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5G网络切片下资源备份方法-CN202011137370.1在审
  • 高易年;张伟贤;黄哲;周婧;林朝哲;郑泽鳞;王曦;杨旸;杨洋;洪涛;欧明辉 - 深圳供电局有限公司
  • 2020-10-22 - 2021-02-02 - H04W24/04
  • 本发明提供一种5G网络切片下资源备份方法,所述方法包括根据所述每一网络节点的计算资源、每一网络节点的存储资源和每一网络节点的链路的带宽资源,计算每一网络节点的资源;根据每一网络节点的资源,在每一簇内中挑选预设数量比例的资源较大的网络节点放入备选资源池;根据每一网络节点在预设时间内自身故障发生次数、每一网络节点在所述预设时间内与其它节点之间链路故障发生次数以及其它节点在所述预设时间内与每一网络节点之间链路故障发生次数,计算备选资源池中每一网络节点的历史故障评价值;选择备选资源池中预设数量个历史故障评价值最大的网络节点进行备份。
  • 一种网络切片资源备份方法
  • [发明专利]一种资源配置的方法及装置-CN201710245306.7有效
  • 郇海滨;施倩;王亚军;王景奇;姚霈 - 华为技术有限公司
  • 2017-04-14 - 2021-05-11 - H04W28/02
  • 本发明实施例公开了一种资源配置的方法及装置,涉及通信技术领域,能够解决PS业务拥塞时,PS业务资源不充足的问题。本发明实施例的方法包括:若小区内空闲资源小于预设门限,则确定所述小区内第一业务占用的资源,所述第一业务包括已完成且未释放资源的分组交换PS业务;根据所述第一业务占用的资源与指定门限之间的大小关系,释放所述第一业务占用的部分或是全部资源,所述指定门限为所述预设门限与所述空闲资源的差值。本发明实施例适用于资源配置过程。
  • 一种资源配置方法装置
  • [发明专利]一种模型训练以及信息推送方法及装置-CN202111120081.5在审
  • 钱心远;李翔 - 北京三快在线科技有限公司
  • 2021-09-24 - 2022-01-04 - G06K9/62
  • 本说明书公开了一种模型训练以及信息推送方法及装置,可基于各商品的商品特征,通过预先训练的增益预估模型,确定单位资源相对于各商品所带来的增益。之后,根据单位资源相对于各商品所带来的增益,以及各商品对应的待推送信息所包含的资源总量,确定各商品对应的待推送信息的类型,并向用户进行信息推送。通过增益预估模型预估单位资源相对于各商品所带来的增益,并按照单位资源相对于各商品所带来的增益,确定向用户推送的各商品对应的推送信息。提升了信息推送的有效性,使推送信息对应的资源更符合用户需要,减少推送信息的资源浪费。
  • 一种模型训练以及信息推送方法装置
  • [发明专利]企业支付方法及装置-CN202310136542.0在审
  • 周洋;刘珂;陈锐发;陆旭明 - 蚂蚁区块链科技(上海)有限公司
  • 2023-02-17 - 2023-05-12 - G06Q20/38
  • 该方法包括:支付服务平台接收第一企业用户发送的资源请求单,其中包括目标订单标识、需求资源和期望到账日;接着,根据目标订单标识从交易平台发送的若干交易订单中确定目标交易订单,其订单信息包括待支付的订单资源和约定支付日,以及由第二企业用户设定的提前支付条件,其中订单资源不小于上述需求资源,约定支付日在上述期望到账日之后;然后,判断基于资源请求单确定的优惠信息是否满足上述提前支付条件,并在判断出满足的情况下,向第二企业用户发送提前支付请求,其中包括提前支付资源和期望到账日。
  • 企业支付方法装置
  • [发明专利]分布式训练任务的资源调度方法及其设备-CN202211631237.0在审
  • 王志骁;吴立;江达秀;骆昕;王冠 - 浙江大华技术股份有限公司
  • 2022-12-15 - 2023-05-26 - G06F9/50
  • 本申请公开了一种分布式训练任务的资源调度方法、集群资源调度装置、电子设备及计算机可读存储介质。该资源调度方法包括:获取全部训练任务,确定训练任务的优先级,并将训练任务分发至对应的集群中;基于优先级确定集群当前执行的目标训练任务;其中,目标训练任务为集群中未训练的全部训练任务中优先级最高的训练任务;对所有集群进行容器化部署,以获取所有集群中空闲资源;获取目标训练任务及其需求资源;采用集群中空闲资源大于需求资源且空闲资源最小的节点,对目标训练任务进行训练。本申请在保证训练任务合理排队的同时,能够提高集群的资源利用率。
  • 分布式训练任务资源调度方法及其设备

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