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公开(公告)号：CN114398167B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202111464876.8
申请日：2021-12-03
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提供了一种针对CPU‑GPU两级并行计算的自动负载均衡方法，首先获取CPU核数；并根据CPU核数获取在CPU中创建的线程数；然后获取并行计算的总任务数与多线程校正参数，并计算单个任务分别在CPU和GPU上执行所需的时间；最后在总执行时间最短的情况下，进行最优的任务分配策略，计算分配给CPU的任务数量和分配给GPU的任务数量，其中，分配给CPU的任务数量与分配给GPU的任务数量之和为总任务数。确保CPU和GPU同时完成任务，并尽可能减少总执行时间，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN117555676A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311474137.6
申请日：2023-11-06
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Slurm中间件的资源调度方法及系统，首先接收用户发送的作业提交请求；根据配置的拦截规则对提交的作业进行拦截；计算作业的优先级，并根据优先级对作业队列进行重排序；然后利用查询命令获取集群的所有节点信息和作业信息；从作业队列中读取作业，根据作业信息和集群状态进行调度；最后，作业调度完成之后进入对应节点进行计算。本发明可以提高集群的资源利用率和减少集群的工作饥饿问题，同时，采用中间件的架构进行设计，可以将调度和管理逻辑独立出来，与底层系统解耦，从而不会对原有高性能计算系统产生很大的侵入性，让系统更加高效地部署和扩展。
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公开(公告)号：CN114398167A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111464876.8
申请日：2021-12-03
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提供了一种针对CPU‑GPU两级并行计算的自动负载均衡方法，首先获取CPU核数；并根据CPU核数获取在CPU中创建的线程数；然后获取并行计算的总任务数与多线程校正参数，并计算单个任务分别在CPU和GPU上执行所需的时间；最后在总执行时间最短的情况下，进行最优的任务分配策略，计算分配给CPU的任务数量和分配给GPU的任务数量，其中，分配给CPU的任务数量与分配给GPU的任务数量之和为总任务数。确保CPU和GPU同时完成任务，并尽可能减少总执行时间，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN108536781B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201810271740.7
申请日：2018-03-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明属于数据挖掘、舆情分析的研究范畴，涉及一种社交网络情绪焦点的挖掘方法及系统，包括：语料数据预处理、神经网络模型构建及训练、情绪焦点聚类三个步骤。深入挖掘用户在社交网络中展现的情绪的关注焦点，从而为社会舆论引导提供更为明确的决策辅助。本发明可用于舆情监控与干预、谣言检测等网络信息监管领域。
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公开(公告)号：CN108536757B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201810224888.5
申请日：2018-03-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/35 , G06F40/211 , G06Q10/06
Abstract: 本发明涉及一种基于用户历史网络潜在有害主题引导方法。流程如下：1.根据有害信息的传播方式(如评论、转发等)构建分级评估指标体系，再利用情感倾向性算法构建危害分级模型。2.对危害信息进行主题分类并确定信息的危害级别，然后标记浏览过这些信息的用户。3.根据1中算法去获取每个级别下各个类别的无危害信息，构建分级推荐模型。4.分离出浏览过危害信息的所有用户，并对这些用户进行一段时间的网络浏览痕迹跟踪，并通过预警，查封，推荐，释放四种种方式来干预和释放用户。通过本发明可以渐渐的改变危害信息受众用户的阅读取向，从而间接的净化互联网环境，还可以加强相关部门对危害信息发布人的打击力度和准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111460441A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010303534.7
申请日：2020-04-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明针对网络入侵方式的多样性提出了基于批归一化卷积神经网络的入侵检测方法，旨在通过大量的训练，抽取入侵特征，发现入侵模式，不仅实现入侵的精准检测，而且避免高虚警率和高漏检率，对数据分布不均匀的数据样本具有较好的识别率。通过实验对比发现，本发明在网络监控应用中取得较好的效果。
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公开(公告)号：CN109598052A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811440265.8
申请日：2018-11-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供了一种基于相关系数分析的智能电表寿命周期预测方法及装置，通过基于相关系数分析的智能电表寿命周期预测方法根据单位影响因数、制造厂商影响因数以及故障类型影响因数为主要参数，并以神经网络算法作为参数训练辅助。该方法流程如下：首先，计算验证单位、电表厂商、故障原因三个因素的周期相关性；然后得到电表的预测更换周期的预测模型，初始化模型中出现的各项的值；之后采用启发式方法迭代搜索确定权重，使用基于神经网络算法的更新权重方式进行修正；最后设计预警模型。实现了对智能电表的寿命周期的准确预测以及更换预警的技术效果。
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公开(公告)号：CN108183956A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711475729.4
申请日：2017-12-29
Applicant: 武汉大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/721
Abstract: 本发明公开了一种传播网络的关键路径提取方法，传播网络中添加一个额外节点，并与传播网络中的每一个节点建立双向连接；计算额外节点传播网络中任意两节点间的节点相似度；通过额外节点传播网络中节点总数初始化节点影响力列向量，并建立概率转移矩阵，进行全局投票迭代以更新节点影响力列向量；遍历排除额外节点传播网络中任意两个用户节点的最短路径，并对每条最短路径构建路径节点影响力行向量以及路径节点相似度行向量；进一步计算得到每条最短路径的路径综合影响力以对每条最短路径进行排序得到关键路径。本发明解决了社交网络平台上关键传播路径的挖掘问题，并可用于舆情监控与干预、谣言检测等网络信息监控领域。
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公开(公告)号：CN107103093A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710345317.2
申请日：2017-05-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种短文本推荐方法及装置，属于信息处理技术领域，具体涉及一种基于用户行为和情感分析的短文本推荐方法及装置。本发明结合用户历史行为以及用户历史短文本情感，通过情感负相关性分析，匹配相关类别的短文本和用户，推荐相关短文本。
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公开(公告)号：CN102750727B
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201210231757.2
申请日：2012-07-05
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T15/08
Abstract: 本发明提供一种针对并行体绘制实现剪切波数据三维可视化的访存方法，提出了4基访存优化策略，包括纹理存储器策略、全局存储器策略、全局+共享存储器策略、针对频繁调用剪切波数据的视角矩阵而设计的常量存储器策略、绘制质量的评价方法与准则。通过本发明，可以提高基于CUDA架构下采用体绘制方法实现的剪切波数据三维可视化的绘制效率。从而更好地帮助科研人员准确了解板块构造、动力学过程以及地震的发震机理等。进而有助于地质勘探、大陆板块、地震解释等领域的发展。
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