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[发明专利]一种神经网络精度调整方法及装置-CN201810792748.8在审
发明人：刘凯;吕灵玥;陈凯;赵鹏;罗龙强;杨弢;陈少杰 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2018-07-18 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请公开了一种神经网络精度调整方法及装置，用于在对神经网络进行量化的同时，保证神经网络的精度。在该方案中，计算机装置在对神经网络中的每个计算层进行量化处理后，还需要调整神经网络的模型，以保证该计算层量化后的神经网络的精度能够达到该计算层对应的目标精度。这样，该方法可以保证所有计算层进行量化处理后该神经网络的精度。
神经网络计算层量化处理量化计算机装置精度调整保证申请

[发明专利]一种网络资源的处理装置、方法和系统-CN201410127405.1有效
发明人：柴晓前 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2014-03-31 - 公布日： 2018-01-23 - 主分类号： H04L12/873 文献下载
摘要：本发明公开一种网络资源的处理装置、方法和系统，涉及通信网络技术领域，用于解决处理网络资源时导致网络设备间的通信堵塞问题。根据接收模块接收调度Scheduler平台传递的与计算任务相对应的计算环境信息和各个计算节点的网络信息，并将计算环境信息提供给决策带宽模块和生成模块，将各个计算节点的网络信息提供给生成模块；决策带宽模块根据计算环境信息为计算任务决策分配的带宽；生成模块根据各个计算节点的网络信息、决策分配的带宽和计算环境信息为计算任务生成路由配置策略信息，并将路由配置策略信息提供给发送模块；发送模块将路由配置策略信息发送给路由配置控制器。本发明实施例提供的方案适于处理网络资源时采用。
一种网络资源处理装置方法系统

[发明专利]星地融合网络中的计算任务卸载方法、装置和电子设备-CN202210811936.7有效
发明人：姚海鹏;宫永康;忻向军;张琦;袁莞迈;吴巍;董涛;韩宝磊 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种星地融合网络中的计算任务卸载方法、装置和电子设备，涉及通信的技术领域，包括：获取星地融合网络中目标边缘网络内所有地面装置的任务状态参数；利用目标神经网络模型对所有地面装置的任务状态参数进行处理，得到每个地面装置的配置参数；其中，目标神经网络模型是基于目标边缘网络的计算任务传输开销计算模型训练的，且计算任务传输开销计算模型的目标为计算任务的传输开销最小；基于所有地面装置的配置参数确定目标边缘网络的计算任务卸载策略；基于计算任务卸载策略，对目标边缘网络中的所有待执行计算任务进行卸载。该方法能够有效的对抗时变信道增益和随机任务到达，在满足用户服务质量的前提下最小化计算任务的传输开销。
融合网络中的计算任务卸载方法装置电子设备

[发明专利]联合图信号与强化学习的超密集无线网络功率分配方法-CN201911089450.1有效
发明人：高志斌;陈宁;李钰洁;柯思强;黄联芬;杨波;区洋;林敏 -专利权人：厦门大学;京信网络系统股份有限公司
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： H04W72/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种联合图信号与强化学习的超密集无线网络功率分配方法，方法包括：S1，获取无向图，并根据无向图构建邻接矩阵和权值矩阵；S2，计算每个顶点的干扰参数，并计算网络平滑度，以及根据网络平滑度计算网络环境参数；S3，对超密集无线网络的功率进行再次分配，并计算再次分配后的网络环境参数，以及根据该网络环境参数计算回报函数值；S4，根据该回报函数值进行再次分配，并计算再次分配后的网络环境参数，以及根据该网络环境参数计算回报函数值；重复步骤S4，直至得到最大累积回报函数值，停止超密集无线网络功率分配；从而实现在超密集无线网络中进行自组织、自优化的功率分配，进而降低超密集无向网络的干扰程度，有效提高网络性能。
联合信号强化学习密集无线网络功率分配方法

[实用新型]一种基于隔离网络架构的自动驾驶控制器-CN201822133374.7有效
发明人：干志斌 -专利权人：武汉环宇智行科技有限公司
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： H04L12/801 文献下载
摘要：本实用新型公开一种基于隔离网络架构的自动驾驶控制器，包括多个计算组以及多个网络交换机，所述计算组包括多个计算组件，多个网络交换机包括主网络交换机以及与所述计算组数量相等且一一对应的多个从网络交换机，每一所述计算组的多个计算组件分别与对应的所述从网络交换机电连接，所有所述计算组件均与所述主网络交换机电连接。本实用新型采用隔离网络架构，防止自动驾驶控制器进行大数据量的通信时造成后续重要通信数据延时或阻塞。
网络交换机隔离网络计算组件自动驾驶控制器本实用新型机电连接架构主网络大数据量数量相等通信数据网络交换阻塞交换机通信交换

