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]边缘服务器选址部署模型及其求解方法-CN202110618740.1有效
  • 鲁蔚锋;马鸿宇;徐佳;徐力杰;蒋凌云 - 南京邮电大学
  • 2021-06-03 - 2023-07-11 - H04L67/10
  • 本发明提供了一种边缘服务器选址部署模型及其求解方法,所述边缘服务器选址部署模型包括基站和边缘服务器,定义i表示所述边缘服务器,j表示所述基站,每个所述边缘服务器与一个或多个所述基站连接;建立所述边缘服务器选址部署模型,以使所述边缘服务器与所述基站之间的平均延时与费用支出之和最小。本发明不但可以有效减少移动边缘服务器放置成本,而且还可以通过移动边缘服务器所放置的地理位置,从而减少边缘服务器与用户之间通信的延迟,加快服务响应。该模型为np难问题,难以在常数时间内求解,而采用遗传算法可以在常数时间内求解出最优或接近最优的解。
  • 边缘服务器选址部署模型及其求解方法
  • [发明专利]一种异构处理器系统下带成本预算的任务调度方法-CN202211400617.3在审
  • 汉姆;徐佳;陈文斌;范露露;张一宁;蒋凌云;鲁蔚锋;肖甫 - 南京邮电大学
  • 2022-11-09 - 2023-05-23 - G06F9/48
  • 本发明公开了一种异构处理器系统下的应用任务调度方法,包括:标准化应用中每个任务对应不同处理器的单位执行开销;用一个有向无环图来表示应用,并在图中设置各个任务对应不同处理器的执行时间以及各个任务在不同处理器执行时的传输成本;定义应用的整体完成时间和整个有向无环图上所有任务的总执行成本;形式化执行成本受限的任务调度问题来获得最小的应用整体完成时间;调用预算约束下的应用程序调度算法计算应用中每个任务对应的处理器分配策略。可以在异构处理器的计算系统中根据用户的需求对每个任务分配的处理器权衡其执行时间和执行成本的因素,在满足应用总执行成本预算的约束下,制定每个任务的分配策略从而最小化整体任务完成时间。
  • 一种处理器系统成本预算任务调度方法
  • [发明专利]一种基于区块链的智能电网轻量级隐私保护数据聚合方法-CN202011383650.0有效
  • 鲁蔚锋;任志昊;徐佳;徐力杰;蒋凌云 - 南京邮电大学
  • 2020-12-01 - 2023-02-28 - H04L9/14
  • 本发明公开了一种基于区块链的智能电网轻量级隐私保护数据聚合方法,由可信任的第三方机构生成和分发系统中其他实体的参数信息;根据边缘服务器的属性选择候选节点,筛选主节点轮换顺序并分配参数;智能电表收集用户用电数据并传送给负责该区域的边缘服务器;边缘服务器进行本地数据聚合,将结果上传到主节点;主节点将数据处理后加入区块链;控制中心对区块链中的信息进行数据分析并对系统进行实时调控。边缘服务器可以通过多次聚合数据减少通信开销和计算成本,提前过滤错误数据;数据来源都可追溯、实现了数据的不可篡改性和去中心化管理,具备更强的抵抗攻击能力;在保证高效验证的同时减少了配对操作和冗余的计算过程,减少了资源消耗。
  • 一种基于区块智能电网轻量级隐私保护数据聚合方法
  • [发明专利]自适应比特率视频缓存方法及系统-CN202211200603.7在审
  • 鲁蔚锋;袁健;徐佳;徐力杰;蒋凌云 - 南京邮电大学
  • 2022-09-29 - 2023-01-20 - H04N21/2343
  • 本发明提供了一种自适应比特率视频缓存方法及系统,该方法主要包括:以一个宏基站和多个小基站建立异构移动边缘计算网络;计算用户的内容访问延迟;计算宏基站和小基站的容量约束以及用户的视频请求的约束;计算所有视频请求的平均延迟成本;通过缓存放置方法和视频请求调度方法,得到各个服务器的缓存信息和用户的请求调度信息;移动边缘计算服务器缓存相应的视频变体和视频请求调度方法。相较于现有技术,本发明通过将自适应比特率视频缓存问题转化为缓存问题和调度问题,能够提高缓存命中率,减少内容访问延迟。
  • 自适应比特率视频缓存方法系统
  • [发明专利]边缘计算中基于流行内容预测的数据缓存方法-CN202211199842.5在审
  • 鲁蔚锋;李宁;徐佳;徐力杰;蒋凌云 - 南京邮电大学
  • 2022-09-29 - 2023-01-20 - H04L67/568
  • 本发明提供了一种边缘计算中基于流行内容预测的数据缓存方法,包括步骤1:预处理历史数据,构建ARIMA;步骤2:构造形式化数据缓存问题;步骤3:初始化数据;步骤4:确定收益pt;步骤5:使用FPTAS对收益pt进行预处理,得到p′t;步骤6:运用动态规划算法创建二维数组B[t][m];步骤7:初始化B[t][m],步骤8:进行剪枝操作;步骤9:重复执行步骤3到步骤8,输出数据缓存方案S*以及数据缓存收益R。本发明形式化了边缘计算下的数据缓存问题,并考虑边缘服务器的规格差异、容量限制以及多个数据的缓存问题,设计系统目标函数为最大化服务提供商缓存数据的总收益,保证用户体验的同时最大化服务提供商的收益。
  • 边缘计算基于流行内容预测数据缓存方法
  • [发明专利]基于车辆边缘计算的任务卸载方法-CN202211138099.2在审
  • 鲁蔚锋;王小进;徐佳;徐力杰;蒋凌云 - 南京邮电大学
  • 2022-09-19 - 2023-01-20 - H04W28/08
  • 本发明提供了一种基于车辆边缘计算的任务卸载方法,包括步骤1:建立车辆边缘计算中的通信模型和计算模型;步骤2:设计系统目标函数;步骤3:对任务卸载的决策变量进行编码;步骤4:初始化种群和遗传迭代设置;步骤5:进行交叉变异运算,产生新一代种群;步骤6:计算群体中个体的适应度;步骤7:非支配排序和拥挤度计算;步骤8:选择幸存个体;步骤9:跳转步骤5,并循环,直至满足条件;步骤10:选取最优个体作为最优解。本发明通过采用遗传算法在常数时间内求出车辆边缘计算中系统目标函数的最优解,实现最小化时延和能量消耗,不但可以有效保证车辆任务卸载时的低时延和低能耗,而且还满足了每个车辆任务本身的延迟要求。
  • 基于车辆边缘计算任务卸载方法

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