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]一种光网络高阶开销处理装置及其方法-CN200510033832.4有效
  • 柳海波;杨锋国 - 华为技术有限公司
  • 2005-04-01 - 2006-10-04 - H04J3/08
  • 本发明的一种光网络高阶开销处理装置及其方法,所述装置的开销处理装置包括:开销存储器、开销处理器、处理结果和中间状态存储器、开销处理器控制模块;所述开销处理器控制模块控制连接所述开销存储器、开销处理器、处理结果和中间状态存储器,由系统芯片输入所有要处理的开销字节的时隙和解扰后的数据,以及对应的虚容器编号,所述开销处理器对字节进行编码,把同一通道的所有开销字节存入同一个开销存储器的地址;同时按照虚容器编号把不同的通道开销字节依次存入不同的地址空间,以便开销处理逻辑来轮询处理。本发明装置及其方法针对大容量芯片的高阶开销,只使用一套开销处理逻辑,大大节省了芯片面积和功耗,从而也降低了生产成本。
  • 一种网络开销处理装置及其方法
  • [发明专利]一种利用梯度下降的学习索引-CN202210819216.5在审
  • 高隽;陈珊珊 - 南京邮电大学
  • 2022-07-12 - 2022-09-30 - G06F16/22
  • 本发明公开了一种利用梯度下降的学习索引模型,属于数据库优化领域,主要解决的数据库索引随着数据量爆炸式增加,空间和时间开销越来越大的问题,提升数据库数据查询的速度和减少索引结构的空间开销。具体实现的步骤包括:(1)将数据空间划分为多个子空间,子空间之间无重叠;(2)根据划分的子空间训练对应的拟合函数;(3)递归调用数据划分算法和数据拟合算法构建上层结构;(4)利用链表结构解决数据插入问题利用了机器学习技术学习数据潜在的分布规律构建索引模型,可以大大减少索引结构的空间开销和查询时的时间消耗。
  • 一种利用梯度下降学习索引
  • [发明专利]一种低开销的文件操作日志采集方法-CN201911303119.5有效
  • 张为华;鲁云萍 - 复旦大学
  • 2019-12-17 - 2023-07-04 - G06F16/17
  • 本发明涉及一种低开销的文件操作日志采集方法,包括以下步骤:1)采用内核探针采集内核中的文件操作日志信息;2)在内核空间设置一块用以写入内核探针采集到的信息的共享内存,用户空间从共享内存中读取内核探针采集到的信息;3)通过去重算法减少日志数量,降低日志采集开销。与现有技术相比,本发明选用开销较小的内核探针技术进行文件操作信息采集,并且采用共享内存的方式把内核里的信息传递到用户层,然后通过在线去重算法来减小日志量,降低系统开销
  • 一种开销文件操作日志采集方法
  • [发明专利]快速鲁棒的数据压缩方法和系统-CN02800987.8无效
  • K·I·特洛瓦托 - 皇家菲利浦电子有限公司
  • 2002-03-20 - 2003-12-03 - H04N7/30
  • 一个视频压缩过程加快了对用于压缩一个数据流的量化器的选择,即通过把最佳化问题建立为一个配置空间中的一个路径-最佳化问题,并穿过该配置空间找出最低开销路径。该过程开始于一个开始结点(或“状态”),并穿过该空间传播最小-开销波,直至走到一条路径的终点。当未完成的路径的开销小于最终状态时,这一过程可以使用未完成的路径继续,从最低开销未完成路径开始,直至找到一条改进的路径。
  • 快速数据压缩方法系统
  • [发明专利]一种挖掘海量数据的高空间可伸性和高时间效率的多层频繁模式发现算法-CN201110207427.5无效
  • 刘君强 - 浙江工商大学
  • 2011-07-22 - 2011-10-12 - G06F17/30
  • 本发明“一种挖掘海量数据的高空间可伸性和高时间效率的多层频繁模式发现算法”涉及智能化信息处理领域,在海量数据挖掘特别是网络信息搜索与知识发现中有广泛应用前景。针对现有多层算法只是简单地扩展单层算法因而在挖掘海量数据时存在时间与空间开销瓶颈的问题,本发明提出了三项全新的技术。一是层次标签技术,能以最少的额外开销将层次结构信息集成到多种数据表示方式中,解决空间开销瓶颈。二是扩展型虚拟投影方法,避免模式支持集的反复生成,空间利用率更高。三是用于组织多层模式的倒置集合枚举树及其剪裁技术,大大减少了频繁模式的搜索空间,从而解决运行时间瓶颈。本发明算法的时间效率比两个参照算法分别高近5倍和高1~3个数量级,并且空间开销最小。
  • 一种挖掘海量数据空间可伸性时间效率多层频繁模式发现算法
  • [发明专利]多台Java虚拟机之间的数据传输方法和系统-CN202011452890.1有效
  • 陈海波;王帅惟;吴明瑜 - 上海交通大学
  • 2020-12-11 - 2022-11-29 - G06F9/455
  • 本发明提供了一种多台Java虚拟机之间的数据传输方法和系统,该方法包括:通过共享文件启动多台Java虚拟机,并预留地址空间;将要传输的Java对象以原格式放入输出流;将Java对象从输入流拷贝至预留地址空间,并读取Java对象;将预留地址空间回收。本发明利用了Java虚拟机提供的应用数据共享特性,有效降低了序列化过程中元数据替换和对象数据格式转化带来的时间开销,加快了数据传输速率;通过零拷贝接口,有效节约了数据在拷贝到输入流时需要的内存空间开销,在保持原有序列化与反序列化接口语意的情况下,消除了反序列化过程中对象重构带来的时间和空间开销,极大的提高了Java对象反序列化效率。
  • java虚拟机之间数据传输方法系统
  • [发明专利]一种基于独立学习的移动边缘计算任务卸载方法-CN202011421137.6有效
  • 徐泽金;夏士超;鲜永菊;李云;吴广富;郭华 - 重庆邮电大学
  • 2020-12-08 - 2022-04-05 - H04W24/02
  • 本发明涉及无线通信技术领域,尤其涉及一种基于独立学习的移动边缘计算任务卸载方法,包括:建立系统模型,并根据处理的任务数构建IoT设备端的任务队列模型;确定任务计算方式并建立通信模型;建立任务本地计算模型,得到本地任务计算总开销;建立任务卸载计算模型,得到卸载任务计算总开销;引入能量收集,建立IoT设备端的剩余电量队列模型;构建以最小化MEC系统中IoT设备总开销的长期平均为目标的优化问题;建立基于强化学习的独立学习任务卸载模型,包括系统状态空间、动作空间和奖励函数,求解最优的任务卸载策略;本发明不仅极大地降低了IoT设备的时延和能耗的总开销,而且在一定程度上延长MEC系统的使用寿命。
  • 一种基于独立学习移动边缘计算任务卸载方法

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