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FlexRay总线静态段消息封装和调度方法-CN202010522543.5有效
  • 张庭芳;郭劲林 - 南昌大学
  • 2020-06-10 - 2021-08-06 - H04L12/40
  • 本发明公开了一种FlexRay总线静态段消息封装和调度方法,通过一个给定的FlexRay总线网络,建立总线静态段长度表达式和带宽利用模型,得出影响总线静态段带宽利用的因素为静态长度与静态数目,两者乘积越小则带宽利用越大。故采用消息封装方法来将总线静态段的信号封装成消息帧,以此确定最优的静态长度;采用消息调度方法来确定消息帧的发送时刻,通过时编号复用,减少静态的使用数目,从而使静态长度与数目的乘积最优。本发明方法不仅可以提高FlexRay总线静态段的带宽利用和可扩展性,且方法在执行时间上效率更高。
  • 一种flexray总线静态消息封装调度方法
  • [发明专利]面向分布式持续学习应用的边缘样本标识延迟优化方法-CN202310518903.8在审
  • 陈龙;李孔阳;周炳炎;武继刚 - 广东工业大学
  • 2023-05-09 - 2023-07-25 - G06F9/50
  • 本发明提出一种面向分布式持续学习应用的边缘样本标识延迟优化方法,涉及协同边缘计算的技术领域,构建全局机器学习模型并设置全局机器学习模型精度要求,用长短期记忆人工神经网络模型预测未来一段的GPU利用并构建非峰值与峰值资源图谱,辅助之后样本标识任务的执行;在GPU资源利用预测的基础上,当调度样本标识任务,将样本标识任务拆分为多个子任务,以便在非峰值进行计算,之后,对子任务进行任务卸载并选择合适的边缘设备的非峰值进行计算,以此规避对峰值执行其他任务的影响,提高设备资源利用的同时保障了样本标识任务的可靠计算,减少了训练任务对样本标识任务资源竞争带来的延迟影响。
  • 面向分布式持续学习应用边缘样本标识延迟优化方法
  • [发明专利]资源分配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202310323993.5在审
  • 贺竹川;冉明昊 - 联想(北京)有限公司
  • 2023-03-29 - 2023-06-23 - H04L5/00
  • 本申请公开了一种资源分配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,该方法包括:接收终端的接入请求,确认当前接入的终端数量;确定时间窗口内的资源集利用;基于当前接入的终端数量和资源集利用,确定每个上如此,可以基于当前接入的终端数量和资源集利用,动态地调整每个上PDCCH的资源策略,使得PDCCH在每个上占用的数据传输资源更符合当下的实际情况,一方面,可以在终端接入数量低或资源集利用低的情况下,自适应减少PDCCH占用的数据传输资源,从而可以充分利用好数据传输资源;另一方面,可以避免在终端接入数量或资源集利用较高,由于PDCCH占用的数据传输资源调整不及时,导致终端调度CORESET资源失败的问题
  • 资源分配方法装置电子设备计算机可读存储介质

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