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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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限定检索结果

文献类型

125 篇 专利

馆藏范围

125 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

9 篇 北京邮电大学
7 篇 施耐德电子系统美...
6 篇 重庆邮电大学
4 篇 谷歌有限责任公司
4 篇 天津大学
4 篇 华为技术有限公司
3 篇 伊姆西ip控股有限...
3 篇 同济大学
3 篇 中国电信股份有限...
3 篇 陕西师范大学
2 篇 华中科技大学
2 篇 国家电网有限公司
2 篇 广州海格通信集团...
2 篇 南京大学
2 篇 艾比奎蒂数字公司
2 篇 微软技术许可有限...
2 篇 西北工业大学
2 篇 国家超级计算天津...
2 篇 中国科学院高能物...
2 篇 上海交通大学

作者

6 篇 小内斯托尔.j.卡米...
6 篇 刘焕淋
6 篇 陈勇
6 篇 j.g.卢思
6 篇 f.米德尔多普
6 篇 r.r.马查
6 篇 a.l.d.克林
6 篇 j.p.麦金太尔
5 篇 杜理想
4 篇 唐畅
4 篇 胡俊岭
3 篇 杜嘉蓉
3 篇 王亮
3 篇 杰里迈亚·威尔科克...
3 篇 乔治·库里安
2 篇 陈俊
2 篇 王帅
2 篇 汤善江
2 篇 安致嫄
2 篇 巫晓静

语言

125 篇 中文

检索条件"主题词=可用计算资源"

共 125 条记录，以下是21-30 订阅

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详细简洁

排序：

基于计算存储分离框架下的冗余存储资源的共识方法和系统

基于计算存储分离框架下的冗余存储资源的共识方法和系统

引用

作者：黄宇杨一江 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号

本发明公开一种基于计算存储分离框架下的冗余存储资源的共识方法和系统，有效改善集群系统可用性，尤其是在可用计算资源较少的情况，提高计算存储分离框架下Raft共识集群的冗余存储资源的利用率。以常见共识技术为基础的数据复制技术... 详细信息

标准号: CN114448996B

本发明公开一种基于计算存储分离框架下的冗余存储资源的共识方法和系统，有效改善集群系统可用性，尤其是在可用计算资源较少的情况，提高计算存储分离框架下Raft共识集群的冗余存储资源的利用率。以常见共识技术为基础的数据复制技术，过多的依赖冗余计算资源，在计算与存储两种冗余资源的利用率上缺少平衡性。本发明借助冗余存储资源完成共识过程中的日志复制和Leader节点选举的过程，从而在可用计算资源缺乏的时候借助冗余存储资源，保证集群的系统可用性。在云计算环境应用本发明，结果表明本发明有效改善集群的系统可用性，同时保证了数据的安全性。

关键词：冗余存储集群可用计算资源系统可用性分离框架计算存储数据复制技术云计算环境可用性集群系统日志复制冗余计算冗余资源平衡性存储保证选举应用

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基于移动边缘计算的无线资源调度方法和装置

基于移动边缘计算的无线资源调度方法和装置

引用

作者：周雄何滔甄灵彭岳峰张全君 510663 广东省广州市高新技术产业开发区科学城海云路88号

本申请涉及一种基于移动边缘计算的无线资源调度方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：接收移动终端发送的移动边缘计算请求，移动边缘计算请求包括卸载业务的源数据长度；根据源数据长度以及卸载业务的计算时延阈值，获取卸... 详细信息

标准号: CN110418418B

本申请涉及一种基于移动边缘计算的无线资源调度方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：接收移动终端发送的移动边缘计算请求，移动边缘计算请求包括卸载业务的源数据长度；根据源数据长度以及卸载业务的计算时延阈值，获取卸载业务的最小计算资源需求量；获取剩余无线资源，根据剩余无线资源以及卸载业务的源数据长度，获取卸载业务的传输时延；当可用计算资源大于最小计算资源需求量，且卸载业务的传输时延小于计算时延阈值时，根据源数据长度为移动边缘计算请求分配对应的剩余无线资源以及可用计算资源，实现在不影响原有接入网业务的前提下，调度剩余无线资源和移动边缘计算服务器的计算资源进行计算卸载，以最大化的计算资源。

