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[发明专利]一种物联网入侵检测方法、装置、设备以及存储介质-CN202211561759.8在审
发明人：吴嘉澍;王洋;须成忠;叶可江 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种物联网入侵检测方法、装置、设备以及存储介质。所述方法包括：将互联网源域入侵检测数据输入源域特征映射器，将物联网目标域入侵检测数据输入目标域特征映射器；构建基于源域训练的推荐系统；为每一个物联网目标域入侵检测数据推荐一个与其最相似的互联网源域入侵检测数据；构建基于目标域训练的推荐系统；为每个互联网源域入侵检测数据的均值向量推荐前N个相似的物联网目标域入侵检测数据；计算得到基于源域训练的推荐系统的推荐结果与基于目标域训练的推荐系统的推荐结果之间的欧式距离，得到推荐系统匹配损失；计算得到监督损失；更新神经网络的参数；进行物联网入侵检测。本申请能够更加有效的进行物联网入侵检测。
一种联网入侵检测方法装置设备以及存储介质

[发明专利]公交车到达时间不确定性可视化方法、系统、设备及介质-CN202211600292.3在审
发明人：邵灵丹;王洋;曾伟;叶可江;须成忠 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q50/26 文献下载
摘要：本发明属于交通技术领域，公开了一种公交车到达时间不确定性可视化方法、系统、设备及介质，包括获取公交车运行数据，根据公交车运行数据得到各站点各设定到达时间的实际到达时间的方差，作为各站点各设定到达时间的到达时间不确定性；根据各站点各设定到达时间的到达时间不确定性，通过核密度估计算法，得到各设定到达时间的不确定性轮廓密度图；按照时间顺序，将各设定到达时间的不确定性轮廓密度图内的各区域，映射到时间坐标轴上的一维空间中，得到不确定性嵌套跟踪图；可视化不确定性轮廓密度图和不确定性嵌套跟踪图。充分考虑公交车运行过程中的各种因素，确保该到达时间不确定性的可分析性，使得用户可以从时空角度进行不确定性分析。
公交车到达时间不确定性可视化方法系统设备介质

[发明专利]一种边缘环境下的深度学习任务调度方法、设备及介质-CN202211584750.9在审
发明人：陈俊宏;王洋;叶可江;须成忠 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： H04L67/101 文献下载
摘要：本发明公开了一种边缘环境下的深度学习任务调度方法、设备及介质，包括：根据container网络性能表格中的数据对备选队列中的各node节点进行打分排序；根据打分排序结果，将深度学习任务分配至排序结果中最靠前的node节点上运行，该方法、设备及介质能够提高深度学习任务的运行效率。
一种边缘环境深度学习任务调度方法设备介质

[发明专利]一种基于场景自适应识别的自动驾驶方法及系统-CN202211497070.3在审
发明人：黄乐雄;王帅;韩瑞华;王洋;叶可江;须成忠 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： B60W60/00 文献下载
摘要：本申请提供一种基于场景自适应识别的自动驾驶方法及系统，该方法包括：获取驾驶场景下的环境信息及上一时刻操作信息；路径规划模块基于上一时刻操作信息，确定一条当前驾驶场景下的路径规划轨迹；根据路径规划轨迹的参数空间确定场景复杂度；模仿学习模块根据环境信息由神经网络得出决策的不确定性分布；根据不确定性分布确定场景异常度；决策模块根据场景复杂度及场景异常度，确定自动驾驶方法。该方案提高了自动驾驶对实时性能与准确性能。
一种基于场景自适应识别自动驾驶方法系统

[发明专利]OpenStack集群配置及批量部署方法及系统-CN201811546984.8有效
发明人： 叶可江;郝锦;须成忠 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06F8/61 文献下载
摘要：本发明公开了一种OpenStack集群配置及批量部署方法及系统，其中，该方法包括：为部署节点安装Docker容器，部署节点处于同一个局域网，且部署节点包括一个Controller节点和至少两个Computer节点；从DockerHub镜像仓库里获取OpenStack组件镜像，并经Controller节点通过局域网将OpenStack组件镜像打包分发至Computer节点，以导入OpenStack组件镜像至Docker容器中。本发明无需各个部署节点自行下载该OpenStack组件镜像，解决了占用大量带宽、下载速度慢且下载成功率低的问题，以及降低了OpenStack集群配置及批量部署的网络依赖性。
openstack 集群配置批量部署方法系统

