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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

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具有非强占优先检测权的IDS理论建模方法

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本发明公开了一种具有非强占优先检测权功能的IDS理论建模方法，具体包括如下步骤：步骤1，模型分析与参数计算；2，计算最高优先级的数据包等待时间；步骤3，计算第L级的数据包等待时间。本发明建立的理论模型对于具有非强占优先检测权功能的IDS提供了理论支持，并提供了2种典型优先级的数据包等待时间参数的计算方法。

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基于深度强化学习的DIDS任务调度优化方法

2021109300834 · 陕西边云协同网络科技有限责任公司

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CRISPR基因编辑技术

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转让方：××半导体有限公司
受让方：××汽车电子集团
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交易金额：¥680万

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钙钛矿光伏组件技术

转让方：××科技公司
受让方：××能源集团
交易类型：开放许可
交易金额：¥50万/年

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