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公开(公告)号：CN117762602B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410198709.0
申请日：2024-02-22
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请提供了一种面向边缘异构硬件的深度学习级联任务调度方法及装置，所述方法包括：获取响应时间要求，以及，获取待处理的视频帧；预测视频帧对应的级联任务图，所述级联任务图表征按照顺序执行的多个深度学习网络任务，在级联任务图中一个深度学习网络任务的输出作为另一个深度学习网络任务的输入；根据响应时间要求，将级联任务图与离线级联任务图模板进行匹配；在级联任务图与离线级联任务图模板至少部分匹配的情况下，按照匹配的离线级联任务图模板对应的调度策略，将级联任务图中的多个深度学习网络任务调度到异构硬件上执行。如此，优化了级联任务场景下的多个深度学习网络任务的执行，实现级联任务的高吞吐量和高效率调度。
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公开(公告)号：CN116719817B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310689184.6
申请日：2023-06-12
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/27 , G06F16/248
Abstract: 本发明提供一种面向科技资源的数字对象关系溯源方法及系统，所述方法包括：根据获得的目标数据，调用标识注册模块对获得的所述目标数据进行标识注册，并将注册的标识赋予与所述目标数据对应的数字对象；通过所述标识注册模块将所述目标数据异步上传至区块链进行存储，并将所述目标数据的标识、区块链的hash值和所述目标数据对应的数字对象存储至本地数据库；根据用户对子进程的执行操作，调用子进程记录模块对所述子进程进行记录存储；根据用户对目标数据的查询操作，调用科技资源使用情况可视化模块对与所述查询操作对应的记录信息进行处理，获得可视化结果。旨在对科技资源的协作过程进行记录追踪的同时将用户对科技资源的操作进行统计并可视化显示。
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公开(公告)号：CN116634017B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310542724.8
申请日：2023-05-15
Applicant: 北京大学
IPC: H04L67/568 , G06F16/22 , G06F16/2455 , H04L67/63 , H04L67/141 , H04L9/40
Abstract: 本申请涉及一种基于数字对象的标识解析数据缓存方法与装置。其中方法包括：设置树状层级结构的标识解析系统，包括端节点、域节点及根节点；根据提供者上传的数据资源的状态信息，在端节点中为数据资源分配全网唯一的标识；将状态信息作为与标识对应的解析数据缓存在端节点中；当用户发送标识的解析请求时，从缓存有该解析数据的节点将解析数据沿着解析请求的路径返回至用户，并将解析数据沿着返回的路径逐步缓存在离用户更近的节点中，直到离用户最近的端节点缓存有解析数据。采用本方法无需大量重复解析标识，且缩短解析请求的路由长度从而降低用户访问的延迟，节约带宽资源，分散缓存以避免网络拥堵。
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公开(公告)号：CN116910125B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311167276.4
申请日：2023-09-12
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/9535 , G06F16/955
Abstract: 本发明提供一种融合距离和最长前缀的数字对象分布式搜索方法及装置，涉及数据搜索技术领域，所述方法包括：通过协调节点发出搜索请求；基于合约接口，将所述搜索请求接入智能合约层；通过所述智能合约层调用搜索引擎接口，将所述搜索请求接入搜索引擎；通过所述搜索引擎执行预设的前缀距离调度算法，确定进行数据搜索的目标节点列表；通过所述搜索引擎调用所述目标节点列表中各个目标节点各自的合约接口获取与所述搜索请求对应的数据，并将获取的数据在所述协调节点进行汇总，通过所述协调节点返回至用户所在终端。旨在保证数据搜索可信可控的同时降低计算资源开销，以提高数据搜索效率。
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公开(公告)号：CN117082106A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311331651.4
申请日：2023-10-16
Applicant: 北京大学 , 山西云时代技术有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L67/1097 , H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/568
