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Abstract ：
近年来，随着中国基建事业的大力发展，公路桥梁数量与规模不断扩大，随之而来生成了海量监测数据，桥梁健康监测平台作为数据的持有者，在桥梁数据的有效利用方面还有很大提升空间。因此，为了提高桥梁数据的利用率，缓解平台面临的数据灾难问题，实现了一种基于神经网络的桥梁健康监测与预警平台。该平台不仅拥有数据采集、传输、持久化等功能，还支持多种类、多数量的桥梁数据可视化交互与桥梁健康评估功能，而且该平台集成了基于神经网络的桥梁监测数据预测功能，实现了桥梁安全预警。预测功能将监测数据划分为三部分：观察窗口、预警窗口、预测窗口，通过机器学习算法，在预测窗口预测到异常值后，预警窗口的设置可以保证充足的时间(该平台中...
Keyword ：
长短期记忆网络 大数据 健康监测平台 桥梁与隧道工程 神经网络
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| GB/T 7714 | 张建龙 , 赵东月 , 栗怡文 et al. 基于神经网络的桥梁健康监测与预警平台研究 [J]. | 计算机技术与发展 , 2022 , 32 (04) : 205-209 . |
| MLA | 张建龙 et al. "基于神经网络的桥梁健康监测与预警平台研究" . | 计算机技术与发展 32 . 04 (2022) : 205-209 . |
| APA | 张建龙 , 赵东月 , 栗怡文 , 郑旭达 , 王雄 , 伍卫国 et al. 基于神经网络的桥梁健康监测与预警平台研究 . | 计算机技术与发展 , 2022 , 32 (04) , 205-209 . |
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Abstract ：
随着互联网的不断发展，数据中心规模不断扩大，其面临的突出问题是如何保证数据中心安全运行并降低其运行能耗。目前的研究中仅着眼于降低数据中心运行能耗，并未考虑服务器的环境温度。若在高温区域持续增加负载，则可能导致局部热点问题，使得制冷设备处于过度制冷状态而导致数据中心运行能耗整体提高。针对上述问题，提出一种能耗感知的虚拟机放置策略，可以在降低数据中心运行能耗条件下避免热点出现。策略由两部分算法组成：第1部分为最佳适应算法，算法将物理机序列按照可用的CPU资源大小进行排序，对于当前虚拟机请求，按照文中提出的温度迫切值计算方法选择迫切值最小的物理机作为目标位置，并将目标物理机序列二进制化后作为遗传算法...
Keyword ：
数据中心 虚拟机放置 遗传算法 运行能耗
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| GB/T 7714 | 杨傲 , 马春苗 , 伍卫国 et al. 一种面向数据中心的能耗感知虚拟机放置策略 [J]. | 西安电子科技大学学报 , 2022 , 49 (05) : 145-153 . |
| MLA | 杨傲 et al. "一种面向数据中心的能耗感知虚拟机放置策略" . | 西安电子科技大学学报 49 . 05 (2022) : 145-153 . |
| APA | 杨傲 , 马春苗 , 伍卫国 , 王思敏 , 赵坤 . 一种面向数据中心的能耗感知虚拟机放置策略 . | 西安电子科技大学学报 , 2022 , 49 (05) , 145-153 . |
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Abstract ：
为了量化基于非最大距离可分码的分布式存储系统的可靠性,从非最大距离可分码的构造矩阵入手,提出了一种求解采用非最大距离可分码编码的数据对象在丢失若干块后数据对象的可修复概率算法。该算法穷举丢失若干块的所有可能组合,并在生成矩阵中判断每种组合相对应的矩阵是否可逆以计算可恢复的概率。随后采用马尔可夫理论,针对此类系统建立较为通用的度量存储系统可靠性的理论模型。该模型能够量化非最大距离可分码容错配置、存储规模、修复带宽、单节点可靠性、单节点容量对存储系统可靠性的影响。最后采用数值分析的方法,以局部修复码为例验证了模型的正确性,比较了不同因素对存储系统可靠性的影响。本模型为采用非最大距离可分码的存储系统...
