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[发明专利]一种边缘计算场景下的资源监控数据预处理系统-CN202011179362.3有效
发明人：才振功;沈铁成;王翱宇;苌程;徐洁洁;丁轶群 -专利权人：杭州谐云科技有限公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明涉及一种边缘计算场景下的资源监控数据预处理系统，其包括：端设备收集单元，收集云边集群中指定端设备产生的监控流数据，并将其发送至边缘节点对应的流处理服务器；边缘主机收集单元，通过部署在边缘主机的容器收集其硬件资源使用情况；存储单元，从预处理单元接收流处理服务器返回的监控流数据，进行压缩后存储；预处理单元，其为本地服务器，根据用户提供的配置文件，抓取收集单元收集的数据，并处理后发送给存储单元存储或由云边数据传输单元传到云端；云边数据传输单元，用于将处理后数据发送至云端；各单元均以yaml的形式由云端统一下发部署至边缘端。该系统能及时发现端设备及边缘主机的异常，极大地提升了监控自动化的效率。
一种边缘计算场景资源监控数据预处理系统

[发明专利]基于负压调控的高速齿轮风阻与齿面润滑的仿真计算方法-CN202310431531.5在审
发明人：张红;黄波;丁轶群;侯祥颖;张健 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明涉及基于负压调控的高速齿轮风阻与齿面润滑的仿真计算方法，包括：建立齿轮箱三维模型，对齿轮箱流体域进行边界命名和网格划分；将划分好的网格模型导入到FLUENT中，设置求解器、湍流模型等参数；选择求解方法和求解控制参数，设定力矩和油液体积分数报告进行数据监控，进行仿真求解；之后对计算报告数据进行处理，获取齿轮箱流场分布及齿面润滑情况；重复上述步骤，以风阻损失最小、润滑效果最佳为目标，根据多组数据对比得出最佳负压参数、齿轮转速和喷油润滑参数；最后进行负压试验，对模型进行修正优化参数。本发明通过数值模拟与试验对比，获得负压下齿轮传动系统效率提升的最佳参数，为齿轮传动系统的生产制造提供指导并节约能源消耗。
基于调控高速齿轮润滑仿真计算方法

[发明专利]一种基于云边场景的容器网络协同系统和协同方法-CN202011176932.3有效
发明人：王翱宇;冯志凌;才振功;丁轶群;龚哲;苌程 -专利权人：杭州谐云科技有限公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明公开一种基于云边场景的容器网络协同系统，该系统包括：部署在云端节点的云端模块、云端网络CNI模块和UI界面，以及部署在边端节点的边端模块和边端网络CNI模块；云端模块用于识别云端网络模式和创建云端资源对象，存储信息，建立云到边路由转发规则；云端网络CNI模块获取边端节点数据，并和UI界面进行交互，根据设置的云边网络模式，部署CNI网络，并设置CRD资源对象，创建资源对象到集群中；边端模块用于识别边端网络模式和创建边端资源对象，存储信息，建立边到云路由转发规则；边端网络CNI模块获取云端模块下发的CRD资源对象，并显示UI界面上。该系统提高了云边容器的交互能力。
一种基于场景容器网络协同系统方法

[发明专利]一种设计规则违例预测方法、装置、设备及存储介质-CN202211161340.3有效
发明人：葛瑞峰;丁轶群;曹高晨;刘铭照;梁硕;王磊 -专利权人：深圳鸿芯微纳技术有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06F30/398 文献下载
摘要：本申请提供一种设计规则违例预测方法、装置、设备及存储介质，涉及集成电路技术领域。该方法包括：对布局后的目标版图进行分割，得到目标版图的多个目标网格区域；根据各目标网格区域中的标准单元在多个引脚层的引脚信息以及通孔信息，构建各目标网格区域的第一特征矩阵，第一特征矩阵中包括各引脚层对应的引脚特征矩阵以及通孔特征矩阵，引脚特征矩阵用于表征引脚分布信息、通孔特征矩阵用于表征通孔分布信息；将各目标网格区域的第一特征矩阵输入预先训练得到的目标设计规则违例预测模型中，输出各目标网格区域对应的设计规则违例结果。应用本申请实施例，可以提高得到满足预设条件的设计规则后的版图效率。
一种设计规则违例预测方法装置设备存储介质

[发明专利]全局布线的预测方法、装置、设备及存储介质-CN202211161361.5有效
发明人：葛瑞峰;丁轶群;曹高晨;刘铭照;戴书旭;王磊 -专利权人：深圳鸿芯微纳技术有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06F30/3947 文献下载
摘要：本申请提供一种全局布线的预测方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：对待预测芯片进行特征提取，确定所述待预测芯片的特征向量；所述待预测芯片的特征向量包括：管脚数量、宏模块数量和线网数量；采用预设预测模型，对所述待预测芯片的特征向量进行分析，确定所述待预测芯片对应的布线分布。相对于现有技术，避免了对于布线需求估计的不准确的问题。
全局布线预测方法装置设备存储介质