[发明专利]一种计算机网络智能监控系统-CN201910079563.7在审
发明人：曹敬馨;任静 -专利权人：西安航空学院
申请日： 2019-01-28 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供一种计算机网络智能监控系统，涉及网络智能监控领域。一种计算机网络智能监控系统，包括计算机主机，所述计算机主机的内部包括计算机CPU模块和计算机网络模块。该计算机网络智能监控系统，通过报警模块的设置，达到利用报警模块对于计算机网络监控有问题时及时报警通知监控人，通过报警模块内部设置的报警灯、报警喇叭、信号增强模块和报警模拟模块之间的相互配合，达到在网络出现问题时，可以及时的进行点亮报警灯和报警喇叭发出报警声音，以达到通知的效果，解决了现有的计算机网络智能监控系统由于采用拦截式进行监控，往往一些病毒以及恶意链接无法进行自动拦截，从而容易导致计算机网络的正常使用的问题
智能监控系统计算机网络报警模块计算机主机报警喇叭计算机网络监控计算机网络模块网络智能监控信号增强模块点亮报警灯计算机CPU 报警声音报警通知模拟模块内部设置报警灯拦截式监控链接报警拦截病毒配合网络

[发明专利]MoE模型训练方法、装置、设备以及存储介质-CN202211376821.6在审
发明人：杨超;陈畅;李敏 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了一种MoE模型训练方法、装置、设备以及存储介质，涉及神经网络技术领域。该方法包括：对MoE模型训练所用的计算设备网络进行拓扑探测，确定计算设备网络的拓扑类型；探测计算设备网络中任意两个计算设备之间的通信开销和传输开销，生成计算设备网络的通信性能矩阵和传输性能矩阵；根据拓扑类型对应的求解策略、通信性能矩阵和传输性能矩阵，求解各计算设备的数据分发模式；根据各计算设备的数据分发模式调整MoE模型的总损失函数；利用计算设备网络对调整后的MoE模型进行训练。以此方式，可以根据计算设备网络的拓扑结构求解各计算设备高效的数据分发模式，并基于此实现分发均衡，提升模型训练性能。
moe 模型训练方法装置设备以及存储介质

[发明专利]用于证明计算设备的地理位置的设备、方法、装置和介质-CN201610109315.9有效
发明人： T·M·斯莱特;B·J·斯凯利;K·索德;R·王 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2016-02-26 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： H04L29/12 文献下载
摘要：用于对网络路径中的计算设备进行地理位置证明的技术，其包括验证设备，该验证设备用于生成安全跟踪分组，使得安全跟踪分组包括与安全跟踪分组从验证设备的离开时间相对应的时间戳。该计算设备向网络路径中的计算设备传送安全跟踪分组。网络路径标识一个或多个中间计算设备，通过上述中间计算设备将安全跟踪分组从验证设备向目标计算设备传送。该计算设备验证由验证计算设备从计算设备接收的经密码签名的安全跟踪分组的签名并基于经密码签名的安全跟踪分组和参考网络路径数据来确定网络路径的子路径是否被授权，其中参考网络路径数据指示在网络路径中的两个计算设备之间所允许的最大地理距离
用于证明计算设备地理位置方法装置介质

[发明专利]一种基于6D-Torus网络的作业调度方法和装置-CN201711478797.6有效
发明人：王雄斌 -专利权人：曙光信息产业（北京）有限公司
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于6D‑Torus网络的作业调度方法和装置，该基于6D‑Torus网络的作业调度方法包括：根据预设的命名规则，计算6D‑Torus网络中的计算节点的序号；获取用户节点的作业资源请求信息，以及根据作业资源请求信息和计算节点的序号，遍历6D‑Torus网络中的计算节点，以为用户节点划分资源。本发明通过根据预设的命名规则，计算6D‑Torus网络中的计算节点的序号，随后获取用户节点的作业资源请求信息，以及根据作业资源请求信息和计算节点的序号，遍历6D‑Torus网络中的计算节点，以为用户节点划分资源，从而通过“计算节点命名规则”的方式，实现了基于6D‑Torus网络的计算资源动态分配、弹性扩展的效果。
一种基于 torus 网络作业调度方法装置

[发明专利]一种在数据中心的计算节点间实现高速分布式路由的方法-CN201710128007.5有效
发明人：许广彬;郑军;刘继江;黄茂峰;何少鹏;步宏伟 -专利权人：无锡华云数据技术服务有限公司
申请日： 2017-03-06 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： H04L12/751 文献下载
摘要：本发明提供了一种在数据中心的计算节点间实现高速分布式路由的方法，在计算节点及网络节点上安装用于对外提供网络服务的OVS虚拟交换机，并仅在计算节点上安装用于监控OVS虚拟交换机流量的Fast‑DVR控制器，并通过Fast‑DVR控制器更新通道网桥，各计算节点上所部署的Fast‑DVR控制器被控制节点集中控制；用户通过API向Fast‑DVR控制器下发自定义配置，当计算节点之间的不同网络流量超过网络流量阈值后，由Fast‑DVR控制器动态规划各计算节点间的网络拓扑。在本发明中，实现了对计算节点上网络流量的监控，并通过网络节点和计算节点实现了网络路由功能，既简化了整个数据中心的拓扑结构又能够显著减少网络节点的网络吞吐压力，提高了数据中心整体的网络性能。
一种数据中心计算节点实现高速分布式路由方法

