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[发明专利]一种支撑分布式服务模型动态扩展的方法及系统-CN201811307479.8在审
发明人：董俊超;刘鲲鹏 -专利权人：用友网络科技股份有限公司
申请日： 2018-11-05 - 公布日： 2019-03-12 - 主分类号： G06F8/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种支撑分布式服务模型动态扩展的方法及系统，所述方法包括：S2：在Model层抽象出公共的模型服务层，并将业务模型注册至所述模型服务层中；S4：所述模型服务层提供模型层面的服务；S6：在数据数据服务层，抽象出公共的数据服务，且将所述数据服务与所述模型服务对应。本申请所提供的支撑分布式服务模型动态扩展的方法及系统，通过抽象出两层服务，模型服务和数据服务，从而有效的解决的模型扩展和数据扩展的问题，同时可以支撑分布式服务的业务扩展需要，为产品开发和有效的利用资源提供了一种解决方案
分布式服务模型模型服务层动态扩展数据服务支撑抽象服务分布式服务产品开发横向扩展模型层面模型扩展数据扩展数据数据业务扩展业务模型资源提供服务层两层申请开发

[发明专利]云边端协同学习系统及方法-CN202310620160.5在审
发明人：郭永安;王国成;王宇翱;孙洪波 -专利权人：南京邮电大学;边缘智能研究院南京有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种云边端协同学习系统包括：用户设备层、边缘服务器层以及云服务器层；云服务器层用于控制云服务器将来自边缘服务器的局部模型聚合为全局模型，根据全局精度判断结果广播全局模型；边缘服务器层用于控制边缘服务器接收来自云服务器的全局模型，并将其作为局部模型广播给用户设备；用户设备层用于控制用户设备对接收到的局部模型进行训练得到本地模型，边缘服务器层还用于对接收到的本地模型进行聚合，并将聚合后的模型作为局部模型，判断该局部模型的局部精度，若局部精度满足要求，则将该局部模型上传至云服务器进行聚合，否则将该局部模型返回给边缘服务器继续训练直到满足要求为止，本发明能够大幅提高学习效率。
云边端协同学习系统方法

[发明专利]一种面向服务的仿真模型可重用框架与集成方法-CN202310701513.4在审
发明人：张德平 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向服务的仿真模型可重用框架与集成方法，面向服务的仿真模型可重用框架包括资源层、服务组件层、服务层和应用层；资源层用于解决资源的描述、组织和管理等功能；服务组件层用于将不同层次、不同领域、不同类别、不同粒度的模型以组件的形式进行封装；服务组件层主要包括组件描述、组件定义、组件构建工具、组件验证、组件配置、组件装置、组件重构和组件封装等，主要任务是完成模型的描述、重构和装配；服务层用于采用云服务的方式实现对模型的封装，从而能够屏蔽不同层次、不同粒度、不同领域仿真服务模型间的异构性；应用层用于针对不同的应用，提供仿真服务模型服务。
一种面向服务仿真模型重用框架集成方法

[发明专利]知识产权服务价值评估系统-CN202110515936.8在审
发明人：乔睿婕;齐林;张健;崔航;莫同;倪渊 -专利权人：北京大学;北京信息科技大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06Q50/18 文献下载
摘要：本申请涉及一种知识产权服务价值评估系统，知识产权服务价值评估系统包括服务支撑层和应用服务层及设置在服务支撑层中的服务价值评估模型库，应用服务层包括接收模块和输出模块，接收模块接收用户输入数据，输出模块向用户展示评估结果，服务支撑层用于根据用户输入数据调用服务价值评估模型库中对应服务价值评估模型生成评估结果；服务价值评估模型库存储多个服务价值评估模型。本申请采用应用服务层和服务支撑层前后端分离式系统，实现实时调用与在线评估，提供系统运行速度，并且，可以根据用户输入数据选择对应的服务价值评估模型，避免对评估系统频繁修改，提升用户体验。
知识产权服务价值评估系统

[发明专利]服务模型的加载方法、系统、电子设备及存储介质-CN201910889057.4有效
发明人：邹亚劼;林乐彬 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2019-09-19 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本申请公开了一种服务模型的加载方法和系统，该方法包括：在模型管理层响应模型推送请求，通知目标模型服务器加载该请求中的模型块数据，待加载该模型块数据成功之后，在目标模型服务器保存该请求中的模型名称、地域信息以及该模型块数据之间的第一映射关系，在模型管理层记录该目标模型服务器与该模型名称、地域信息之间的第二映射关系并下发至路由层；路由层根据该第二映射关系确定模型计算请求对应的目标模型服务器，并将该服务器的地址发送至客户端；该目标模型服务器响应该模型计算请求，利用该第一映射关系向该客户端提供目标模型服务。本发明能够按照地域加载模型数据并提供相应地域的模型服务，缩短了模型加载时长。
服务模型加载方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种低延迟的机器学习即服务的生成方法-CN201910796537.6在审
发明人：李攀登 -专利权人：上海丙晟科技有限公司
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种低延迟的机器学习即服务的生成方法，模型抽象层提供了一个通用的API，可以抽象出现有机器学习框架和模型的异构性；模型参数寻优层位于模型抽象层的上方，负责动态选择、组合和优化预测模型的参数；模型管理层通过模型存储层的信息对模型进行管理，以实现应用端可以动态并无感知的情况下获取最优的预测服务；事件服务层，这层负责与应用端交互，并存储应用端用户请求的信息，反馈给模型层，以实现动态自动优化模型参数；模型监测层负责对上线模型服务的调用监测，以及时发现调用过程中出现的问题，提高模型运维的透明性。降低现有预测服务栈的复杂性，并实现预测服务的低延迟、高吞吐量、模型准确性等关键属性。
预测服务机器学习模型参数抽象层低延迟应用端调用模型准确性存储应用动态选择高吞吐量关键属性模型存储模型监测事件服务预测模型自动优化端用户管理层模型层通用的异构性上线寻优运维感知抽象反馈服务监测优化发现管理