[发明专利]基于eBPF的云服务拓扑自发现方法及系统、电子设备、存储介质-CN202011400878.6有效
发明人：苌程;钱王骞;王翱宇;才振功;丁轶群 -专利权人：杭州谐云科技有限公司
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于eBPF的云服务拓扑自发现方法及系统、电子设备、存储介质，属于容器云平台技术领域，该方法为基于eBPF模块实时跟踪容器云平台上每个节点的内核，实时获取每个节点内核运行时的调用信息，通过数据收集模块对调用信息进行整理过滤处理，筛选得到网络数据包，并将网络数据包传输至数据分析模块，通过对网络数据包分析，生成云服务拓扑图，并将云服务拓扑图持久化到容器云平台的存储集群中。本发明利用eBPF模块跟踪、监听节点内核，获取各节点容器间的网络数据包，一方面解决了传统的应用拓扑自发现功能的失效问题；另一方面相比各个容器都需设置监控探针的方案，减少了系统资源占用，提高了服务性能。
基于 ebpf 服务拓扑发现方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种云边协同虚拟化场景的容器网络限流方法和系统-CN202011540153.7有效
发明人：魏欢;冯志凌;才振功;王翱宇;丁轶群 -专利权人：杭州谐云科技有限公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： H04L47/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种云边协同虚拟化场景的容器网络限流方法和系统，所述方法包括：通过云端向边缘平台发送限流信息；根据所述限流信息和所述边缘平台的网卡地址，为网络包建立标签，所述网卡包括容器的虚拟接口；基于所述标签和限流信息，通过流量控制器对所述网络包进行网络限流。通过在云边协同虚拟化场景下，按容器的虚拟接口地址，对网络包进行分类，而虚拟接口地址指向所述容器，通过对该分类的网络包进行限流，从而对原生容器网络进行限流，无需依赖网络插件，实现了在容器编排框架中对于容器粒度的网络带宽限额操作。
一种协同虚拟场景容器网络限流方法系统

[发明专利]一种基于云边协同的工业设备监测的方法和系统-CN202011405412.5有效
发明人：王羽中;才振功;王翱宇;苌程;丁轶群 -专利权人：杭州谐云科技有限公司
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于云边协同的工业设备监测的方法和系统，所述方法包括：采集工业设备的监测数据，并将监测数据发送给边缘平台；边缘平台利用监测数据对故障检测模型进行训练；将故障检测模型发送给云平台；云平台基于模型融合技术对故障检测模型进行融合，获得共享模型；将共享模型下发边缘平台；边缘平台利用共享模型对监测数据进行检测，获得工业设备的健康状态。通过边缘平台对监测数据进行处理，避免将监测数据汇集到云平台，提高数据传输效率和安全性，减少网络压力；云平台基于联邦学习技术融合故障检测模型，获得共享模型后下发给边缘平台使用，提高故障检测模型泛化能力,通过边缘平台对设备状态进行检测，提高检测的响应速度。
一种基于协同工业设备监测方法系统

[发明专利]一种基于遗传算法的kubernetes云平台配置的优化方法-CN202011410431.7有效
发明人：王翱宇;傅伟凯;才振功;苌程;丁轶群 -专利权人：杭州谐云科技有限公司
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F8/60 文献下载
摘要：本发明公开一种基于遗传算法的kubernetes云平台配置的优化方法，该方法通过改进的遗传算法结合了基于相似度匹配的调度算法，实现了集群实例配置的优化，为云平台使用者节省了基础设施成本，并提高了集群的整体资源利用率。
一种基于遗传算法 kubernetes 平台配置优化方法

[发明专利]一种基于云边协同的跨地域资源纳管系统和纳管方法-CN202011410436.X有效
发明人：王翱宇;梁爽;才振功;丁轶群;苌程;冯志凌 -专利权人：杭州谐云科技有限公司
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： H04L41/042 文献下载
摘要：本发明公开一种基于云边协同的跨地域资源纳管系统和纳管方法，该系统包括部署在云端节点的云核心组件、云边协同组件和消息分发组件，以及部署在边缘侧的包括若干边缘计算节点的若干边缘区域，每个边缘计算节点均包括边云协同组件和持久化数据库。当云边断网情况下，云边协同组件通过边缘探活方式检测边缘计算节点是否宕机，从而拦截驱逐消息；且当云边断网情况下，位于一个边缘区域内的各个边缘计算节点根据配置信息选举出一个边缘计算节点同时作为边缘侧管控中心，负责云边断网期间该边缘区域内的元数据的集群管理和任务调度。本发明将分布在各地的计算资源充分利用起来，能更高效地处理海量的数据。
一种基于协同地域资源系统方法

