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[发明专利]一种视频分发网络全局服务器的主备同步方法-CN201110369565.3有效
发明人：汤晓辉 -专利权人：苏州达联信息科技有限公司
申请日： 2011-11-21 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明涉及信息与通信技术领域，具体涉及一种视频分发网络全局服务器的主备同步协议。视频分发网络全局服务器的主备同步协议运行于主用视频分发网络全局服务器和备用视频分发网络全局服务器之间，用于实现主用视频分发网络全局服务器和备用视频分发网络全局服务器之间的视频分发网络全局管理和状态信息的同步，以及主用视频分发网络全局服务器和备用视频分发网络全局服务器之间的状态切换。
一种视频分发网络全局服务器同步协议

[发明专利]一种视频分发网络全局服务器的主备切换方法及装置-CN201110392507.2在审
发明人：汤晓辉 -专利权人：苏州达联信息科技有限公司
申请日： 2011-12-01 - 公布日： 2013-06-05 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明涉及信息与通信技术领域，具体涉及一种视频分发网络全局服务器的主备切换方法及装置。视频分发网络全局服务器的主备切换有两种触发方式：主动触发方式和被动触发方式。在主动触发方式下，视频分发网络全局服务器的主备切换由主用视频分发网络全局服务器发起，主用视频分发网络全局服务器主动请求备用视频分发网络全局服务器切换为主用控制设备。在被动触发方式下，视频分发网络全局服务器的主备切换由备用视频分发网络全局服务器发起，备用视频分发网络全局服务器通知主用视频分发网络全局服务器切换为备用控制设备。视频分发网络全局服务器的主备切换过程通过嵌入在视频分发网络全局服务器内的主备切换装置实现。
一种视频分发网络全局服务器切换方法装置

[发明专利]集群通信网络的创建方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310241255.6在审
发明人：陈亮;李云龙;黄梦龙;王进波 -专利权人：湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： H04L45/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种集群通信网络的创建方法、装置、电子设备及存储介质。其中，在集群通信网络的创建方法中，首先创建集群之间的通信隧道。然后获取全局无类域间路由网络地址段，其中，所述全局无类域间路由网络地址段具备唯一性。接着基于所述全局无类域间路由网络地址段，分配全局IP，其中，所述全局IP包括全局出口IP和全局入口IP。最后配置所述全局IP对应的路由和防火墙规则。由此可知，利用本申请的方法，通过创建一个集群间通信的虚拟全局网络，使集群获取一个全局唯一的全局无类域间路由网络地址段，并进行全局出口IP和全局入口IP的分配以及配置路由和防火墙规则，实现跨集群的网络数据通信
集群通信网络创建方法装置电子设备存储介质

[发明专利]用于灵活栅格光网络全局优化的系统架构及其全局优化方法-CN201210285190.7在审
发明人：黄善国;罗婧然;李新;尹珊;鞠卫国;张民;张杰 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2012-08-10 - 公布日： 2014-02-12 - 主分类号： H04L12/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于灵活栅格光网络的全局优化的系统架构及其全局优化方法。本发明提供的用于灵活栅格光网络全局优化的系统架构包括全局优化请求单元和全局优化执行单元，其中所述全局优化请求单元产生全局优化请求消息，并将所述全局优化请求消息发送给所述全局优化执行单元；所述全局优化执行单元解析所述全局优化请求消息，基于全局优化约束条件、全局优化计算算法以及所述灵活栅格光网络的网络拓扑和资源信息进行全局优化，并将全局优化结果返回给所述全局优化请求单元。
用于灵活栅格网络全局优化系统架构及其方法

[发明专利]一种视频分发网络全局服务器主备同步消息的实现方法及处理装置-CN201110369600.1无效
发明人：汤晓辉 -专利权人：苏州达联信息科技有限公司
申请日： 2011-11-21 - 公布日： 2013-05-29 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明涉及信息与通信技术领域，具体涉及一种视频分发网络全局服务器主备同步消息的实现方法及处理装置，从而实现视频分发网络中主用视频分发网络全局服务器和备用视频分发网络全局服务器之间的同步信息交互。视频分发网络全局服务器主备同步协议的同步消息由视频分发网络全局服务器主备同步协议报文承载，视频分发网络全局局服务器主备同步协议报文采用UDP协议进行网络传输。嵌入在视频分发网络全局服务器中的主备同步消息处理装置负责实现视频分发网络全局服务器主备同步协议的同步消息的传输。
一种视频分发网络全局服务器同步消息实现方法处理装置

