本发明公开了一种基于深度强化学习的DIDS任务调度优化方法，包括如下步骤：对检测引擎进行性能等级评估，对所检测的数据包进行负载评估，用马尔科夫决策过程建模，建立深度循环神经网络模型，调度器进行决策并确定如何分配检测引擎去检测数据包。对于检测引擎数量固定的分布式入侵检测系统，本发明提出的任务调度算法可以做出最优决策使系统整体负载降低，同时还能解决状态空间和动作空间过大造成内存空间占用太大的问题。
📄 2021109300834
📂 G06F9_50
👤 陕西边云协同网络科技有限责任公司
📅 2021-08-13
本发明公开了一种基于强化学习的DIDS中低负载与丢包率的平衡方法，其中包括如下步骤：计算立即检测率，计算理论丢包率，计算平均数据包到达数，计算数据包平均等待数，计算数据包等待概率，计算检测引擎被分配的任务数量，计算检测引擎被分配任务的概率，计算检测引擎的工作效率，计算分布式入侵检测系统整体的工作效率，通过检测引擎被分配检测任务的概率，调节低负载与丢包率这两个矛盾指标的平衡。解决了现有技术中公开的以低负载为目标的分布式入侵检测系统的任务调度算法中，单纯强调低负载而可能造成丢包率上升的问题。
📄 2020104571341
📂 G06F9_50
👤 西安工程大学
📅 2020-05-26
已申报项目
本发明公开了一种基于GPU加速的文件搜索方法，涉及文件搜索领域，所述方法包括：磁盘文件处理步骤和磁盘文件搜索步骤，本发明通过对系统中的文件夹和文件进行索引，并采用内存偏移进行随机访问，利用GPU进行并行计算，不同于传统的文件搜索采用大量的循环来进行字符串匹配，大幅提高了文件搜索效率。
📄 2022116074067
📂 G06F9_50
👤 成都信息工程大学
📅 2022-12-14
本发明公开了一种数据中心环境下减少延迟敏感程序性能干扰的方法及系统，包括：获取每一个需要执行的程序对处理器和内存的资源占用率；获取每一个延迟敏感程序的LLC未命中率；将每个服务器节点上执行的延迟敏感程序，分别分配在该服务器的不同NUMA节点；基于获取的资源占有率，分别在每个NUMA节点上为延迟敏感程序和批处理程序分配CPU core；在每个NUMA节点上为延迟敏感程序和批处理程序动态划分LLC区域，保证延迟敏感程序LLC未命中率在设定的范围内。本发明在保证延迟敏感程序性能的同时，可以最大化的提升系统的资源利用率和吞吐量。
📄 2020107053293
📂 G06F9_50
👤 山东师范大学
📅 2020-07-21
本发明提出了一种基于遗传算法的异构多核处理器系统的任务分配与调度策略，异构多核处理器的任务分配与调度包括全局任务调度器中的任务分配和各个处理单元上的本地调度.主要过程可以分为以下几个步骤：首先将全局任务调度器中的一个任务按照各个子任务的顺序和通信信息转换为一个有向无环图，这个有向无环图用一个DAG图表示.然后将各个子任务发送到各个处理单元，每个处理单元按照本地任务序列进行处理.最后在运行过程中使用改进的遗传算法对任务分配与调度方案进行优化.将遗传算法求解的近似最优解作为分配与调度方案，此方案可以在该任务下一次执行时直接使用，提高异构多核处理器系统的效能、节约能耗。
📄 2019113153830
📂 G06F9_50
👤 北京工业大学
📅 2019-12-18
本申请公开了一种多端联动处理任务的方法、装置和可读存储介质，属于终端技术领域。方法包括：第一终端获取待执行的第一任务的任务信息；根据第一任务的任务信息确定第一任务的任务属性；根据第一任务的任务属性，在第一终端及与第一终端通过账户信息关联的备选终端中选择执行第一任务的目标终端，以由目标终端执行第一任务。本申请提供的技术方案，通过基于任务属性即可自动选择执行该任务的目标终端，提高了多端联动处理任务的智能化程度，以及处理任务的灵活性，从而减少了用户的操作，提升用户体验。
📄 2018109133384
📂 G06F9_50
👤 从零到一(北京)科技发展有限公司
📅 2018-08-10
本发明公开了数据中心环境下保证延迟敏感程序服务质量的方法；包括如下步骤：分别对处理器和内存设置若干资源限制点，计算每一个需要执行的延迟敏感程序在资源限制点处的资源敏感度，画出延迟敏感程序的资源敏感度平面；假设每个服务器节点上执行一个延迟敏感程序和若干个批量程序，计算延迟敏感程序在满足服务质量要求的情况下占用的资源；设置延迟敏感程序的占用资源；除去设置的延时敏感程序占用的资源，剩余的资源按需分配给批量程序进行使用；根据置的结果，执行延迟敏感程序和批量程序。本发明的有益效果：能够保证延迟敏感程序与批量程序共同执行时的性能，同时尽可能的提升系统的资源利用率。