[发明专利]基于工作流技术的分布式交通仿真平台及仿真方法-CN201110325918.X有效
发明人：王飞跃;刘胜;陈松航;熊刚 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2011-10-24 - 公布日： 2012-06-20 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明是基于工作流技术的分布式交通仿真平台及仿真方法，仿真平台包括：用户交互平台层、区域仿真服务器群层、工作流服务器层、数据库服务器层，工作流服务器层从数据库服务器层加载仿真工作流模型，再依据仿真工作流模型，从数据库服务器层加载全局路网数据，生成全局交通仿真模型，再将全局交通仿真模型分解为多个区域交通仿真模型，然后每一个区域仿真服务器加载一个区域交通仿真模型，多个区域仿真服务器层依据仿真工作流模型的循环结构实现交通仿真循环推进，依据仿真工作流模型的并行结构保证多区域仿真服务器的同步，依据工作流服务器层的数据流转实现仿真区域之间的人车跨界，从而实现大规模全局路网的仿真。
基于工作流技术分布式交通仿真平台方法

[发明专利]一种面向知识服务与技能演练的自适应培训系统及培训方法-CN202111251388.9在审
发明人：林春龙;高琦;刘璐;高峰;林昌年;赵喜兰;王飞行;王维洲 -专利权人：北京科东电力控制系统有限责任公司;国网电力科学研究院有限公司;国网甘肃省电力公司天水供电公司;国网甘肃省电力公司
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2022-01-21 - 主分类号： G09B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向知识服务与技能演练的自适应培训系统及培训方法，所述培训系统：包括应用层、服务层、模型层和数据层；所述应用层：用于采集学习行为数据，以及用于根据服务层反馈的自适应培训信息进行学习交互展示；所述模型层：用于为服务层提供模型支撑；所述数据层：用于为模型层和服务层提供数据支撑；所述服务层：用于根据所采集的学习行为数据从模型层及数据层采集培训相关服务数据，自适应生成与用户学习行为数据相匹配的培训信息并反馈至应用层；其中，所述培训相关服务数据包括：知识资源、学习资源、任务信息、用户信息、教学方式和服务方式。
一种面向知识服务技能演练自适应培训系统方法

[发明专利]基于业务需求变化的数据模型快速构建系统-CN202011472060.5有效
发明人：王婷;刘士进;孟庆强;刘一田;郭伟;李郑;程旭;何翔;康智辉;郭新波;赵洁;曾会峰;葛欣;吴海超;魏珍珍 -专利权人：南京南瑞信息通信科技有限公司
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明公开了基于业务需求变化的数据模型快速构建系统，包括客户端、服务层、数据库，所述客户端与所述服务层通讯连接，所述服务层与所述数据库通讯连接；所述服务层执行实现数据建模元素的逻辑处理，所述客户端提供建模工具界面用户交互的逻辑；所述服务层包括模型服务模块、运行时服务模块、基础服务模块，所述模型服务模块设置有数据模型元素的访问接口，所述基础服务模块执行访问所述数据库，所述运行时服务模块定义有业务数据访问的服务方法调用所述基础服务模块
基于业务需求变化数据模型快速构建系统

[发明专利]一种Web服务应用框架模型-CN201210372217.6无效
发明人：魏子重;杨美杰;郑玉星;孙向晖 -专利权人：山东浪潮齐鲁软件产业股份有限公司
申请日： 2012-09-29 - 公布日： 2013-01-30 - 主分类号： G06F9/44 文献下载
摘要：本发明提供一种Web服务应用框架模型，涉及计算机信息系统领域。该模型根据Web服务的应用特点和场景，针对Web服务的发布、协议支持、规范集成、安全管理、服务组件重用、业务逻辑分离等应用要求，提出了服务引擎层、服务控制层、服务组件层、业务逻辑层的四层应用框架模型。该Web服务应用框架模型实现了Web服务部署发布、服务处理过程、服务处理能力和业务逻辑的分离，使Web服务具有较高的通用性、复用度，同时减少程序代码的重复开发，提高了开发效率。
一种 web 服务应用框架模型