[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。本发明还公开了应用于虚拟化网络存储系统的网络存储设备。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]基于序列图和超图的推荐模型训练方法及装置-CN202310820725.4在审
发明人：刘艳刚;董辉;王芳 -专利权人：深圳须弥云图空间科技有限公司
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：该方法包括：利用序列图建图网络、图卷积神经网络和特征聚合网络构建序列特征网络，利用超图建图网络、图卷积神经网络和特征聚合网络构建全局特征网络，利用序列特征网络和全局特征网络构建推荐模型；将多条序列数据输入推荐模型：通过序列特征网络处理多条序列数据，得到各条序列数据对应的局部用户表征和多个局部目标表征；通过全局特征网络处理多条序列数据，得到各条序列数据对应的全局用户表征和多个全局目标表征；根据各条序列数据对应的局部用户表征、多个局部目标表征、全局用户表征和多个全局目标表征，利用目标损失函数计算损失值，依据损失值对推荐模型进行训练。
基于序列超图推荐模型训练方法装置

[发明专利]基于全局和多尺度全卷积网络的航拍图像分割方法-CN201911087534.1有效
发明人：马晶晶;吴琳琳;唐旭;焦李成 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开一种基于全局和多尺度全卷积网络的航拍图像分割方法，其步骤为：构建全局和多尺度全卷积网络；生成训练集；训练全局和多尺度全卷积网络；将待分割的航拍图像输入到训练好的全局和多尺度全卷积网络进行二值分割本发明利用全局和多尺度全卷积网络对航拍图像进行分割，并在全局和多尺度全卷积网络中嵌入全局模块和多尺度模块，提取更加精细的分割掩码，鲁棒性强，分割精度高。
基于全局尺度卷积网络航拍图像分割方法

[发明专利]一种基于全局扩散卷积残差网络的交通流预测方法-CN202010973961.6在审
发明人：郑凯;叶冠宇;李元明;孙福振;刘聪 -专利权人：山东理工大学
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：一种基于全局扩散卷积残差网络的交通流预测方法，属于智能交通系统技术领域。包括如下步骤：步骤1，建立基于全局扩散卷积残差网络的交通预测模型；步骤2，学习动态相关性、局部和全局空间相关性；步骤3，捕获时间相关性和全局时空相关性；步骤4，融合分支结果及输出；本交通流预测方法中，提出全局扩散卷积残差网络，该模型由多个具有相同结构的周期性分支组成，每个分支的全局注意力扩散卷积网络和全局残差网络来获取每个周期的时空相关性。特别地，全局注意力扩散卷积网络应用基于注意力机制的PPMI矩阵捕获动态的时空相关性，全局残差网络应用门控卷积和全局残差单元同时捕获时间相关性和全局的时空相关性，以此提高交通预测的精度和效率。
一种基于全局扩散卷积网络通流预测方法

[发明专利]全局中断和障碍网络-CN02805442.3有效
发明人：马赛厄斯A·布卢姆里奇;陈东;保罗W·科特尤斯;艾伦G·加拉;马克E·贾姆帕帕;菲利普·海德伯格;杰勒德V·科普斯凯;伯克哈德D·斯坦马彻－伯罗;托德E·塔肯 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2002-02-25 - 公布日： 2004-04-28 - 主分类号： G06F15/00 文献下载
摘要：一种用于在计算结构中生成全局异步信号的系统和方法。具体而言，一种全局中断和障碍网络被实现，该网络实现这样的逻辑，该逻辑用于生成全局中断和障碍信号，该全局中断和障碍信号用于根据一种处理算法控制由在计算结构的选定处理节点的处理元件所执行的全局异步操作；该网络包括用于通过低等待时间路径将该全局中断和障碍信号传送到各元件的处理节点的物理互连该全局异步信号按照为优化该处理算法的性能而选定的次数来分别地启动在该处理节点的中断和障碍操作。在一个实施例中，该全局中断和障碍网络在可扩展的大规模并行超级计算设备结构中加以实现，该可扩展的大规模并行超级计算设备结构包括由多个独立的网络互连起来的多个处理节点，每个节点包括用于执行在执行并行算法操作时所要求的计算或通信活动的一个或者多个处理元件一种多个独立的网络包括用于允许在全局树形网络节点或者它的子树之间的高速全局树通信的全局树形网络。该全局中断和障碍网络可与该全局树形网络并行地操作以便提供全局异步边带信号。
全局中断障碍网络

