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]融合GAN和迁移学习的气动形状优化设计方法及系统及设备-CN202210313084.9在审
  • 郭振东;汪祺能;宋立明;李军 - 西安交通大学
  • 2022-03-28 - 2022-06-28 - G06F30/17
  • 融合GAN和迁移学习的气动形状优化设计方法及系统及设备,包括以下步骤:采集设计参数建立计算流体动力学模拟流程;获取已完成相似优化任务的样本信息;建立生成对抗神经网络GAN,得到潜变量设计空间;基于潜变量设计空间收集对应的样本集;搜索EI函数最大化的坐标得到新坐标;对新坐标的几何设计进行性能评估,将评估后得到的两组样本加入样本集合中;对于更新后的样本集合循环执行建立代理模型,搜索新样本,添加新样本的步骤直到满足优化停止条件本发明解决了不同设计任务参数化空间无法兼容的问题,利用已完成的类似任务的解,加速目标任务的求解,突破经典设计优化方法针对各具体优化问题“从零开始”的局限,提高新任务优化效率。
  • 融合gan迁移学习气动形状优化设计方法系统设备
  • [发明专利]一种时间精确的实时并行I/O任务控制方法-CN202310133422.5在审
  • 赵帅;张元海;黄凯;陈刚 - 中山大学
  • 2023-02-16 - 2023-06-06 - G06F9/48
  • 本发明公开了一种时间精确的实时并行I/O任务控制方法,方法包括:构建I/O设备信息模型,构建任务信息模型,根据系统的时间可预测性要求,进行时间可预测性建模,构建执行模型;根据I/O设备信息模型、任务信息模型和执行模型,构建线性规划模型;根据时间精确的质量模型,将I/O时间准确性建模成线性化的优化目标,并将优化目标与线性规划模型整合,得到时间准确性优化问题模型;对时间准确性优化问题模型进行求解,得到I/O分配调度方案,并进行实时并行I/O任务控制;本发明通过对于任务信息、时间可预测性、时间精确性优化目标建模成线性规划模型,能够最大限度的优化I/O时间准确性,可广泛应用于计算机技术领域。
  • 一种时间精确实时并行任务控制方法
  • [发明专利]多目标任务优化的方法与装置-CN202010887344.4在审
  • 王振坤;甄慧玲;李希君;张青富;袁明轩 - 华为技术有限公司
  • 2020-08-28 - 2022-03-01 - G06F30/20
  • 本申请提供一种多目标任务优化的方法与装置,该方法包括:获取多目标任务对应的多目标优化问题的部分非支配解;从部分非支配解对应的目标区域中选择一个子区域,子区域小于部分非支配解对应的目标区域;获取多目标优化问题在子区域中的多个候选解;从多个候选解中选择多目标优化问题的最终解;按照该最终解,优化该多目标任务。通过先获取多目标任务对应的多目标优化问题的部分非支配解,并在部分非支配解对应的目标区域中选择一个子区域,然后仅在该子区域内细化搜索,获得最终解,这可以减小求解多目标优化问题的计算量。
  • 多目标任务优化方法装置
  • [发明专利]基于云边协同的低时延容器化任务部署方法及设备-CN202110563102.4有效
  • 钱柱中;贺鑫;陆桑璐 - 南京大学
  • 2021-05-24 - 2023-01-06 - H04L67/10
  • 本发明公开了一种基于云边协同的低时延容器化任务部署方法及设备,所述方法包括:建立云边协同场景下的容器化任务部署模型,表示出移动终端到边缘节点以及云数据中心的带宽以及容器镜像层部署代价,其中对容器化任务的响应时延进行形式化分析,具体包括任务传输时延、容器镜像部署时延以及任务执行时延,建立响应时延最小化的优化问题;将上述优化问题松弛为线性规划问题,使用基于随机取整技术设计的容器部署算法完成容器化任务的部署。本发明基于云边协同场景并行处理容器化任务,进而达到优化容器化任务响应时延的目的。
  • 基于协同低时延容器任务部署方法设备
  • [发明专利]一种制冷信息下发方法及系统-CN202210894713.1在审
  • 董超;陈晓峰;刘双;姚俊虎 - 上海蓝色帛缔智能工程有限公司
  • 2022-07-28 - 2022-11-18 - G06K9/62
  • 本申请提供的一种制冷信息下发方法及系统,通过事先设置的设定函数对设备制冷任务进行优化得到在先优化数据,再将设备制冷任务加载至配置所得的指令挖掘线程中得到对应的指令挖掘结果。根据设备制冷任务、在先优化数据和指令挖掘结果确定目标设备制冷指令。其中,指令挖掘线程配置过程中,标准对比模板为关键特征,文本范例根据对应的关键特征与初始对象需求指示的设备温度异常信号确定。本公开通过配置所得的指令挖掘线程直接设备制冷任务进行挖掘分析,再通过人工智能线程对数据进行优化,这样一来,能够提高了设备制冷任务优化效果。
  • 一种制冷信息下发方法系统
  • [发明专利]一种用于解决大规模多任务优化问题的GPU并行计算框架-CN202211537154.5在审
  • 冯翔;袁金 - 华东理工大学
  • 2022-12-02 - 2023-02-03 - G06F9/48
  • 本发明提供一种用于解决大规模多任务优化问题的GPU并行计算框架,属于演化计算技术领域,本申请的方法包括为多任务优化初始化阶段、适应度评估阶段、精英个体筛选阶段以及后代个体生成阶段分配独立的GPU内核以及显存,并将初始化参数以及各类核函数传入GPU中,利用GPU并行计算单元核数量远大于CPU的特点,在优化过程中使用GPU并行计算处理单元进行并行计算来加速优化,解决了基于传统CPU类多任务知识迁移优化过程中计算大量个体适应度评估、排序、交叉变异引起的性能瓶颈,突破了现有多任务算法面对较大规模问题存在的限制,提升了多任务问题解决的效率。
  • 一种用于解决大规模任务优化问题gpu并行计算框架

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