虚拟化环境中PCI设备的分离访问方法及其系统

    公开(公告)号:CN102426557A

    公开(公告)日:2012-04-25

    申请号:CN201110332537.4

    申请日:2011-10-27

    Abstract: 本发明有关于一种虚拟化环境中PCI设备的分离访问方法及其系统,该分离访问系统,其特征在于,包括:特权域,用于接收非特权域发送的访问I/O设备的系统调用;独立驱动域,连接特权域,用于分离出特权域的部分访问I/O设备的权限,并接收由非特权域发送给特权域的系统调用,建立非特权域的前端设备与独立驱动域的后端设备之间的交互通道,获得访问I/O设备的权限,通过后端设备完成对IO设备的访问,并通过交互通道返回数据。本发明通过对系统调用的截获,减轻特权域的负担,以达到更好的网络I/O性能的提升。

    面向多核平台和分布式虚拟化环境的I/O系统及工作方法

    公开(公告)号:CN101706757B

    公开(公告)日:2011-11-16

    申请号:CN200910093454.7

    申请日:2009-09-21

    Abstract: 本发明公开了面向多核平台和分布式虚拟化环境的I/O系统,所述系统包括特权虚拟机,用于接收管理员的资源管理命令,并把所述资源管理命令转发给I/O资源管理模块;I/O资源管理模块,用于根据所述资源管理命令,检测本地物理I/O设备,为每个本地物理I/O设备创建一个专用I/O域;至少一个专用I/O域,用于对自己负责的本地物理I/O设备进行初始化,在本地物理I/O设备初始化完成后,此专用I/O域开始对外提供I/O服务:至少一个本地物理I/O设备,与所述专用I/O域一一对应;用户虚拟机,与所述专用I/O域建立I/O访问通道,通过所述I/O访问通道与所述专用I/O域进行交互。

    面向多核平台和网络化操作系统的输入输出系统及方法

    公开(公告)号:CN101639814B

    公开(公告)日:2011-11-16

    申请号:CN200910090610.4

    申请日:2009-08-31

    Abstract: 本发明提供一种操作系统的输入输出系统,该输入输出系统包括:资源管理模块,其用于检测本地的物理I/O设备,通过该资源管理模块对每个物理I/O设备创建专用I/O域,该专用I/O域用于对应用提供访问I/O设备的I/O服务;通过该资源管理模块创建的本地物理I/O设备的本地代理域,其用于接收远程应用发来的访问本地物理I/O设备的访问请求,并将该访问请求转发给本地物理I/O设备的专用I/O域,然后接收专用I/O域处理此访问请求后发送回来的I/O访问请求处理结果,并将该处理结果转发给远程应用。本发明使各个物理I/O设备驱动程序之间都具有很好的隔离性、更加高效地处理I/O过程。

    面向多核平台和网络化操作系统的输入输出系统及方法

    公开(公告)号:CN101639814A

    公开(公告)日:2010-02-03

    申请号:CN200910090610.4

    申请日:2009-08-31

    Abstract: 本发明提供一种操作系统的输入输出系统,该输入输出系统包括:资源管理模块,其用于检测本地的物理I/O设备,通过该资源管理模块对每个物理I/O设备创建专用I/O域;该专用I/O域用于对应用提供访问I/O设备的I/O服务。进一步地,所述操作系统运行在具有多个CPU核的计算平台上。本发明使各个物理I/O设备驱动程序之间都具有很好的隔离性、更加高效地处理I/O过程。为了提高效果,本发明还提供一种操作系统的输入输出方法。

    一种在虚拟化环境中I/O设备重构的方法及系统

    公开(公告)号:CN101430670A

    公开(公告)日:2009-05-13

    申请号:CN200810239739.2

    申请日:2008-12-16

    Abstract: 本发明涉及一种在虚拟化环境中I/O设备重构的方法及系统,所述虚拟化环境为Xen虚拟化环境。该方法包括:步骤1,用户虚拟机检测到用户的I/O空闲存储资源小于临界值,则向特权虚拟机发出申请I/O存储资源请求,其中包含申请I/O存储资源的数量;步骤2,特权虚拟机从空闲的I/O存储资源中取出用户虚拟机申请的相应数量的I/O存储资源分配给用户虚拟机;步骤3,用户虚拟机对相应数量的I/O存储资源进行初始化,部署文件系统,然后安装到用户虚拟机的根文件系统中供用户使用。本发明使得在对用户透明的情况下,达到存储资源的分配随着用户的需求而变化,既能满足用户的需求,又不会造成存储资源的浪费情况的出现。