[发明专利]一种基于分层微服务的智能开发方法和系统-CN202110419226.5在审
发明人：朱曙萍;王璟琳;陈晓虹;董旭;蒋超;张亮亮;黎木光;李杨;余意 -专利权人：中材邦业（杭州）智能技术有限公司
申请日： 2021-04-19 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于分层微服务的智能开发方法和系统，该系统基于SpringCloud微服务架构体系，布署有注册中心、基础服务层、公共服务层、业务服务层和应用服务层，所述注册中心用于注册业务服务层、公共服务层的微服务，所述基础服务层为系统提供数据服务，所述公共服务层为业务服务层、应用服务层提供组织模型微服务、系统管理微服务和工作流微服务，所述业务服务层用来提供系统的业务配置，并将配置的信息解析为数据库实体，同时建立业务模型和数据库实体的映射关系，为应用服务层提供业务模型解析服务。
一种基于分层微服智能开发方法系统

[发明专利]面向时空界的多方协作式服务价值-质量-能力建模方法-CN202010833151.0有效
发明人：涂志莹;李敏;王忠杰;徐晓飞;徐汉川 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2020-08-18 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向时空界的多方协作式服务价值‑质量‑能力建模方法，该方法分模式层、实例层和会话层三个层次建模。本发明的方法能够从功能模型、非功能模型、时空界模型三方面详细刻画服务基本属性和特征，并针对服务表现的新的协作特征，充分利用多领域各参与者已有业务模型或服务规范，高效灵活地完成多方协作服务抽象决策层和具体实现层的建模工作，最终模型将为企业决策、服务部署、业务执行提供可靠支持。本发明可以使多参与方并行建模，互不干扰，充分利用已有的业务流程模型进行扩展标注，节省多方协作服务建模时间和成本，确保服务模型的完整性和层次性。
面向时空多方协作服务价值质量能力建模方法

[发明专利]基于张量分解的模型压缩方法、装置和服务器-CN202010849312.5在审
发明人：石巍巍;刘华彦;隋志成;周力;刘默翰 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例适用于人工智能技术领域，提供了一种基于张量分解的模型压缩方法、装置和服务器，该方法包括：服务器获取待压缩的模型，模型包括至少一层模型层，模型层具有相应的原始张量，原始张量包括多个维度，多个维度分别具有相应的维度大小；针对模型层中的待分解层，服务器根据待分解层的原始张量中每个维度的维度大小，确定待分解层的原始张量的张量分解形式；以及，服务器根据每个维度的维度大小，确定待分解层的原始张量的张量链分解秩；服务器按照张量分解形式和张量链分解秩，对待分解层的原始张量进行张量分解，得到压缩模型。通过上述方法，可以对深度神经网络模型进行压缩，使得压缩后的深度神经网络模型能够部署在终端设备上。
基于张量分解模型压缩方法装置服务器

[发明专利]基于插件式部署的深度伪造及检测模型应用系统及方法-CN202111435455.2在审
发明人：田辉;彭胜聪;郭玉刚;张志翔 -专利权人：合肥高维数据技术有限公司
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本发明特别涉及一种基于插件式部署的深度伪造及检测模型应用系统，包括应用层：使用户可以通过客户端与部署平台进行交互；Web服务层：用于封装部署平台的常用功能界面；应用服务层：用于对各模型推理服务进行服务部署、任务调度、GPU调度、结果保存以及程序监控操作；模型接口层：是所有插件化的、封装好的模型推理服务所提供的接口集合；模型部署层：用于部署封装好的模型推理服务和执行推理任务；数据存储层：用于存储各种临时或永久数据通过该方案，一方面解决了不同的模型使用不同的AI框架的封装问题（封装成独立服务或docker，并暴露特定的接口）；另一方面解决了深度伪造模型升级或产生新的算法时，可以不停机实现新模型的横向扩展的问题。
基于插件部署深度伪造检测模型应用系统方法

[发明专利]一种多模型智能机器人系统及构建方法-CN202110634127.9在审
发明人：陈桂斌;王成锋;邓宇芳;李怀根;赵宏鑫;黎桠娟;涂畅;肖君兰;陈春先;林韬 -专利权人：广发银行股份有限公司
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模型智能机器人系统及构建方法，所述系统，包括：数字化运营服务层，包含策略中心、运营中心及基础服务；策略中心用于调度及决策使用多种机器人模型应对不同的客户响应；运营中心用于多模态智能机器人的数据分析及模型训练；基础服务，用于提供数字化运营服务的标准管理功能服务；智能中台层，用于响应数字化运营服务层，提供多个支持语义理解及任务式多轮语音对话服务的机器人模型；数据服务层，用于提供数据存储及查询服务；接口服务层，用于对接相应的标准服务接口以调用。本发明能够提升智能机器人的拟人化服务能力，支持多模型服务组合，实现机器人高效优化运营，适用于更多业务场景使用。
一种模型智能机器人系统构建方法

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