[发明专利]转发报文的方法、控制器、转发设备和网络系统-CN201380079968.1有效
发明人：李振斌 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2013-10-18 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： H04L12/28 文献下载
摘要：一种网络系统，包括至少一个控制器和多个转发设备，该转发设备组成多个虚拟网络拓扑，该控制器，用于为该多个虚拟网络拓扑中的每个虚拟网络拓扑分配全局标签，并将该全局标签与该虚拟网络拓扑的绑定关系发送给该转发设备；其中该控制器分配给该虚拟网络拓扑中的不同虚拟网络拓扑的全局标签不同；该转发设备，用于接收该绑定关系，根据该绑定关系生成包括该全局标签与虚拟网络拓扑转发表映射关系的标签转发表项；当该转发设备收到的报文中携带有全局标签时，该转发设备根据该全局标签查找到该全局标签对应的虚拟网络拓扑的转发表，确定通过该虚拟网络拓扑的转发表转发该报文。
转发报文方法控制器设备网络系统

[发明专利]一种面向业务的全局网络资源分配方法及装置-CN201810563405.4有效
发明人：王瑶;梁云;姚继明;曾鹏飞;黄莉;黄凤;李春龙;杨志豪;孙晓燕 -专利权人：全球能源互联网研究院有限公司;国网上海市电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2018-06-04 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： H04L41/0894 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种面向业务的全局网络资源分配方法及装置，该面向业务的全局网络资源分配方法包括：获取业务信息和全局网络资源设备的网络资源信息；根据网络资源信息和业务信息生成业务策略信息；判断业务策略信息与当前网络设备拓扑信息是否匹配；当业务策略信息与当前网络设备拓扑信息匹配时，根据业务策略信息对各业务进行网络资源分配。本发明实施例提供的面向业务的全局网络资源分配方法及装置，由于考虑全局网络资源的负载情况，参考全局网络资源对业务进行网络资源分配，减少了各业务之间网络资源分配的冲突，使得网络资源分配更合理，提高了全网利用率
一种面向业务全局网络资源分配方法装置

[发明专利]融合全局信息的场景分割修正方法与系统-CN201710650525.3有效
发明人：唐胜;张蕊;李锦涛 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2017-08-02 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种场景分割修正方法，通过全局残差修正网络，以完全残差卷积网络作为前端模型，将该前端模型的置信度图和原始图像按通道拼接起来，作为该全局残差修正网络的输入，从而输出全局修正残差，将该全局修正残差与该置信度图相加，得到场景分割的修正结果；使用已知的场景分割数据集对该全局残差修正网络进行训练；使用已知的场景分割数据集对该全局残差修正网络进行训练。同时本发明还提出了将该全局残差修正网络和局部边界修正网络串联起来，形成级联的框架，该级联的框架可以对前端模型的分割结果进行全局修正和局部修正，从而得到更加精确的场景分割结果。
融合全局信息场景分割修正方法系统

[发明专利]图像判读模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202111493324.X在审
发明人：蔡德;韩骁;叶虎;马兆轩;肖凯文 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：所述方法包括：采用无标签的局域图像对特征提取网络进行训练；采用无标签的局域图像和带标签的局域图像，对初步训练的特征提取网络进行训练；采用完成训练的特征提取网络从带标签的全局图像中，提取全局图像的深度学习特征；通过全局判读网络根据全局图像的融合特征，得到全局图像对应的全局判读结果，融合特征包括深度学习特征和手工特征；基于全局图像对应的全局判读结果和全局标注结果，对全局判读网络进行训练。本申请提供了一种混合自监督和半监督的从局域到全局的图像判读方法，在提升模型最终的全局判读结果的准确性的同时，还兼顾了可解释性。
图像判读模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种带上下文信息编码的语义分割卷积神经网络-CN201810837814.9在审
发明人：庞彦伟;孙汉卿 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-07-26 - 公布日： 2018-12-28 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明涉及一种带上下文信息编码的语义分割卷积神经网络，改造已有的SegNet语义分割卷积神经网络，步骤如下：基于SegNet搭建语义分割卷积神经网络架构；选定需要提取全局特征的位置和需要融合全局特征的位置；确定全局特征张量的统一维度；确定每一个全局特征提取器和每一个全局特征融合器的构造；将每个全局特征提取器提取得到的新全局特征，与已有的全局特征逐元素相加；将每个全局特征融合器输出的全局特征，与当前的局部特征连接作为新的特征信息，得到的带全局信息编码的SegNet；得到带全局信息编码的语义分割卷积神经网络。
全局特征卷积神经网络语义分割上下文信息全局信息融合器提取器局部特征特征信息维度相加架构融合输出改造统一

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