关键词：卸载业务计算资源无线资源源数据计算请求移动可用计算资源传输时延计算时延需求量接收移动终端无线资源调度计算服务器计算机设备接入网业务存储介质最大化阈值时卸载调度发送分配申请

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管理存储系统中的计算资源的方法、设备和程序产品

管理存储系统中的计算资源的方法、设备和程序产品

引用

作者：翁凌冬刘冰美国马萨诸塞州

本公开涉及管理存储系统中的计算资源的方法、设备和程序产品。在一种方法中，接收利用计算资源处理任务的处理请求。基于计算资源的使用状态，获取用于处理任务所需的时间长度。基于计算资源的负载模型和计算资源的当前工作负载，确定... 详细信息

标准号: CN114064262A

本公开涉及管理存储系统中的计算资源的方法、设备和程序产品。在一种方法中，接收利用计算资源处理任务的处理请求。基于计算资源的使用状态，获取用于处理任务所需的时间长度。基于计算资源的负载模型和计算资源的当前工作负载，确定计算资源在未来时间段内的用于处理针对存储系统的未来数据访问请求的工作负载，负载模型描述计算资源用于处理针对存储系统的历史数据访问请求的先前负载与后续负载之间的关联关系。基于工作负载，从未来时间段中选择与时间长度相匹配的目标时间段以用于处理任务。提供了相应的设备和计算机程序产品。可以充分利用存储系统中的可用计算资源。通过选择具有较低工作负载的目标时间段，可以以更为有效的方式处理任务。

关键词：计算资源工作负载时间段存储系统负载模型计算机程序产品管理存储系统可用计算资源数据访问请求程序产品处理请求方式处理访问请求关联关系历史数据匹配

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一种基于操作系统内核的量子计算资源管理方法

一种基于操作系统内核的量子计算资源管理方法

引用

作者：郑岩邹通朱琪王星焱黄高阳林海南宓楠浣陈德训钱宇宋长明 214100 江苏省无锡市滨湖区山水东路188号

一种基于操作系统内核的量子计算资源管理方法，属于量子计算技术领域。本发明包括如下步骤：步骤1，解析当前量子计算任务所需的量子计算资源；步骤2，根据量子计算资源和当前系统中可用计算资源，给当前量子任务分配并映射相应的量子... 详细信息

标准号: CN115269195A

一种基于操作系统内核的量子计算资源管理方法，属于量子计算技术领域。本发明包括如下步骤：步骤1，解析当前量子计算任务所需的量子计算资源；步骤2，根据量子计算资源和当前系统中可用计算资源，给当前量子任务分配并映射相应的量子比特；步骤3，检测量子计算资源中量子比特的状态，若量子比特状态不满足计算需求，则对量子比特实施校准；步骤4，根据当前量子任务中所包含的量子逻辑门操作生成对应的控制脉冲波形文件；步骤5，根据控制脉冲波形文件，控制量子计算资源执行量子计算；步骤6，测量本次量子计算任务的计算结果。本发明对用户屏蔽了复杂的量子特性，为上层软件提供稳定的量子态描述，方便用户使用和控制量子设备。

关键词：量子计算量子波形文件控制脉冲操作系统内核可用计算资源量子逻辑门比特状态量子特性任务分配上层软件用户屏蔽用户使用资源管理资源执行量子态校准映射解析测量检测

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基于量子蚁群算法采用量子聚类的机器人路径规划方法

基于量子蚁群算法采用量子聚类的机器人路径规划方法

引用

作者：邱骞徐华李小刚孙祺纯 230000 安徽省合肥市中国(安徽)自由贸易试验区合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园一期A3栋525室

本发明涉及机器人路径规划，具体涉及基于量子蚁群算法采用量子聚类的机器人路径规划方法，将大规模路径规划问题分解为小规模路径规划问题；判断当前可用的量子比特数量是否可以处理分解得到的小规模路径规划问题，若分解得到的小规模... 详细信息

