识证明性能分析模型输出的多个总执行时间中选择出时间最短的总执行时间，及其对应的最优参数组合；基于最优参数组合设置CPU‑GPU异构架构的参数；其中，参数组合数量与总执行时间的数量相同。通过上述方式，本申请的性能分析方法通过提出一种零知识证明性能优化分析模型，对零知识证明算法进行性能预测，从而筛选出影响CPU‑GPU异构架构性能的最优参数组合。
基于 cpu gpu 构架性能分析方法设备以及存储介质

[发明专利]一种带有AI芯片的智能交互手套及其交互方法、存储介质-CN202110710846.4在审
发明人：郭伟钰;王卓;王峥;杨永魁;陈超;辛锦瀚;陈瑞 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种带有AI芯片的智能交互手套的交互方法，包括：读取通用交互模型，通用交互模型用于根据不同的动作信号选择对应的手势类别；读取当前用户使用过程中产生的数据并存储，数据包括惯性传感器提取的各关节的动作信号和对应的手势类别；利用小型存储器中存储的数据对通用交互模型进行训练。本发明还公开了一种存储介质和带有AI芯片的智能交互手套。本发明的智能交互手套搭载有自主设计的AI芯片，该AI芯片可用来定制化训练、量化、模拟与部署，通过搭载自主设计的AI算法，可对惯性器件提供的高频信号进行快速处理，可以提供连接设备可直接使用的交互信号，不需要连接设备重新处理。另外，还可根据用户使用习惯定制更加准确稳定的AI算法。
一种带有 ai 芯片智能交互手套及其方法存储介质

[发明专利]一种基于SVM的流处理框架的自动调优方法-CN202011261446.1有效
发明人：辛锦瀚;陈超;王峥;杨永魁;喻之斌 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2020-11-12 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SVM的流处理框架的自动调优方法。该方法包括：构建训练数据集，其中，每条样本数据包含一组配置参数与流处理框架执行性能之间的对应关系；基于所述训练数据集，以各组配置参数作为输入，以对应的流处理框架执行性能作为输出，训练SVM模型，获得性能预测模型；在配置参数的搜索空间中，将一组配置参数作为一个个体，将一组配置参数中的各个参数作为个体中的基因，并利用一组配置参数所对应的性能预测模型的输出性能来衡量个体适应度，利用遗传算法搜索流处理框架的最优配置参数。本发明将SVM与遗传算法结合，针对流处理框架，实现了高性能地自动调参优化。
一种基于 svm 处理框架自动方法

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