Keyword ：
存储系统 非最大距离可分码 可靠性 马尔可夫模型 平均数据丢失时间
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| GB/T 7714 | 聂世强 , 郑旭达 , 刘钊华 et al. 非MDS码存储系统的通用可靠性模型 [J]. | 西安电子科技大学学报 , 2021 , 48 (04) : 113-119+127 . |
| MLA | 聂世强 et al. "非MDS码存储系统的通用可靠性模型" . | 西安电子科技大学学报 48 . 04 (2021) : 113-119+127 . |
| APA | 聂世强 , 郑旭达 , 刘钊华 , 伍卫国 , 董小社 , 张兴军 . 非MDS码存储系统的通用可靠性模型 . | 西安电子科技大学学报 , 2021 , 48 (04) , 113-119+127 . |
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Abstract ：
本发明公开了一种采用DQN的FPGA任务调度优化方法及系统，定义非均匀分布的FPGA片上可重构资源模型，对CLB，BRAM与DSP资源进行建模，将建模结果作为在线任务的放置芯片载体对在线任务进行特征化表示，使用在线任务可选建模结果作为目标芯片，将在线任务和目标芯片所定义的定长数据作为DQN网络的输入数据，采用DQN的奖励函数作为神经网络的反馈，以DQN更新价值函数进行更新；使用DQN和最优最长贴合算法对DQN网络进行联合训练；在每一次的调度事件中找到合适的目标芯片以及最优的放置结果，将在线任务和目标芯片输入训练好的DQN网络，选择奖励值最高的目标芯片作为对应任务的运行芯片，实现任务调度优化。本发明通过定长输入的方式，提高了模型可扩展性。
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| GB/T 7714 | 伍卫国 , 王今雨 , 康益菲 et al. 一种采用DQN的FPGA任务调度优化方法及系统 : CN202110998550.7[P]. | 2021-08-27 . |
| MLA | 伍卫国 et al. "一种采用DQN的FPGA任务调度优化方法及系统" : CN202110998550.7. | 2021-08-27 . |
| APA | 伍卫国 , 王今雨 , 康益菲 , 冯雅琦 , 栗怡文 . 一种采用DQN的FPGA任务调度优化方法及系统 : CN202110998550.7. | 2021-08-27 . |
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Abstract ：
本发明公开了一种两级缓存的资源分配方法、系统、存储介质及计算设备，读取历史访问信息，模拟缓存计算栈距离，根据栈距离构建MRC曲线，构建MRC曲线；在构建的MRC曲线中定位缓存性能悬崖；根据确定的缓存性能悬崖对DRAM‑SSD组成的两级缓存进行划分，将整体缓存容量分为N个缓存区间，给出每个区间的容量和对应的存储介质，实现资源分配。本发明能够利用缓存性能悬崖现象，打破传统的两级缓存架构，将缓存按照业务MRC分配为N个缓存区间，以降低缓存层的整体延迟。
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| GB/T 7714 | 伍卫国 , 张晨 , 张驰 et al. 一种两级缓存的资源分配方法、系统、存储介质及计算设备 : CN202110350744.6[P]. | 2021-03-31 . |
| MLA | 伍卫国 et al. "一种两级缓存的资源分配方法、系统、存储介质及计算设备" : CN202110350744.6. | 2021-03-31 . |
| APA | 伍卫国 , 张晨 , 张驰 , 阮庭珅 , 郑旭达 , 段克强 . 一种两级缓存的资源分配方法、系统、存储介质及计算设备 : CN202110350744.6. | 2021-03-31 . |
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Abstract ：
本发明公开了一种高性能计算机用混合神经网络故障预测方法及系统，收集高性能计算机的日志数据，日志数据包括日志事件id，发生对应日志事件的时间戳和日志事件等级；对收集的日志数据进行数据清洗和特征选择，得到初始特征数据；使用随机森林算法构建故障预测模型，将得到初始特征数据输入故障预测模型，使用随机森林算法计算特征重要性，进行特征选择得到特征样本数据；将得到的特征样本数据输入LSTM网络模型中，使用LSTM网络模型对特征样本中是否存在故障事件进行预测。本发明通过随机森林对日志数据特征进行打分遴选，降低维度，这样可以减少训练复杂度，加快训练组度。
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| GB/T 7714 | 伍卫国 , 杨晓曦 , 杨傲 et al. 一种高性能计算机用混合神经网络故障预测方法及系统 : CN202110391106.9[P]. | 2021-04-12 . |
| MLA | 伍卫国 et al. "一种高性能计算机用混合神经网络故障预测方法及系统" : CN202110391106.9. | 2021-04-12 . |
| APA | 伍卫国 , 杨晓曦 , 杨傲 , 康益菲 , 王雄 , 杨诗园 . 一种高性能计算机用混合神经网络故障预测方法及系统 : CN202110391106.9. | 2021-04-12 . |
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Abstract ：