[发明专利]基于神经网络的芯片设计能效优化方法-CN202310056009.3有效
发明人：李辉;范佳欣 -专利权人：南京集成电路产业服务中心有限公司
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明提供一种基于神经网络的芯片设计能效优化方法，将多个神经网络的输入节点数量、隐藏节点数量以及输出节点数量进行比例计算得到节点比例信息；确定神经网络中输入连接线的数量、输出连接线的数量得到各神经网络的连接线信息；根据节点比例信息、连接线信息对所有的神经网络进行计算得到各神经网络的计算比例系数并填入神经网络比例槽位内，基于神经网络比例槽位对计算单元进行分配，使得每个神经网络具有相对应的计算单元；根据每个神经网络的计算单元的数量，将输入节点、隐藏节点以及输出节点与相应的计算单元对应设置，对每个神经网络、输入节点、隐藏节点以及输出节点与计算单元的对应关系进行统计得到每个场景下的芯片能效优化表。
基于神经网络芯片设计能效优化方法

[发明专利]一种容器化边缘计算智能服务引擎系统-CN202111288370.6在审
发明人：伍楷舜;樊小毅;张健浩;王璐;庞海天;张聪;刘江川 -专利权人：深圳大学;深圳江行联加智能科技有限公司
申请日： 2021-11-02 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种容器化边缘计算智能服务引擎系统。该系统包括容器化边缘计算模块和边缘应用管理平台，其中：所述容器化边缘计算模块被配置为：将边缘智能服务在边缘计算服务节点进行容器化；通过边缘计算网络中的边缘计算中心节点对网络进行实时监控与预测，并基于监测结果利用容器编排技术将边缘计算服务节点集群的网络资源进行重新分配；以及对边缘计算网络中的不同网络节点进行赋能，以利用不同节点功能；所述边缘应用管理平台用于统一管理所述容器化边缘计算模块。本发明实现对网络资源的更有效的利用，能够满足日益增多的网络资源需求。
一种容器边缘计算智能服务引擎系统

[发明专利]用于边缘计算系统的模型训练方法、装置、设备和计算机可读介质-CN202211503705.6在审
发明人：刘智斌;刘昱含;王心水;武骏豪;杨文涛;王进东 -专利权人：曲阜师范大学
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种边缘计算的分布式模型训练方法、装置、设备和计算机可读介质，属于计算机技术领域。方法包括：训练移动设备中的子网络模型，获得子网络模型的目标模型参数；将目标模型参数传输至接入计算设备中，更新接入计算设备中的公共网络模型；判断子网络模型是否满足模型更新条件，若满足，则获取公共网络模型当前的公共模型参数，利用获取到的公共模型参数训练子网络模型。本发明实施例提供的分布式模型训练方法用于训练边缘计算系统中的接入设备中的公共网络模型，移动设备中的子网络模型独立与环境交互，根据训练后的子网络模型参数训练接入计算设备中的公共网络模型，可减少公共网络模型的训练模型参数的相关性
用于边缘计算系统模型训练方法装置设备计算机可读介质

[发明专利]一种多接入边缘计算网络计算卸载系统及其计算卸载方法-CN202110231691.6有效
发明人：张兴;刘君临;李昕;李昊波 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-03-02 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： H04L12/66 文献下载
摘要：本发明涉及一种多接入边缘计算网络计算卸载系统及其计算卸载方法。一种多接入边缘计算网络计算卸载系统，基于算力网络图的多接入边缘计算网络计算卸载系统包括云端服务器、边缘智能网关和输入设备；一种多接入边缘计算网络计算卸载方法，通过采集用户数据，建立数据模型，任务调度客户端将处理结果上传至云端的展示平台进行展示计算卸载的优化问题以全网络中计算任务的完成时延最小为优化目标，为用户提供了良好的用户体验与服务质量；计算卸载的优化算法为一种多项式时间复杂度的理论最优算法，为计算卸载对的最终效果提供了稳定的效用保证。
一种接入边缘计算网络卸载系统及其方法

[发明专利]一种基于云计算的网络交换机监控系统-CN201610020006.4在审
发明人：黄瑞良;梁华勇;肖时航 -专利权人：浪潮集团有限公司
申请日： 2016-01-13 - 公布日： 2016-06-15 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开一种基于云计算的网络交换机监控系统,涉及网络交换机监控技术，其系统架构主要包括网络交换机和云计算后台，网络交换机包括网络交换部分、故障检测部分、电源控制部分和GPRS模块；网络交换部分提供网络交换功能，与故障检测部分连接通信；故障检测部分检测网络交换部分的网络故障信息，网络检测部分与电源控制部分、GPRS模块连接通信；GPRS模块通过GPRS网络向云计算后台发送告警信息，同时云计算后台通过网络向GPRS模块发送指令，控制电源控制部分实现网络交换机的关闭或重启。采用本发明，管理员能够通过云计算后台实时查看网络交换机的运行状况，实现对网络交换机的远程监控。
一种基于计算网络交换机监控系统

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