Abstract: 本发明提供了一种面向政务云环境的多级数据组网方法、系统、装置和设备，该方法应用于政务云环境的数联网系统，数联网系统是由数联网根节点和多个数联网节点组成的多层级系统，该方法包括：数据请求节点获取目标数据实体的数据标识；目标节点和数据请求节点为多个数联网节点中的一个节点；数据请求节点通过树状解析器，对数据标识进行递归式解析，得到目标节点的数字对象仓库的访问地址和访问协议；数字对象仓库为存储有目标节点的所有数据实体的数据系统，能够以数字对象的形式对外提供数据；数据请求节点根据数字对象仓库的访问地址和访问协议，访问数字对象仓库，获取目标数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116932201A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310124944.9
申请日：2023-02-07
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明实施例提供一种面向深度学习训练任务的多资源共享调度方法。所述方法包括：获取提交至任务队列中的各个训练任务的资源使用数据；根据获取的所述资源使用数据和共享机制，确定训练任务之间的共享效率；根据获取的所述资源使用数据和所述共享效率，确定共享调度方案；通过所述共享调度方案，控制执行器集群进行训练任务的执行。旨在通过多资源共享和调度，大幅提高集群中多种资源利用率和大幅减少深度学习训练任务的完成时间。
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公开(公告)号：CN116910125A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311167276.4
申请日：2023-09-12
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/9535 , G06F16/955
Abstract: 本发明提供一种融合距离和最长前缀的数字对象分布式搜索方法及装置，涉及数据搜索技术领域，所述方法包括：通过协调节点发出搜索请求；基于合约接口，将所述搜索请求接入智能合约层；通过所述智能合约层调用搜索引擎接口，将所述搜索请求接入搜索引擎；通过所述搜索引擎执行预设的前缀距离调度算法，确定进行数据搜索的目标节点列表；通过所述搜索引擎调用所述目标节点列表中各个目标节点各自的合约接口获取与所述搜索请求对应的数据，并将获取的数据在所述协调节点进行汇总，通过所述协调节点返回至用户所在终端。旨在保证数据搜索可信可控的同时降低计算资源开销，以提高数据搜索效率。
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公开(公告)号：CN111352728B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN201910803526.6
申请日：2019-08-28
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
Abstract: 本发明涉及任务调度领域，特别涉及一种数据服务集群的自适应调度方法。包括：发出调用请求，解析请求，读取请求的接口；筛选符合条件的候选设备；选择其中负载最低的候选设备；在候选设备上执行请求，若超过设定时间或者执行失败，则记录执行失败，判定失败条件，执行下一条指令；若执行成功，则记录执行成功，判定成功条件，执行下一条指令。本发明选择负载最小的设备以实现流量平均分配，而无需精确监测到达设备的瞬时请求流量；根据接口调用的成功或失败自动调整以实现自动适应未知的接口。
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公开(公告)号：CN115473895B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202211068409.8
申请日：2022-09-01
Applicant: 北京大数据先进技术研究院 , 北京大学
IPC: H04L67/10 , H04L67/1097 , H04L41/044 , G06F16/27
Abstract: 本申请提供了一种泛在环境下的数字对象仓库节点共识组划分方法和装置，属于数字对象架构技术领域，本申请实施例基于节点的位置信息将其映射在一个二维平面，并通过构建泰森多边形对节点进行划分，将空间距离临近的节点划分在同一个共识组内，有效减小节点与节点之间的网络延迟，提高分片性能；同时将整个泰森多边形分布式地保存在节点中，根据泰森多边形的特性，某个节点的动态变化仅会影响临近的常数个单元格，因此能够以较小的开销，实现共识组内动态节点的自适应调整，使得分片区块链技术能够在泛在环境下发挥其优势，进而保障数字对象访问事务记录的高效可信。
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公开(公告)号：CN115525302A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211162597.0
申请日：2022-09-23
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请提供了一种大规模数字对象仓库集群的部署方法及装置，包括：获取数字对象仓库集群中各节点的节点信息；根据节点的节点信息，按照预设规划算法，从所有节点中选取至少部分目标节点构建为树状结构的节点拓扑集合；根据节点拓扑合集，生成并向目标节点发送树状网络规划文件与数字对象仓库集群所要执行的任务文件，以供目标节点将运行脚本和目标任务部署在目标节点中；依靠建立树状传输树对集群系统中的所有节点施行统一软件部署，能够在集群节点不预装软件客户端的情况下实现整个数字对象仓库集群的软件快速部署，且节点之间的信息传输速率大幅提高；简化了数字对象仓库集群的运维过程，同时也降低了消耗的时间与人力资源。
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