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[发明专利]虚拟化网络存储系统及其网络存储设备-CN200610057320.6有效
发明人：倪小珂 -专利权人：杭州华为三康技术有限公司
申请日： 2006-03-08 - 公布日： 2006-08-02 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种虚拟化网络存储系统，包括连接至同一SAN的至少两个网络存储设备，至少一个网络存储设备包括设备管理单元，用来维护全局卷与各个网络存储设备本地卷的映射关系，将对全局卷的访问重定向至该全局卷的全局卷管理单元所在的网络存储设备；至少一个网络存储设备包括全局卷管理单元，用来根据全局卷与本地卷的映射关系执行对全局卷的访问操作。本发明使得对全局卷访问的处理能力具有随着网络存储设备的增加而增长的能力，避免了对网络存储系统进行虚拟化造成的性能瓶颈；同时，本发明通过设备管理单元和全局卷管理单元间的冗余提高了虚拟化网络存储系统的可靠性
虚拟网络存储系统及其存储设备

[发明专利]一种存储系统的落盘方法、系统、装置及可读存储介质-CN201910004794.1在审
发明人：柳增运 -专利权人：郑州云海信息技术有限公司
申请日： 2019-01-03 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种存储系统的落盘方法、系统、装置及可读存储介质，包括：在精简卷层与VG层之间建立LSA层；在LSA层分别分配空间给数据卷和元数据卷；创建状态表，以记录元数据卷的grain的使用状态，使用状态包括待分配、已分配和已落盘；根据状态表创建待分配全局链表和已落盘全局链表；更新待分配全局链表和已落盘全局链表；当元数据落盘时，将待分配的grain根据线程数分配给对应的队列，更新待分配全局链表；再对每个队列中的grain执行落盘操作，更新已落盘全局链表。本发明利用待分配全局链表和已落盘全局链表掌握元数据卷的grain的状态，从而减少元数据落盘时的相关操作，提升了落盘时的刷写性能。
落盘全局链表元数据分配可读存储介质存储系统状态表队列更新分配空间数据卷线程数卷层创建记录申请

[发明专利]基于视觉表征跨传感器不变性的车辆重识别方法-CN202111096413.0在审
发明人：李海峰;白建东;黄威;陈力 -专利权人：中南大学;中国人民解放军63921部队
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于视觉表征跨传感器不变性的车辆重识别方法，包括步骤：获取遥感图像，依次输入神经网络的第一卷积层、第二卷积层、关系感知的全局注意力模块、第三卷积层、关系感知的全局注意力模块和第四卷积层；第四卷积层将处理结果依次输入关系感知的全局注意力模块、第五卷积层、关系感知的全局注意力模块和BNNECK，还依次输入全尺度模块、全尺度模块和BNNECK；本发明从局部和全局两个角度区分车辆，缓解视角变化带来的影响，获取判别性更高的局部特征；全尺度分支通过四个不同大小的感受野对不同尺度的特征进行融合
基于视觉表征传感器不变性车辆识别方法

[发明专利]一种基于Kubernetes的有状态应用存储管理方法-CN201811385419.8有效
发明人：赵伟;曹冉;胡燕琦 -专利权人：武汉烽火信息集成技术有限公司
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2020-03-10 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Kubernetes的有状态应用存储管理方法，涉及云计算技术领域，其包括步骤：创建容器集群，并配置容器集群的有状态应用被删除或缩容后是否保留对应数据卷的全局开关；创建有状态应用，并选择是否设置属性，属性决定有状态应用删除或缩容后是否保留对应数据卷；创建有状态应用对应数据卷；根据设置的属性判断有状态应用删除或缩容后是否保留对应数据卷；当没有设置属性时，根据全局开关判断是否保留对应数据卷。本发明方法，用户可以根据自身实际需求选择是否在有状态应用被删除或缩容后仍保留其相关卷资源。当设置不保留卷资源，相关卷资源能够及时释放；当设置保留卷资源，相关卷资源能够保留。
一种基于 kubernetes 状态应用存储管理方法

[发明专利]基于全局和局部特征协作的骨龄评估方法、装置、设备及介质-CN202211350501.3在审
发明人：惠庆磊;洪源 -专利权人：杭州博钊科技有限公司
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了基于全局和局部特征协作的骨龄评估方法、装置、设备及介质，涉及图像处理领域，包括：建立初始评估模型并进行训练，获得目标评估模型；获取待评估的骨影像，预处理后输入至目标评估模型；采用第一卷积网络行特征提取，以获得全局特征；采用预训练后的目标检测模型进行识别后裁剪，获得若干包含预设类别的ROI区的子图像；采用第二卷积网络对各个子图像进行特征提取，以获得若干局部特征；对全局特征和局部特征执行卷积和归一化，获得全局上下文局部特征；将各个局部特征与全局上下文局部特征融合后，连接全局特征和局部特征，并通过一全连接层处理，获得骨龄评估结果，解决现有缺乏一种充分挖掘数据特征的全自动骨龄评估方法的问题。
基于全局局部特征协作评估方法装置设备介质