📄 2017107566894
📂 G06F9_50
👤 山东师范大学
📅 2017-08-29
本发明涉及一种基于多维效用合并的集群程序调度方法，该方法包括以下步骤：(1)分别获取集群中每个节点的处理器、磁盘读/写、内存和网络带宽五个资源维度上的空闲资源信息，并周期性的向预测器报告当前节点上的空闲资源信息；(2)分别得到程序在单个资源维度上在不同资源限制点下的性能，并拟合分效用函数，得到程序对每个资源维度性能的变化函数；(3)利用多维效用合并将分效用函数合并为一个总效用函数，逐个将步骤(1)中的空闲资源信息代入总效用函数，得到总效用值，确定最优执行环境；(4)调度该程序至最优执行环境。
📄 2017105097929
📂 G06F9_50
👤 山东师范大学
📅 2017-06-28
本申请公开了一种基于人工智能的算力运营管理系统及方法，涉及人工智能技术领域，包括：通过多线程并发获取多源异构数据；对获取的数据进行格式转换：判断数据是否满足转换规则中的约束条件；对满足约束条件的数据，对对应的转换规则进行编码，并对编码进行优化生成执行码；其中，编码优化包含：利用拓扑排序算法减少判断条件数量；通过冗余消除算法删除冗余判断条件；采用循环展开和循环交换减少循环结构的层级数量；通过循环分裂减少单层循环的计算量；缓存访问频率大于阈值的转换规则；基于执行码，采用SIMD指令集对数据进行分布式并行格式转换。针对现有技术中算力运营管理系统中数据转换效率低的问题，本申请提高了算力资源利用效率。
📄 2024101185155
📂 G06F9_50
👤 维能(深圳)大数据股份有限公司
📅 2024-01-29
本发明提供了一种工业物联网复杂任务计算卸载方法、装置、设备和介质，涉及工业物联网任务卸载技术领域。该方法包括S1、获取工业物联网系统的工业任务集合，并根据任务之间的依赖关系，构建有向无环图结构的多约束任务模型。S2、构建工业物联网系统的总时延模型和总能耗模型，获取优化目标。S3、根据所述优化目标，构建马尔可夫决策过程。S4、利用马尔可夫决策过程，将边缘服务器视为智能体，基于观测状态采用基于多智能体近端策略优化的深度强化学习方法，训练模型并输出最终的卸载策略。其中，训练过程引入持续学习机制。
📄 2025119828021
📂 G06F9_50
👤 华侨大学
📅 2025-12-26
本发明涉及一种用于计算机系统的数据管理方法及系统，涉及电数字数据处理领域，所述方法包括：针对计算机系统当前运行的每一个进程，获取其在当前时刻以前均匀间隔的各个时刻分别对应的各份关联数据以作为其对应的单份参考数据，每一份关联数据包括对应进程在对应时刻占用的内存空间和硬盘空间；基于各个进程分别对应的各份参考数据和各份进程信息智能预测各个进程下一时刻分别对应的各份关联数据。所述系统与所述方法对应通过本发明，面对未来时刻计算机系统内存消耗状态难以判断导致内存溢出的技术问题，能够采用人工智能模型完成未来时刻各个进程占用内存空间和硬盘空间的有效数值判断，从而解决了上述技术问题。
📄 2023110030515
📂 G06F9_50
👤 泰山学院
📅 2023-08-10
智能化物联网控制分析服务管理系统，属于智能化物联网管理技术领域，为了利用解决有的联网控制分析服务管理系统，无法通过信息分担的方式，对多种类信息进行分控管理，且一个管理系统数据太多，在管理过程中，容易造成内部数据分析过载，导致系统瘫痪，无法对内部信息进行储存，导致数据消失，现有的系统对管理者权限无法限制，导致内部信息容易泄露，安全性低。可通过信息传输平台将数据分摊到不同的分控系统内进行分向分析处理，避免总系统内数据过载，提高传输稳定性，且能够对数据进行备份，可用于后续查询，通过权限修改和限定，有效防止内部隐私泄露，提高信息的保密度，以解决上述背景技术中提出的问题。
📄 202210489069X
📂 G06F9_50
👤 深圳市鸿普森科技股份有限公司
📅 2022-05-06
已申报项目
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