[发明专利]一种联盟链的性能分析方法、系统及终端设备-CN201911264544.8有效
发明人：孟天晖;叶可江;须成忠;高程希;栗力;王洋 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本申请适用于计算机技术领域，提供了一种联盟链的性能分析方法、系统及终端设备，所述方法包括：获取待进行性能分析的联盟链，将联盟链的共识过程抽象为多个实现步骤；然后创建每个实现步骤对应的队列节点模型；将多个队列节点模型依次连接形成队列网络模型；进而对队列网络模型进行队列分析，得到队列网络模型的稳态分布，以根据稳态分布推导出联盟链的性能指标。该方法中对联盟链进行性能评估时不需要搭建实际的测试系统，节省人力物力成本。可以简单高效地对区块链系统进行性能评估分析；同时克服了现有的单模型该方法不适用与对联盟链进行性能评估的问题。
一种联盟性能分析方法系统终端设备

[发明专利]支持高并发请求的云服务运行方法、系统及云服务器-CN202211120198.8在审
发明人： 叶可江;林彦颖;须成忠 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院;澳门大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本申请涉及一种支持高并发请求的云服务运行方法、系统及云服务器，云服务运行方法包括：在运行应用程序时基于无服务器计算进行函数实例的调用；获取云服务器运行函数实例的流量信息；若流量信息满足预设要求，则在运行函数实例的运行时环境分叉技术进程中进行内存复用及状态复用。本申请在运行时环境分叉技术进程中进行内存复用和状态复用，可在高并发的情况下实现低时延的效果。
支持并发请求服务运行方法系统服务器

[发明专利]一种异构任务协同调度方法、系统、终端以及存储介质-CN202110666889.7在审
发明人：徐敏贤;钟志恒;叶可江;须成忠 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种异构任务协同调度方法、系统、终端以及存储介质。所述方法包括：收集已有任务的历史资源利用率数据，利用聚类算法提取各个任务的资源利用率变化特征，对已有任务进行特征归类，得到各任务对应的特征归类模型；利用聚类算法对新引进任务的资源利用率数据进行长期行为监视，识别出新引进任务的行为模式，根据行为模式得到新引进任务对应的特征归类模型；利用特征归类模型对集群进行周期性的资源利用率评估，预测下一个周期内集群的可利用资源量；基于新引进任务的资源需求和资源利用率评估结果，采用调度算法将新引进任务调度在对应的计算节点。本发明能更好分析和预测任务特征，可以达到更高的资源利用率并降低潜在的QoS损失。
一种任务协同调度方法系统终端以及存储介质

[发明专利]一种云容器资源调度方法、系统、终端以及存储介质-CN202110668077.6在审
发明人：钟志恒;徐敏贤;叶可江;须成忠 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请涉及一种云容器资源调度方法、系统、终端以及存储介质。包括：按照任务属性将所有任务分为长期服务任务包和批量任务包两类，并按照虚拟机类型将集群资源分为长期节点资源组和批量任务时间箱；利用调度算法分别在长期节点资源组和批量任务时间箱中对长期服务任务包和批量任务包进行任务定位和资源配置，分别将长期服务任务包和批量任务包中的任务分配在符合任务运行条件的计算节点；分别计算长期服务任务包和批量任务包中未分配任务的总资源需求，采用自动扩展算法分别在长期节点资源组和批量任务时间箱中添加新的计算资源，并重新采用调度算法将未分配任务分配在对应的计算节点。本申请提高了资源利用率并节省成本，避免了任务进程的丢失。
一种容器资源调度方法系统终端以及存储介质

[发明专利]资源敏感的联合金融欺诈检测模型训练方法及检测方法-CN201911275791.8有效
发明人：阳文斯;叶可江;须成忠 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06Q20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种资源敏感的联合金融欺诈检测方法及检测模型训练方法，模型训练方法包括：S01、服务器端将欺诈检测模型的参数初始化为初始的全局参数；S02、模型训练，包括：S021、本地迭代：各客户端分别获取全局参数，用各自的样本数据集分别训练欺诈检测模型后，更新欺诈检测模型的参数作为本地参数传回服务器端；S022、全局更新：服务器端将本地参数整合成全局参数，并将全局参数发回各客户端进行步骤S021；S03、训练完成，生成采用最后的全局参数的欺诈检测模型。本发明使得各个银行或者金融机构在不共享自己私有数据集的前提下协同训练欺诈检测模型，解决了数据孤岛问题，而又不会侵犯客户隐私或泄露商业秘密，提升了金融欺诈检测效率和准确性。
资源敏感联合金融欺诈检测模型训练方法