    基于神经网络和远程监督的医学知识图谱构建方法和系统

    公开(公告)号:CN110019839B

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN201810005385.9

    申请日:2018-01-03

    Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络和远程监督的医学知识图谱构建方法和系统,包括:获取医学文本集和医学实体集,根据医学实体集,采用远程监督法对医学文本集中各词语进行实体信息标注,生成包含实体信息的数据集,以训练神经网络,得到用于实体识别的实体识别模型;获取医学实体集中实体间的关系类别,以使用数据集中用于关系分类的特征,训练神经网络,得到用于关系分类的关系分类模型;通过对待构建知识图谱的语料文本进行分句处理,获得待提取句子集合,使用实体识别模型,提取待提取句子集合中的所有候选实体,并使用关系分类模型确定候选实体间关系,以从大规模非结构化数据中自动构建包含候选实体和候选实体间关系的医学知识图谱。

    基于神经网络和远程监督的医学知识图谱构建方法和系统

    公开(公告)号:CN110019839A

    公开(公告)日:2019-07-16

    申请号:CN201810005385.9

    申请日:2018-01-03

    Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络和远程监督的医学知识图谱构建方法和系统,包括:获取医学文本集和医学实体集,根据医学实体集,采用远程监督法对医学文本集中各词语进行实体信息标注,生成包含实体信息的数据集,以训练神经网络,得到用于实体识别的实体识别模型;获取医学实体集中实体间的关系类别,以使用数据集中用于关系分类的特征,训练神经网络,得到用于关系分类的关系分类模型;通过对待构建知识图谱的语料文本进行分句处理,获得待提取句子集合,使用实体识别模型,提取待提取句子集合中的所有候选实体,并使用关系分类模型确定候选实体间关系,以从大规模非结构化数据中自动构建包含候选实体和候选实体间关系的医学知识图谱。

    一种基于装箱模型的集群资源调度方法及装置

    公开(公告)号:CN104881322B

    公开(公告)日:2018-10-09

    申请号:CN201510252905.2

    申请日:2015-05-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于装箱模型的集群资源调度方法及装置,本发明涉及大规模分布式系统中的集群资源的调度,该方法包括,获取资源请求,通过主资源调度算法计算所述资源请求中各维度资源数量占所述集群中总资源数量的比重,设置一阈值,将所述比重大于所述阈值的资源请求作为主资源请求;设置所述资源请求的最大值与规整化单位,将集群资源划分成若干资源区间,其中所述规整化单位作为所述资源区间的值,所述资源区间的值不大于所述资源请求的最大值;获取新资源请求,并获取所述新资源请求的新主资源请求,查找与所述新主资源请求相对应的所述资源区间,根据所述资源区间,将与所述新资源请求相匹配的物理节点进行分配,以完成集群资源调度。

    一种虚拟化技术的自动决策方法及系统

    公开(公告)号:CN108255731A

    公开(公告)日:2018-07-06

    申请号:CN201810067944.9

    申请日:2018-01-24

    Inventor: 王博 宋莹 孙毓忠

    Abstract: 本发明提出一种虚拟化技术的自动决策方法及系统,该系统包括测试生成模块,用于根据用户输入数据生成测试计划并执行所述测试计划;虚拟化环境切换模块,用于根据测试计划的执行进度需求在非虚拟化环境与虚拟化环境之间以及各虚拟化环境之间进行切换;应用执行模块,用于根据执行进度需求在非虚拟化环境或虚拟化环境下执行应用;信息采集模块,用于采集在非虚拟化环境或虚拟化环境下执行应用时的性能数据;数据处理模块,用于根据性能数据计算各虚拟化技术对每个应用的影响因子,及每个虚拟化技术提供的虚拟化环境下应用在各种组合情况下干扰因子。本发明根据性能数据计算每个虚拟化技术的性能评分,用户选取评分最高作为其提供服务的虚拟化技术。

    一种基于深度学习的程序执行路径的监控方法及系统

    公开(公告)号:CN104715190B

    公开(公告)日:2018-02-06

    申请号:CN201510056365.0

    申请日:2015-02-03

    Inventor: 马引 孙毓忠

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的程序执行路径的监控方法及系统,本发明涉及计算机安全技术领域,该方法包括对所述程序中的函数插入探测点,获取所述函数运行时的返回地址,并通过栈指针回溯查询所述函数的函数地址;获取用户层和/系统层中所有函数的函数地址区间,将所述函数地址与所述函数地址空间进行对比,获取与所述函数地址相对应的函数名;根据所述返回地址、所述函数地址空间、所述函数名,获取所述程序中的所述函数在所述用户层和/所述系统层中的调用路径;对所述程序进行深度学习,获取所述程序中所述函数的调用特征,并生成调用特征库,将所述调用路径与所述调用特征库进行对比,以完成对所述程序执行路径的监控。

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