专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]数据处理作业调度方法、装置及系统-CN201510526866.0在审
  • 许鹭清;陈抒 - 乐视网信息技术(北京)股份有限公司
  • 2015-08-25 - 2016-08-24 - G06F9/48
  • 本发明实施例提供一种数据处理作业调度方法、装置及系统,所述方法包括:获取预先配置的数据处理流程的各个作业之间的依赖关系;初始化数据处理流程的各个作业运行为不可运行,生成第一更新指令;响应所述第一更新指令,将不存在前提作业运行更新为可以运行;调度运行为可以运行作业运行,根据运行结果更新所述作业运行运行成功或运行失败,并生成第二更新指令;响应所述第二更新指令,将存在前提作业,且所述前提作业运行均为运行成功的作业运行,更新为可以运行。本发明实施例减少作业调度时间,提高了作业调度效率。
  • 数据处理作业调度方法装置系统
  • [发明专利]一种平台监控数据的处理方法及装置-CN202310147042.7在审
  • 马立志;李思民;曾鸣 - 联想(北京)有限公司
  • 2023-02-20 - 2023-05-16 - G06F11/32
  • 该方法包括:首先,根据运行效率预测模型和某一作业的当前运行信息,预测该作业运行效率指标值;之后,根据作业运行分类模型和预测得到的运行效率指标值,预测该作业当前的运行。其中,运行效率预测模型是根据该作业的历史运行信息和历史运行效率指标值训练得到的;而作业运行分类模型,则是根据该作业的历史作业运行效率指标值和历史异常点信息训练得到的。如此,可根据平台的监控历史数据,建立和训练运行效率预测模型及作业运行分类模型,而根据运行效率预测模型及作业运行分类模型所预测的作业运行效率指标值和运行更为客观和准确,实时性更佳。
  • 一种平台监控数据处理方法装置
  • [发明专利]批量作业调度处理方法及装置-CN201910892275.3在审
  • 马宇卓;王建立 - 中国银行股份有限公司
  • 2019-09-20 - 2019-12-31 - G06Q10/06
  • 本发明公开一种批量作业调度处理方法及装置,方法包括:获得多个作业中每个作业的执行状标签和所述多个作业的执行顺序数据,其中所述执行状标签为:已执行状标签或未执行状标签;根据所述执行顺序数据,确定每个未执行状标签对应作业的一个或多个前继作业;按如下步骤对每个未执行状标签对应作业进行调度处理,直至每个作业的执行状标签均为已执行状标签:根据作业对应的一个或多个前继作业的执行状标签,确定是否触发作业调度;若触发作业调度,则将作业的执行状标签更新为已执行状标签本发明能够实现批量作业准确调度,对应实际作业运行情况,避免出现前继作业没有完成后继作业就开始运行的问题,保障系统正常运行
  • 状态标签顺序数据作业调度触发作业调度处理保障系统调度处理调度更新
  • [发明专利]用于便携应用的可携带的作业设备-CN201880093751.9有效
  • C·绍尔比尔;U·基希纳 - 鲁卡斯液压有限公司
  • 2018-06-26 - 2023-08-22 - B25F5/00
  • 本发明涉及一种用于便携应用的可携带的作业设备,包括:电动马达;安装在作业设备上的蓄电池;机械或液压驱动的、可移动的活塞杆,用于执行作业;以及电子的控制和调节单元,用于控制和/或调节电动马达;设置有无刷直流马达作为电动马达,电子的控制和调节单元规定第一运行,在第一运行中,电动马达以第一频率运行,电子的控制和调节单元规定第二运行,在第二运行中,电动马达以第二频率运行运行能够由作业设备的操作人员借助可手动操作的切换器件在第一运行和第二运行之间进行切换
  • 用于便携应用携带作业设备
  • [发明专利]一种常驻作业的处理方法及系统-CN201910889937.1有效
  • 王旭 - 中国银行股份有限公司
  • 2019-09-20 - 2022-04-29 - G06F11/14
  • 本发明提出了一种常驻作业的处理方法及系统,其中,该方法包括:获取常驻作业信息;在联机模式下,扫描所述常驻作业信息对应的常驻作业,获得常驻作业运行;根据所述常驻作业运行,将运行异常的常驻作业重新启动本发明提出的常驻作业的处理方法及系统,可以根据常驻作业信息,在联机模式下对常驻作业进行运行的监测,可以快速发现异常,并通过自动重启的方法快速解决异常问题,使常驻作业保持正常运行,保证系统的使用,有效提高了运维质量
  • 一种常驻作业处理方法系统
  • [发明专利]数据库表的备份方法及装置-CN201310410022.0有效
  • 汤东波 - 中国银行股份有限公司
  • 2013-09-10 - 2013-12-25 - G06F11/14
