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公开(公告)号：CN108052535A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711132235.6
申请日：2017-11-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统，包括：根据层次聚类算法对包含视觉特征的数据集进行层次聚类以获得聚类树，并根据聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心；根据该处理器个数和该聚类中心的个数，建立该聚类中心到各处理器的映射，以在各处理器的本地内存中建立哈希表；根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离，选择多个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项；在每个待查表项上计算查询数据的哈希值，选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点，通过计算该候选点与该查询数据之间的距离，对该候选点进行筛选得到查询结果。由此本发明可显著地提高查询效率，应对千万规模的数据检索。
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公开(公告)号：CN108052535B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201711132235.6
申请日：2017-11-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/583 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统，包括：根据层次聚类算法对包含视觉特征的数据集进行层次聚类以获得聚类树，并根据聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心；根据该处理器个数和该聚类中心的个数，建立该聚类中心到各处理器的映射，以在各处理器的本地内存中建立哈希表；根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离，选择多个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项；在每个待查表项上计算查询数据的哈希值，选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点，通过计算该候选点与该查询数据之间的距离，对该候选点进行筛选得到查询结果。由此本发明可显著地提高查询效率，应对千万规模的数据检索。
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公开(公告)号：CN103955422B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410160163.6
申请日：2014-04-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明公开了一种虚拟化环境中共存应用I/O性能干扰分析方法，包括：性能监控步骤和性能干扰分析步骤；性能监控步骤用于通过对系统中上下文切换事件进行跟踪监控，并收集事件信息和I/O操作请求信息；性能干扰分析步骤用于统计得出事件信息统计值，并根据I/O操作请求信息，统计得出各个虚拟机的I/O操作的平均服务率，根据事件信息统计值和I/O操作的平均服务率，得出共存应用的I/O性能的干扰水平。本发明还公开了一种虚拟化环境中共存应用I/O性能干扰分析系统。
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公开(公告)号：CN103955422A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410160163.6
申请日：2014-04-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明公开了一种虚拟化环境中共存应用I/O性能干扰分析方法，包括：性能监控步骤和性能干扰分析步骤；性能监控步骤用于通过对系统中上下文切换事件进行跟踪监控，并收集事件信息和I/O操作请求信息；性能干扰分析步骤用于统计得出事件信息统计值，并根据I/O操作请求信息，统计得出各个虚拟机的I/O操作的平均服务率，根据事件信息统计值和I/O操作的平均服务率，得出共存应用的I/O性能的干扰水平。本发明还公开了一种虚拟化环境中共存应用I/O性能干扰分析系统。
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