标准号: CN117346811A

本发明涉及机器人路径规划，具体涉及基于量子蚁群算法采用量子聚类的机器人路径规划方法，将大规模路径规划问题分解为小规模路径规划问题；判断当前可用的量子比特数量是否可以处理分解得到的小规模路径规划问题，若分解得到的小规模路径规划问题仍然超过当前可用计算资源，则对小规模路径规划问题进行进一步分解，直至当前可用计算资源可以处理为止；若当前可用计算资源可以处理分解得到的小规模路径规划问题，则采用量子蚁群算法对各小规模路径规划问题进行求解；合并所有小规模路径规划问题的求解结果，得到大规模路径规划问题的最优解；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的无法应用于大规模路径规划问题的缺陷。

关键词：路径规划问题量子可用计算资源分解机器人路径规划蚁群算法求解最优解聚类可用合并应用

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批量任务调度方法、装置、设备、存储介质和程序产品

批量任务调度方法、装置、设备、存储介质和程序产品

引用

作者：冯霄 100140 北京市西城区复兴门内大街55号

本公开提供了一种批量任务调度方法，涉及人工智能技术领域，可以应用于金融技术领域。所述方法包括：响应于批量作业的调度指令，获取计算节点当前可用计算资源信息和待执行任务列表信息；将所述计算节点当前可用计算资源信息和待执行... 详细信息

标准号: CN118331710A

本公开提供了一种批量任务调度方法，涉及人工智能技术领域，可以应用于金融技术领域。所述方法包括：响应于批量作业的调度指令，获取计算节点当前可用计算资源信息和待执行任务列表信息；将所述计算节点当前可用计算资源信息和待执行任务列表信息输入任务调度模型，以输出任务资源匹配信息；以及根据所述任务资源匹配信息进行批量任务调度，其中，所述任务调度模型是基于启发式搜索算法预先构建的，所述任务资源匹配信息用于表征所述待执行任务与执行节点的对应关系。本公开还提供了一种批量任务调度装置、设备、存储介质和程序产品。

关键词：任务调度匹配信息任务资源可用计算资源计算节点列表信息启发式搜索算法人工智能技术任务调度装置程序产品存储介质调度指令金融技术构建输出响应应用

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一种车联网计算任务卸载方法及装置

一种车联网计算任务卸载方法及装置

引用

作者：苏圣超何蓓蓓 201620 上海市松江区龙腾路333号

本发明涉及车联网技术领域，尤其是涉及一种车联网计算任务卸载方法及装置。该方法充分考虑邻近服务车辆的剩余可用计算资源，首先采用层次分析法(AHP)对用户车辆产生的任务进行优先级划分；其次，以降低任务的处理时延及提高卸载成功... 详细信息

标准号: CN117793665A

本发明涉及车联网技术领域，尤其是涉及一种车联网计算任务卸载方法及装置。该方法充分考虑邻近服务车辆的剩余可用计算资源，首先采用层次分析法(AHP)对用户车辆产生的任务进行优先级划分；其次，以降低任务的处理时延及提高卸载成功率为优化目标，设计了一种改进的结合注意力机制的序列到序列任务调度模型；最后，通过Actor‑Critic(AC)强化学习算法对该模型进行训练，得到基于AHP‑AC的任务卸载策略优化模型并输出最优的任务卸载及调度策略。与现有技术相比，本发明具有提高任务卸载系统稳定性、降低任务处理时延的同时提高执行成功率等优点。

关键词：任务卸载车联网成功率可用计算资源强化学习算法层次分析法系统稳定性注意力机制策略优化处理时延调度策略服务车辆任务处理任务调度用户车辆优化目标时延卸载邻近输出改进