  • 本发明提供一种据库表的备份方法及装置,该方法包括如下步骤:(1)根据备份模式,获取备份表清单,生成备份表清单文件;(2)根据备份参数信息,生成备份作业;(3)根据所述备份作业的信息,生成运行控制文件;(4)读取所述运行控制文件,判断备份作业运行,如果所述运行为备份未完成,执行步骤(51);(51)提交备份作业,开始备份;(6)对备份作业运行进行监控扫描,直到所有备份作业完成备份。本发明极大的缩短了数据库的备份时长,安全高效;集中界面,可及时展现备份运行以及异常结束等故障,从而提高备份运行速度,加快故障响应速度,减少备份运行风险。
  • 数据库备份方法装置
  • [发明专利]一种无能量存储单元的能量收集嵌入式系统作业调度方法-CN201811153972.9有效
  • 刘铎;许悦;梁靓 - 重庆大学
  • 2018-09-30 - 2022-10-11 - G06Q10/06
  • 本发明公开了一种无能量存储单元的能量收集嵌入式系统作业调度方法,包括以下步骤:1、系统中的能量管理器实时监测系统运行,收集实时的系统状态信息及作业运行信息;2、能量管理器判断是否需要重新进行作业调度;3、根据作业选取算法,在作业集中选取作业;4、使用作业分配算法分配选中作业至各处理器,更新作业运行信息中作业的调度结果参数值;5、各处理器根据作业运行信息中作业的调度结果参数值执行作业;6、返回步骤本发明的技术效果是:在作业调度的过程中考虑作业能耗及系统收集的能量之间的约束,结合作业之间及处理器之间的约束,采用强化学习得到最优的作业调度方案,提高了系统的能量利用率。
  • 一种能量存储单元收集嵌入式系统作业调度方法
  • [发明专利]钻修井机安全运行智能监控系统-CN202210173102.8在审
  • 王夙怡;闫赫洋;郑宇琪 - 杭州天基能源技术有限公司
  • 2022-02-24 - 2022-05-27 - E21B44/00
  • 本发明涉及钻修井机安全运行智能监控系统,主要包括钻修井机运行监测系统和数据分析系统,钻修井机运行监测系统包括钻修井机运行监测管理系统和钻修井机运行音频、视频监控系统,在作业过程中,监测管理系统通过传感器采集各模块的实时信息,监控音频、视频系统通过摄像头和语音系统对作业过程中关键岗位的操作人员的行为和语音进行实时采集。数据分析系统接收上述两个系统的数据,进行显示、分析和閥值判定并存储,运行智能监控系统实现了对设备的运行的监控和对关键操作人员的操作行为进行提示,从而实现钻修井机运行处于安全状态,从技术方面实现本质安全
  • 钻修井机安全运行状态智能监控系统
  • [发明专利]用于执行MPI作业的方法和装置-CN201910533277.3有效
  • 蔡卫东;杨金锋;王辉 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2019-06-19 - 2022-08-02 - G06F9/48
  • 本申请实施例公开了用于执行MPI作业的方法和装置。本申请涉及云计算领域。该方法的一具体实施方式包括:响应于检测到执行MPI作业的执行请求,将当前时间记录为MPI作业的启动时间,确定MPI作业运行为初始化状态;按照与MPI作业对应的资源配置信息创建与MPI作业对应的Pod;生成与MPI作业对应的公钥和私钥,以及将公钥和私钥挂载到与MPI作业对应的Pod中;将MPI作业运行更新为创建中;利用与MPI作业对应的各个Pod执行MPI作业,以及在执行MPI作业的过程中,实时根据与MPI作业对应的各个Pod的运行,更新MPI作业运行。该实施方式实现了在云计算中,无需用户为k8s平台上执行MPI作业进行生命周期管控而进行代码编写,简化了用户操作。
  • 用于执行mpi作业方法装置
  • [发明专利]运行分类系统和运行分类方法-CN202080095750.5在审
  • 牧晃司 - 株式会社日立制作所
  • 2020-07-29 - 2022-09-16 - G06N3/08
  • 本发明实现了运行分类系统,其分类精度在追加学习中不断提高,并且还适当地防止分类功能的非法复制。运行分类系统通过通信网络连接边缘设备和服务器,向神经网络输入传感器数据并输出状态标签,所述边缘设备包括:保存所述神经网络的前级侧的第一保存部;以及将所述传感器数据输入所述神经网络的前级侧并输出中间数据的维度压缩部,所述服务器包括:保存所述神经网络的后级侧的第二保存部;向所述神经网络的后级侧输入所述中间数据并输出所述状态标签的推理执行部;以及通过追加学习来更新所述神经网络的后级侧的学习部。
  • 运行状态分类系统方法

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