[发明专利]基于云原生的大规模边缘安卓设备纳管系统及其纳管方法-CN202011411506.3有效
发明人：龚哲;丁轶群;才振功;王翱宇 -专利权人：杭州谐云科技有限公司
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： H04L67/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于云原生的大规模边缘安卓设备纳管系统及其纳管方法，纳管系统包括部署在云端的K8S Master、云端安卓应用部署资源控制器、云端元数据存储库、安卓应用apk存储库，以及部署在边端的边缘节点代理模块、安卓应用部署CRI运行时模块、边缘元数据存储库。本发明基于主流容器编排操作系统K8S，能够实现安卓设备大规模管理，跨地域接入，且能够实现应用远程部署升级。
基于原生大规模边缘设备系统及其方法

[实用新型]一种安全控制装置及自动化生产设备-CN202120408674.0有效
发明人：申永;丁轶群 -专利权人：深圳市科源自动化技术有限公司
申请日： 2021-02-24 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种安全控制装置及自动化生产设备，安全控制装置包括第一感应装置，第一感应装置用于感应物体，并输出第一感应信号；第二感应装置，第二感应装置用于感应物体，并输出第二感应信号；以及，电控组件，分别与第一感应装置和第二感应装置电连接，电控组件用于接收第一感应信号和第二感应信号，并在根据第一感应信号和第二感应信号确定物体自物料出入口靠近物料传输部时，控制自动化生产设备停机；以及，在根据第一感应信号和第二感应信号确定物体自物料传输部向物料出入口靠近时，控制自动化生产设备维持当前工作状态。本实用新型提高了自动化生产设备的安全性，同时有利于提高自动化生产设备的生产效率。
一种安全控制装置自动化生产设备

[实用新型]多功能测试装置-CN202120101602.1有效
发明人：申永;丁轶群 -专利权人：深圳市科源自动化技术有限公司
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G01M99/00 文献下载
摘要：本实用新型公开一种多功能测试装置，包括安装底座、驱动控制系统、以及两Y轴移动机构、X轴移动机构和Z轴移动机构；两Y轴移动机构互相平行设置并安装于安装底座上，两Y轴移动机构分别具有第一活动件；X轴移动机构安装于两Y轴移动机构的第一活动件上，X轴移动机构具有第二活动件；Z轴移动机构安装于X轴移动机构上的第二活动件上，Z轴移动机构具有第三活动件；基于驱动控制系统的控制，两Y轴移动机构可驱动对应的第一活动件沿第一方向同步同向来回移动，所述X轴移动机构驱动第二活动件沿第二方向来回移动，所述Z轴移动机构可驱动第三活动件沿第三方向来回移动。本实用新型技术方案的可验证自动化控制系统的同步性，且具有通用性。
多功能测试装置

[发明专利]一种基于机器学习的异常检测方法和系统-CN202011408107.1在审
发明人：苌程;唐鹏森;王翱宇;才振功;丁轶群;陈雪儿 -专利权人：杭州谐云科技有限公司
申请日： 2020-12-04 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的异常检测方法和系统，所述方法包括：获取系统监控数据；基于至少两种机器学习方法分别构建异常检测模型；通过每个异常检测模型分别对监控数据进行检测，获取监控数据的异常情况；设置第一阈值；判断异常情况为异常的异常检测模型比例是否在第一阈值以上；若是，判定监控数据为最终异常。通过不同的机器学习方法构建多个异常检测模型，每个异常检测模型独立对监控数据进行处理，不同的机器学习方法检测原理和检测结果存在差异，当检测结果为异常的比例超过第一阈值时，为最终异常；避免了一种机器学习方法的误差，使判定更为准确，监控数据通过异常检测模型进行自动处理，利于降低误报率和漏报率。
一种基于机器学习异常检测方法系统

[发明专利]一种基于边缘计算的产品质检系统及质检方法-CN202011176897.5在审
发明人：王翱宇;徐洁洁;才振功;梁爽;丁轶群;苌程 -专利权人：杭州谐云科技有限公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于边缘计算的产品质检系统，其包括：云端模块，负责预测产品质量的神经网络模型的定期训练、模型下发及数据存储；边缘端模块，用于接收云端模块下发的训练好的神经网络模型，接收设备模块发送的产品图像数据，对于不能进行机器质检的产品数据直接上传到云端模块，对于能够进行机器质检的产品数据，采用所述的神经网络模型判断产品质量，并将结果上传到云端；设备模块，用于从工业相机中获取图像数据并上传到边缘端模块；交互界面，用于负责神经网络模型的选择和参数设置，以及产品质检结果的可视化。本发明通过边缘计算实现了质检本地化服务，保证了质检效率及准确率，降低质检成本，同时有效保存生产数据，规范化质检管理。
一种基于边缘计算产品质检系统方法

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