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公开(公告)号：CN109831343B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201910219920.5
申请日：2019-03-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于过往策略的对等网络合作促进方法及系统，该方法包括以下步骤：将对等网络中的节点每次同意提供资源或拒绝提供资源的策略记录到对应节点的记忆区，节点的过往策略；节点在共享资源或请求资源时，将本节点的过往策略同本节点的邻居节点的过往策略的对应位置进行比较，偏向于选择和本节点的过往策略的相似度符合偏向选择策略的邻居节点作为博弈对象，共享资源或请求资源。本发明避免了节点通过反馈虚假信息来达到增加自身利益的现象，同时不需要中心节点的监管，避免微支付激励机制的单点故障问题。
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公开(公告)号：CN108256212A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810040201.2
申请日：2018-01-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及核燃料分析技术领域，公开了一种多棒燃料元件并行性能分析方法、系统及存储介质，以实现快速高效的并行燃料元件性能分析。本发明方法包括：获取OpenMP支持的编程语言所编写的单棒燃料元件性能分析源程序；由OpenMP编译器根据用户在所述源程序中加入的相关预处理指令将所述源程序进行并行化；所述并行化包括嵌套的外层并行和内层并行，所述外层并行用于将互不影响的各燃料棒进行并行化，所述内层并行用于将各燃料棒内部轴向节点进行并行化；以按棒分表的方式并行读写各燃料棒所对应的元件性能分析数据；以及将各燃料棒所对应的元件性能分析数据进行显示输出处理。
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公开(公告)号：CN109831343A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910219920.5
申请日：2019-03-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于过往策略的对等网络合作促进方法及系统，该方法包括以下步骤：将对等网络中的节点每次同意提供资源或拒绝提供资源的策略记录到对应节点的记忆区，节点的过往策略；节点在共享资源或请求资源时，将本节点的过往策略同本节点的邻居节点的过往策略的对应位置进行比较，偏向于选择和本节点的过往策略的相似度符合偏向选择策略的邻居节点作为博弈对象，共享资源或请求资源。本发明避免了节点通过反馈虚假信息来达到增加自身利益的现象，同时不需要中心节点的监管，避免微支付激励机制的单点故障问题。
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公开(公告)号：CN108256212B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810040201.2
申请日：2018-01-16
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/20 , G06F16/25 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及核燃料分析技术领域，公开了一种多棒燃料元件并行性能分析方法、系统及存储介质，以实现快速高效的并行燃料元件性能分析。本发明方法包括：获取OpenMP支持的编程语言所编写的单棒燃料元件性能分析源程序；由OpenMP编译器根据用户在所述源程序中加入的相关预处理指令将所述源程序进行并行化；所述并行化包括嵌套的外层并行和内层并行，所述外层并行用于将互不影响的各燃料棒进行并行化，所述内层并行用于将各燃料棒内部轴向节点进行并行化；以按棒分表的方式并行读写各燃料棒所对应的元件性能分析数据；以及将各燃料棒所对应的元件性能分析数据进行显示输出处理。
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公开(公告)号：CN113032664A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201911352888.4
申请日：2019-12-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT的深度学习序列推荐系统，该方法包括以下步骤：通过嵌入层将稀疏高维的用户和物品特征映射成稠密低维矩阵，并将用户行为序列与物品特征共同嵌入表示，通过转换层训练学习表示用户行为序列，输出层将转化层的结果加上K层隐藏层并用Softmax函数作为分类器得到最终的输出。本发明能够有效利用用户历史行为序列的数据，能够有效利用用户和物品的辅助信息，能够自动从数据中提取特征，避免了人工设计特征的扩展性低的问题，避免了数据稀疏的问题，利用双向模型避免了节点只能从左到右严格有序的单向序列推荐准确率低的问题。
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