[发明专利]一种网络通讯检测方法、装置、设备以及存储介质-CN202211094969.0在审
发明人：吴嘉澍;王洋;须成忠;叶可江 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种网络通讯检测方法、装置、设备以及存储介质。所述方法包括：分别获取源数据和待测数据；分别计算所述待测数据中无标签待测数据的神经网络标签、几何标签以及邻居标签，根据所述神经网络标签、几何标签以及邻居标签生成所述无标签待测数据的伪标签；基于所述源数据以及生成伪标签后的待测数据，调用几何图生成算法分别构造所述源数据与待测数据的几何图；结合形状保持、旋转防止、对称防止以及节点分布保持算法对所述源数据与待测数据的几何图进行空间匹配，基于所述几何图匹配结果对所述待测数据进行网络通讯检测。本申请利用数据与知识相对较为充足的源数据辅助标签数据知识稀少的待测数据进行更加精准的网络通讯检测。
一种网络通讯检测方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种多维资源在离线混部的动态调度方法及其系统-CN202211081511.1在审
发明人： 叶可江;林鹏;须成忠 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院;澳门大学
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明涉及离线资源调度技术领域，特别涉及一种多维资源在离线混部的动态调度方法及其系统；本发明先新作业提交，进行过滤从而筛选出符合要求的节点，再各节点根据各自的干扰健康度的取值变化，执行动态资源调整和离线作业重新迁徙，然后获取每个节点当前的资源监控数据指标且维护监控历史数据，继续每隔设定的间隔时间，获取各节点的资源监控数据指标从而计算得到各节点的当前干扰健康度；最后根据各节点的干扰健康度进行打分，选出得到最高分的节点作为调度节点，并把新作业调度至该调度节点上；本发明通过监控资源数据指标，采用初始调度后动态资源调整，再进行重新迁移的策略来保证混部场景下在线作业的性能不受影响。
一种多维资源离线动态调度方法及其系统

[发明专利]一种地铁个体乘客目的站点实时预测方法及装置-CN201911274492.2有效
发明人：赵娟娟;王昊;须成忠;叶可江;张鋆 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06Q50/26 文献下载
摘要：本发明涉及轨道交通领域，具体涉及一种地铁个体乘客目的站点实时预测方法及装置。该方法及装置对乘客历史出行信息进行个人特征提取、群体特征提取和上下文特征提取，将乘客历史出行信息中的个人特征、群体特征和上下文特征输入至随机森林模型，由随机森林模型输出乘客的地铁目的站点，对个体用户的出行目的做估计，解决的主要问题是基于历史长期的乘客刷卡数据对每一位个体乘客的目的站点做实时预测，且预测准确度高。
一种地铁个体乘客目的站点实时预测方法装置

[实用新型]一种具有破损与撞击感应功能的共享单车头盔-CN202221977872.X有效
发明人：吴嘉澍;王洋;叶可江;须成忠 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院;澳门大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： A42B3/04 文献下载
摘要：本实用新型涉及共享单车生产技术，特别涉及一种具有破损与撞击感应功能的共享单车头盔；本实用新型包括头盔外壳、连接在头盔外壳上的帽檐和安全带及用于检测头盔外壳是否破损的第一检测器、用于检测头盔外壳是否变形的第二检测器及用于收集第一检测器和第二检测器的检测数据的破损判断器，本实用新型用破损判断器分别通过第一检测器是否断路和第二检测器是否断路来判断所述头盔外壳是否破损和所述头盔外壳是否变形。
一种具有破损撞击感应功能共享单车头盔

[发明专利]交通数据预测方法、装置、设备及存储介质-CN202210938954.1在审
发明人： 叶可江;贺航涛;须成忠 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了交通数据预测方法、装置、设备及存储介质，其中方法通过获取预设时间段内的历史交通数据，并将历史交通数据转换为时间序列数据，将时间序列数据输入至交通数据预测模型进行预测，该交通数据预测模型包括编码器、解码器和矫正器，交通数据预测模型利用具有图结构的时间序列数据样本训练得到，图结构中的数据包括规则时间戳或非规则时间戳，最后利用矫正器对解码器的预测结果进行修正。通过上述方式，本发明能够应用于非规则采样的交通数据预测，融合了数据的时间相关性和空间相关性，提高了预测准确性，且利用基于神经随机微分方程的矫正器对预测结果进行矫正，以降低预测误差。
交通数据预测方法装置设备存储介质