[发明专利]逻辑卷构建方法、装置、设备、可读存储介质和程序产品-CN202111205600.8在审
发明人：姚珍西 -专利权人：阿里云计算有限公司;阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种逻辑卷构建方法、装置、设备、可读存储介质和程序产品，所述方法包括：获取逻辑卷构建需求信息；根据逻辑卷构建需求信息构建逻辑卷，并得到逻辑卷信息，其中，逻辑卷包括来自不同物理存储设备的一个或多个逻辑单元；根据逻辑卷信息建立一个或多个主机与逻辑卷之间的连接，其中，主机与逻辑卷存在映射关系，且对于逻辑卷的读写权限不同。该技术方案在无需文件系统等应用层的配合下，能够借助不同主机对于逻辑卷读写权限的设置实现多主机之间逻辑卷的管理和读写控制，从而在降低逻辑卷管理实现复杂度的前提下，还能够满足全局层面一写多读的读写控制要求，为一写多读形态的应用提供了存储上的全局读写控制解决方案。
逻辑构建方法装置设备可读存储介质程序产品

[发明专利]一种基于多尺度融合和注意力机制的中餐多标签识别方法-CN202310348587.4在审
发明人：欧阳丹彤;张若萱;白洪涛;李熙铭;孙成林;何丽莉 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度融合和注意力机制的中餐多标签识别方法，包括：构建中餐识别网络模型，其包括：卷积神经网络、注意力模块和分类模块；卷积神经网络包括依次连接的第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块、第四卷积块和第五卷积块；注意力模块包括全局注意力模块和两个局部注意力模块；获取中餐图片，通过卷积神经网络对中餐图片进行信息提取；通过两个局部注意力模块分别提取第三卷积块、第四卷积模块输出的特征图的注意力特征；通过全局注意力模块提取第五卷积块输出的特征图的注意力特征；对两个局部注意力模块的提取结果和全局注意力模块的提取结果进行拼接，得到拼接向量；通过分类模块对拼接向量进行分类，得到中餐图片中的食物种类。
一种基于尺度融合注意力机制中餐标签识别方法

[发明专利]一种血管分割方法及装置-CN202110768617.8在审
发明人：梁孔明;潘成伟;俞益洲;李一鸣;乔昕 -专利权人：杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：所述方法包括：将CTA图像输入到第一卷积网络，进行基于多尺度特征提取的血管预分割；构建血管分布图；将CTA图像输入第二卷积网络，并将第二卷积网络的输出与输入CTA图像相乘后输入到第三卷积网络；第三卷积网络与图卷积网络通过基于双向映射进行特征交互，基于血管分布图进行全局特征建模捕捉多尺度的局部和全局特征，实现血管区域预测；通过对多尺度特征进行融合，预测出血管分割结果。本发明基于跨网络多尺度特征融合及局部特征和全局特征融合进行血管分割，相比于现有技术基于局部特征进行血管分割，可有效避免模型预测出不符合血管结构的分割区域，从而提高血管分割的准确度。
一种血管分割方法装置

[发明专利]一种利用Linux全局文件系统实现共享存储池的方法-CN201210088796.1无效
发明人：程凯 -专利权人：浪潮电子信息产业股份有限公司
申请日： 2012-03-30 - 公布日： 2012-09-12 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明提供一种利用Linux全局文件系统实现共享存储池的方法，将LinuxGFS（GlobalFileSystem）全局文件系统部署于SAN存储网络，实现小规模集群共享存储池的，采用此种办法可以为集群节点提供统一管理该方法基于SAN设备的集群存储文件系统将物理的存储裸设备配置成弹性灵活的逻辑存储卷组，在逻辑卷组上建立面向节点群的全局共享的存储空间，客户端将全局文件系统挂载到本地端实现文件系统的并行读写操作，分布式的日志管理体系和故障节点隔离机制为共享存储池提供数据保护和灾难恢复功能
一种利用 linux 全局文件系统实现共享存储方法

[发明专利]基于密集连接全局平均带孔金字塔池化模型的再编码器-CN201911208315.4在审
发明人：田萱;王亮;孟祥光 -专利权人：北京林业大学
申请日： 2019-11-30 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明属于语义图像分割技术领域，公开了一种基于密集连接全局平均带孔金字塔池化模型的再编码器，包括：第一卷积层、第二卷积层、第一特征图处理模块、第一密集连接全局平均带孔金字塔池化模块、第二特征图处理模块、第三特征图处理模块、第二密集连接全局平均带孔金字塔池化模块、第三密集连接全局平均带孔金字塔池化模块、第四特征图处理模块、特征结合层。本发明局部特征和全局特征的利用率更为合理；可以较好的降低网络参数、降低通道数，减少模型参数大小和计算量；再编码器有助于优化粗糙分割结果的边界曲线，提高ISS的分割准确率，降低网络模型运算量和避免卷积退化现象
基于密集连接全局平均金字塔模型编码器