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计算任务调度方法、系统、电子设备和存储介质

计算任务调度方法、系统、电子设备和存储介质

引用

作者：张浩龙 100096 北京市海淀区西三旗建材城内建中路12幢一层1268号

本申请提供了一种计算任务调度方法、系统、电子设备和存储介质，所述方法包括：对片上系统配置的多种类型的计算资源进行探测，多种类型的计算资源为不同类型的硬件资源；在探测到片上系统配置有至少两种类型的计算资源的情况下，确定... 详细信息

标准号: CN117519922A

本申请提供了一种计算任务调度方法、系统、电子设备和存储介质，所述方法包括：对片上系统配置的多种类型的计算资源进行探测，多种类型的计算资源为不同类型的硬件资源；在探测到片上系统配置有至少两种类型的计算资源的情况下，确定至少两种类型的计算资源各自是否有可用算力；在有可用算力的可用计算资源的类型是至少两个的情况下，确定每种类型的可用计算资源的资源参数值；根据不同类型的可用计算资源的资源参数值，将人工智能模型的计算任务调度给至少两种类型的可用计算资源。如此，能够将人工智能模型的计算任务调给片上系统中尽可能多的计算资源并行执行，实现对片上系统计算资源的充分利用，因而加速了人工智能模型的计算任务推理速度。

关键词：计算资源可用计算资源片上系统人工智能模型任务调度可用探测并行执行存储介质电子设备硬件资源配置的推理配置申请

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通信方法、通信装置、通信系统、介质、芯片和程序产品

通信方法、通信装置、通信系统、介质、芯片和程序产品

引用

作者：李奎奎曾清海孙飞娄崇陈卫民 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

一种通信方法、通信装置、通信系统、计算机可读存储介质、芯片以及计算机程序产品。通信方法包括：计算管理单元确定N个边缘计算节点的可用计算资源，其中N为大于等于1的整数；以及基于所述可用计算资源，所述计算管理单元确定计算任... 详细信息

标准号: CN118175586A

一种通信方法、通信装置、通信系统、计算机可读存储介质、芯片以及计算机程序产品。通信方法包括：计算管理单元确定N个边缘计算节点的可用计算资源，其中N为大于等于1的整数；以及基于所述可用计算资源，所述计算管理单元确定计算任务在所述N个边缘计算节点间的分配。以此方式，能够简化边缘计算节点间的协同计算，简化系统设计，降低成本，同时提升安全性。

关键词：计算节点计算管理单元可用计算资源计算机可读存储介质计算机程序产品简化系统通信装置通信系统通信芯片协同分配

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一种基于强化学习的车联网计算卸载策略

一种基于强化学习的车联网计算卸载策略

引用

作者：李浩孙定蜜陈亦敏李京蔚普康 650091 云南省昆明市五华区翠湖北路2号

本发明公开了一种基于强化学习的车联网计算卸载策略，包括以下步骤：当有车辆计算任务到达时，对计算卸载任务进行判断，若车辆计算任务可进行卸载，则上传卸载请求查看当前RSU是否有可用计算资源；若当前RSU没有足够的计算资源，则将... 详细信息

标准号: CN118101696A

本发明公开了一种基于强化学习的车联网计算卸载策略，包括以下步骤：当有车辆计算任务到达时，对计算卸载任务进行判断，若车辆计算任务可进行卸载，则上传卸载请求查看当前RSU是否有可用计算资源；若当前RSU没有足够的计算资源，则将计算任务上传至云服务器进行计算卸载任务，计算完成后将结果返回车辆；否则计算车辆在当前RSU内停留的时间，如果车辆可在当前RSU服务范围内完成计算卸载，则根据强化学习算法生成卸载策略，然后当前RSU返回卸载结果至车辆；否则利用LSTM算法预测车辆轨迹，在预测位置的RSU服务器范围内，根据强化学习生成卸载策略，最终将卸载决策返回车辆。提高任务卸载的智能性和效率，以适应车联网中对时延敏感任务计算的迫切需求。

关键词：卸载强化学习车联网上传可用计算资源强化学习算法车辆轨迹计算资源结果返回迫切需求任务计算任务卸载算法预测卸载决策卸载请求预测位置云服务器智能性返回对时服务器停留敏感服务

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