本发明公开了一种雅克比模版计算加速方法、系统、介质及存储设备，在雅克比模版计算的初始迭代状态，FPGA芯片分别运行第一类六边形分块计算内容；将各FPGA芯片的片上BU保存成Cell数据用于下一类迭代；进行第二类六边形分块运算，保存运算结果，将下次迭代所需的数据存入片上BU；重复以上步骤，分别迭代完成第一类六边形分块计算和第二类六边形分块计算，直到整个模版计算的时间轴内的迭代实例运算完毕，得到最终步数据OC；将最终步数据OC从各FPGA芯片的片上BU输出至片外BRAM，数据持久化后得到雅克比模版计算结果。本发明通过设计FPGA芯片板件数据共享策略，实现了模版计算的加速算法，有效提高了多FPGA芯片加速模版计算效率，有效减少了模版计算的耗时。
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| GB/T 7714 | 伍卫国 , 王今雨 , 康益菲 et al. 一种雅克比模版计算加速方法、系统、介质及存储设备 : CN202110528889.0[P]. | 2021-05-14 . |
| MLA | 伍卫国 et al. "一种雅克比模版计算加速方法、系统、介质及存储设备" : CN202110528889.0. | 2021-05-14 . |
| APA | 伍卫国 , 王今雨 , 康益菲 , 冯雅琦 , 栗怡文 . 一种雅克比模版计算加速方法、系统、介质及存储设备 : CN202110528889.0. | 2021-05-14 . |
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Abstract ：
本发明公开了一种性能驱动的多FPGA雅克比模版计算最优部署方法及系统，对雅克比模版计算进行六边形分块，使分块间的数据能够并行运算；对运行雅克比模版计算的N种FPGA芯片进行形式化描述，使用数学表示不同FPGA芯片的各项属性；利用六边形分块和形式化描述内容进行数学建模，确定模型的约束条件，根据FPGA芯片模型的总成本、资源占用与总耗时确定目标函数；对雅克比六边形分块的属性、FPGA芯片形式化描述内容、各项约束条件与目标函数内容进行编写，生成模型文件后优化得到最优结果，利用最优结果实现最优放置策略。本发明实现模版计算在多FPGA芯片上的最优放置，有效节省FPGA芯片资源浪费，实现模版计算的高效运行，进而节省模版计算的工程开支。
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| GB/T 7714 | 伍卫国 , 王今雨 , 康益菲 et al. 一种性能驱动的多FPGA雅克比模版计算最优部署方法及系统 : CN202110528857.0[P]. | 2021-05-14 . |
| MLA | 伍卫国 et al. "一种性能驱动的多FPGA雅克比模版计算最优部署方法及系统" : CN202110528857.0. | 2021-05-14 . |
| APA | 伍卫国 , 王今雨 , 康益菲 , 冯雅琦 , 栗怡文 . 一种性能驱动的多FPGA雅克比模版计算最优部署方法及系统 : CN202110528857.0. | 2021-05-14 . |
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Abstract ：
本发明公开了一种数据中心作业调度方法、系统、存储介质及计算设备，利用模拟器对调度器进行训练；然后在每个调度时刻，调度器根据先到先服务原则依次遍历现存未完成作业中包含的未完成任务，将可以接受这一任务执行的服务器的状态参数和任务的参数组成一个服务器‑作业对保存；将保存的服务器‑作业对列表输入到神经网络中计算对应的Q值，选择Q值最高的服务器‑作业对作为调度决策，将任务调度到被选择的服务器‑作业对中对应的服务器上执行；如果作业中所有未调度任务都已经完成调度决策，则标记该作业此次已完成，继续遍历未完成作业列表，完成作业调度。本发明提高了算法性能。
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| GB/T 7714 | 伍卫国 , 康益菲 , 王今雨 et al. 一种数据中心作业调度方法、系统、存储介质及计算设备 : CN202110302860.0[P]. | 2021-03-22 . |
| MLA | 伍卫国 et al. "一种数据中心作业调度方法、系统、存储介质及计算设备" : CN202110302860.0. | 2021-03-22 . |
| APA | 伍卫国 , 康益菲 , 王今雨 , 马春苗 . 一种数据中心作业调度方法、系统、存储介质及计算设备 : CN202110302860.0. | 2021-03-22 . |
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Abstract ：
本发明公开了一种数据中心虚拟机放置方法、系统、介质及设备，给定N个虚拟机及M个物理机，同时初始化p个序列po，每个序列代表N个虚拟机先后请求次序，作为原始种群；对原始种群中每一个序列pi采用最佳适应法选择出虚拟机应当放置的物理机，通过评估函数计算虚拟机放置后温度上升指数，将当前序列pi中温度上升指数最小的作为当前目标物理机；经过p次循环得出遗传算法的初始种群；对得出的初始种群中每个序列进行交叉以及变异操作，通过适应度函数计算每个序列的适应度，使用轮盘赌算法选择出下一轮迭代的种群，经过t轮迭代后选择出适应度函数值最小的物理机序列，作为能耗最小以及温度分布最平均的序列，完成虚拟机放置；能够实现节能以及热点避免目标。
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| GB/T 7714 | 伍卫国 , 杨傲 , 杨晓曦 et al. 一种数据中心虚拟机放置方法、系统、介质及设备 : CN202110269507.7[P]. | 2021-03-12 . |
| MLA | 伍卫国 et al. "一种数据中心虚拟机放置方法、系统、介质及设备" : CN202110269507.7. | 2021-03-12 . |
| APA | 伍卫国 , 杨傲 , 杨晓曦 , 康益菲 . 一种数据中心虚拟机放置方法、系统、介质及设备 : CN202110269507.7. | 2021-03-12 . |
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