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]一种基于区块链的电动汽车充电调度方法-CN202211237885.8在审
  • 霍如;狄宇虹 - 北京工业大学
  • 2022-10-11 - 2022-12-30 - G06Q10/06
  • 本发明提供一种基于区块链的电动汽车充电调度方法。本发明设计了基于区块链的安全调度架构,利用区块链技术实现电动汽车调度时的信息互通,保证用户交易、隐私安全。安全调度架构中规定了参与调度过程的实体和调度流程。除了充电站价格外,本发明设计了基于用户行为的开销计算方法,综合用户行为为用户选择充电站。用户行为包括用户信誉、用户充电途中产生的开销、用户预计等时等因素。利用改进粒子群算法实现以减小用户开销、减小电网峰谷差为目的的调度,将调度算法利用智能合约技术实现,运行在区块链上,可以高效安全、自动地实现充电调度。本发明可以满足减小电网峰谷差、减小用户开销的目的,实现安全合理的充电调度,减小电网负荷压力。
  • 一种基于区块电动汽车充电调度方法
  • [发明专利]一种批处理作业的调度方法、装置、设备及介质-CN202310808459.3在审
  • 王鹏鹏 - 中国银行股份有限公司
  • 2023-07-03 - 2023-09-29 - G06F9/48
  • 本申请公开了一种批处理作业的调度方法、装置、设备及介质,可用于大数据领域或金融领域。该方法获取当前应用请求信息以及批处理作业信息,利用应用请求预测模型,基于当前应用请求信息,确定预测应用请求资源开销;利用批处理作业执行预测模型,基于批处理作业信息,确定预测批处理资源开销;基于预测应用请求资源开销、预测批处理资源开销以及当前资源量,生成调度策略。基于当前应用请求信息以及批处理作业信息,预测处理应用请求和批处理作业所需要占用的资源开销。再结合当前资源量,生成用于调度批处理作业的调度策略。如此能够基于资源对批处理作业进行较为合理的调度,减少批处理作业对处理应用请求的影响,提高用户体验。
  • 一种批处理作业调度方法装置设备介质
  • [发明专利]一种发送开销消息的方法及装置-CN200910242862.4有效
  • 侯晓霞;李慧 - 中兴通讯股份有限公司
  • 2009-12-17 - 2010-06-16 - H04W68/00
  • 本发明公开了一种发送开销消息的方法及装置,所述方法通过在确定要发开销消息的最迟发送时隙后,检测当前时隙与该最迟发送时隙之间是否存在空闲的寻呼时隙,来将要发送的开销消息在空闲的寻呼时隙发送或在最迟发送时隙发送,使得基站系统的寻呼调度模块在调度开销消息时,不仅满足CDMA2000协议中在一个开销消息周期内将各开销消息至少发送一次的要求,而且还可以在寻呼信道上存在空闲时隙时,自动调度下一条开销消息,最大限度地利用了寻呼信道的空闲时隙,并缩短了开销消息的实际发送周期,且不会影响寻呼信道上其他消息的发送。
  • 一种发送开销消息方法装置
  • [发明专利]一种边缘计算中低开销的任务调度方法及装置-CN201810128175.9有效
  • 陈昕;李卓;陈莹;张永超 - 北京信息科技大学
  • 2018-02-08 - 2020-09-22 - G06F9/48
  • 本发明实施例公开了一种边缘计算中低开销的任务调度方法及装置,方法包括:计算每台服务器的单位开销,并根据单位开销的递增顺序依次存入服务器集合;依次从所述服务器集合中获取各服务器,并将当前服务器中能够满足资源需求的任务存入任务集合;若所述任务集合不为空,则计算所述任务集合中每个任务的填充函数,并将填充函数最大的任务调度到当前服务器上;若所述任务集合为空,则将所述服务器集合中的第一个服务器剔除。本发明实施例通过对服务器的单位开销进行排序,依次选择单位开销最小的服务器处理任务,获得原始任务调度方案,然后通过判断任务集合是否为空从而执行不同操作来对原始调度方案进一步优化,能够有效降低服务器的运行开销
  • 一种边缘计算开销任务调度方法装置
  • [发明专利]一种面向任务智能调度的网络结构自适应优化方法-CN202010274864.8在审
  • 程雨夏;谭惟予;刘奎;吴卿 - 杭州电子科技大学
  • 2020-04-09 - 2020-09-01 - G06N3/04
  • 本发明公开了一种面向任务智能调度的网络结构自适应优化方法,克服了现有技术的系统不必要开销大、连接的时间和资源开销大的问题,相比于传统启发式或基于普通全连接神经网络的调度模型和算法,本发明根据不同任务模型使神经网络向不同方向进化,自适应能力强,节点和连接数极少,节省资源与时间开销,既能改变节点和连接的拓扑关系,也可以改变连接权重值,变化方式灵活。本发明提出的进化神经网络结合强化学习的调度模型结构简单,可节省大量资源与时间开销,同时能使神经网络的拓扑结构自适应进化成适合做调度的网络结构,缩短任务完成的最大完成时间,提高任务的调度效率。
  • 一种面向任务智能调度网络结构自适应优化方法

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