[发明专利]基于深度神经网络的室内三维点云自动语义分割算法-CN201911066498.0在审
发明人：赵江洪;张晓光;孙铭悦;董岩;陈朝阳 -专利权人：北京建筑大学
申请日： 2019-11-04 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的室内三维点云自动语义分割算法，包括以下步骤：步骤一、构建深度神经网络，深度神经网络包括局部特征提取单元、全局特征提取单元、处理单元，局部特征提取单元包括第一卷积层、与第一卷积层连接的第一池化层，全局特征提取单元包括与第一卷积层连接的第二卷积层、与第二卷积层连接的第二池化层，处理单元与第一池化层、第二池化层连接；步骤二、获取待处理室内场景点云数据，并基于待处理室内场景点云数据建立室内三维点云数据集，将室内三维点云数据集输入深度神经网络，获取局部特征和全局特征，融合并输出，得到语义分割点云。
基于深度神经网络室内三维自动语义分割算法

[发明专利]摄像装置、摄像方法及存储介质-CN201880020752.0有效
发明人：仓桥秀和;入江史宪;古田善工;樱武仁史;增田智纪 -专利权人：富士胶片株式会社
申请日： 2018-03-05 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： H04N5/378 文献下载
摘要：本发明的数码相机(100)通过以直线(GR)表示的全局复位驱动、以直线(GS)表示的全局快门驱动及以直线(RO1)表示的第一卷帘读出驱动而驱动成像元件(5)，从而实施静态图像摄像，并且通过以直线(GS)表示的全局快门驱动开始即时预览摄像的曝光。而且，在该全局快门驱动之后，进行以直线(RS)表示的卷帘快门驱动而结束即时预览摄像的曝光，并通过以直线(RO2)表示的第二卷帘读出驱动读出通过该曝光获取的像素信号。
摄像装置方法存储介质

[发明专利]一种卷创建方法及装置、卷读写方法及装置、电子设备-CN202211554109.0有效
发明人：马艳;许永良;孙明刚 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种卷创建方法，包括：获取目标卷的卷容量和所属的第一RAID阵列；根据卷容量计算所需的第一分块数目和第一分块节点数目；当根据RAID空闲链表确定满足创建目标卷时，从RAID空闲链表申请第一分块节点数目的分块节点，并生成第一申请信息；当根据全局空闲链表确定满足创建目标卷时，从全局空闲链表申请第一分块节点数目的分块节点，并生成第二申请信息；对第一申请信息和第二申请信息进行封装，以完成对目标卷的创建。本发明提高了创建卷分配的灵活性，提高了用户的体验感。本发明还公开了一种卷创建装置、卷读写方法及装置、电子设备及计算机可读存储介质，具有相应技术效果。
一种创建方法装置读写电子设备

[发明专利]一种在线跨池数据迁移方法及电子设备-CN202111426913.6有效
发明人：刘爱贵;董冠军;阮薛平 -专利权人：北京大道云行科技有限公司
申请日： 2021-11-28 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本发明涉及数据迁移技术领域，具体涉及一种在线跨池数据迁移方法及电子设备，本发明由中央控制器负责生成单调递增的自然数，并在全局配置服务器上用树状结构来管理存储池和卷之间的关系，以在不同存储池之间迁移卷时，从源存储池里解除卷的映射，并重新映射卷到目标存储池里，最终通过同一Target导出源自不同存储池的卷，进而在线异步完成分布式数据迁移。本发明通过采用全局唯一的卷ID，通过用引用关系来管理卷与存储池的关系和卷的导出，实现了卷的在线数据迁移，保障了底层数据块良好的流动性。通过分布式缓存模块来维护映射表，保证了强一致性和访问性能。
一种在线数据迁移方法电子设备

[发明专利]一种用作智能组卷系统的组卷方法-CN202011545896.3在审
发明人：闵志辉 -专利权人：上海九回信息科技有限公司
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06F16/9035 文献下载
摘要：本发明提供一种用作智能组卷系统的组卷方法，涉及考试组卷技术领域。该用作智能组卷系统的组卷方法，具体的组卷方法包括如下步骤：首先根据题型进行分段实数编码，再根据用户设置的题型、各题型的数量及分数、难度、知识点数量作为部分约束条件，初始化多套试卷；然后根据确定的试题适应度函数通过在遗传算法上进行改进，根据题型采用分段实数编码，即可以提高运算速度，有效避免组卷过程中知识点冲突，同时避免了搜索空间的迅速缩小，加快了整个算法向全局最优值的逼近速度，提高了全局寻优性能，可以得到最优试卷
一种用作智能系统方法

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