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知识产权简介:本发明提供了一个基于分离式异构资源架构的OLAP加速方法、系统及部署，所述基于分离式异构资源架构的OLAP加速方法包括：基于最小化数据移动的主动式缓存数据管理器，基于数据本地化处理和算子异构加速的细粒度下推算子管理器。主动式缓存数据管理器根据缓存可用性编排数据批处理顺序，异步获取未缓存数据，以及主动推送已处理批数据；细粒度下推算子管理器， 将下推算子与OLAP引擎解耦，根据数据本地性以及算子的算力要求，将细粒度的可执行任务分配到不同节点执行，并且为可执行任务分配刚好足够的资源。本发明可以解决以存算分离架构进行部署的OLAP场景中，数据移动量大以及出现计算瓶颈的问题，减少数据在本地与远端存储之间的移动，使用异构资源如GPU加速部分算子，最终减少OLAP请求的总体执行时间，同时优化任务的资源使用。
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知识产权简介:一种基于多分片及跨链技术的卫星互联网区块链机制：通过多分片区块链网络连接的卫星、信关站和控制中心，该机制采用多分片的方式来管理区块链的存储和共识，具有更高的区块链性能，同时针对卫星互联网进行优化，加入了中继卫星节点，有效提高了网络带宽利用率和降低星地链路的并发压力，使得区块链适用于卫星互联网。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／电信、广播电视和卫星传输服务／卫星传输服务, 信息传输、软件和信息技术服务业／软件和信息技术服务业／数据处理和存储服务, 信息传输、软件和信息技术服务业／互联网和相关服务／互联网接入及相关服务
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知识产权简介:本方案在混合模型算法设计中引入无主设计，采用多提议者的架构，将提议者的区块通过有向无环图（DAG）对区块关系结构化，使用随机算法和时间假设保证系统的活性和安全性。另外通过引入快速确认的条件，在保证协议吞吐能力的同时降低延迟。
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知识产权简介:本发明提供了一种能高效诱导造血干／祖细胞向巨核谱系细胞分化的组合，所述组合包括三个组分：第一组分是HSE7基因或蛋白、HSE7的mRNA、HSE7表达盒或HSE7促进剂；第二组分是组蛋白去乙酰化酶抑制剂；第三组分是γ-氨基丁酸激动剂。还提供了一种高效诱导造血干／祖细胞向巨核谱系细胞分化的方法，包括过表达HSE7，抑制HDAC表达和/或活性以及施用GABA激动剂。
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知识产权简介:建立了一种基于泄漏电脑通信系统，系统将人体作为信号传输媒介，利用耳机或电极来接受笔记本电脑的电信号。笔记本电脑适配器在连接电源的情况下，用户触摸笔记本电脑的金属外壳。耳机或电极能够通过人体采集到来自笔记本电脑的泄漏电流。基于耳机，我们在笔记本电脑和台式电脑之间建立了一个无处不在的安全通信系统，因为耳机在日常生活中极为常见，而且该系统对其他设备没有依赖性。作为一个安全可靠的通信系统，用户可以用这个系统传输重要信息，如重要文件的钥匙。另一方面，提出了一个基于电极的通信系统，以实现笔记本电脑和穿戴设备的通信。这允许构建方便且实用的设备间通信，只需要一次触摸就可以实现从笔记本电脑到可穿戴设备的信息推送，这可以用于账户登录、支付等。
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知识产权简介:本发明提供了一种针对Microsoft Azure云的攻击面检测方法和系统，该方法和系统可以用于快速检测Azure云租户中的权限分配、服务配置和防御部署情况，能够从目录配置、数据获取、权限提升、权限维持几个层面检测租户的脆弱点，从而较为全面准确的对Azure云环境进行快速安全检测和风险发现
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知识产权简介:本发明提供了一种面向Multi-LoRA推理场景的大模型内存管理方法、系统及部署，所述基面向Multi-LoRA推理场景的大模型管理系统包括：基于树状结构的内存块管理器，将GPU内存与主存中的LoRA权重与KV缓存进行统一的，灵活的，符合逻辑的管理；基于收益的内存块调度器，监控全局的内存使用情况与各个内存块的使用频率等情况，并评估保留各个内存块带来的收益。在运行时GPU内存压力较小的情况下，内存调度器评估主存上各个内存块，通过两级内存管理将收益最大的一部分内存块迁移回GPU内存。在运行时GPU内存压力过大的情况下，内存块调度器评估GPU内存上各个内存块，通过两级内存管理将损失最小的一部分GPU内存块迁移到主存。本发明可以解决在多LoRA推理场景下的内存资源管理与调度问题，提升该场景下大模型推理的性能效果，确保满足预设的服务质量目标。
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知识产权简介:一种基于时间步解耦的深度学习生成模型优化方法及系统，将扩散模型的训练任务划分为多个独立时间步的子任务，每个子任务针对特定时间步优化其去噪能力；对每个时间步分别训练独立的子模型，避免不同时间步之间的梯度冲突，提升训练的效率与稳定性；在分别独立训练的过程中，通过概率采样和一致性损失函数来优化训练过程，加速了模型训练的收敛速度。在完成时间步解耦训练后，通过模型集成技术，在扩散模型推理过程中的不同时间步下使用上一步中对应的子模型进行推理；最终生成的高质量图像同时具备全局语义一致性与丰富的局部细节。
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知识产权简介:本发明提供了一种基于大模型（LLM）智能体的容器自动化渗透测试方法及系统，该系统和方法可用于对集群容器环境进行高效的漏洞评估和渗透测试。 该系统包括用户交互模块、智能规划模块、环境感知模块和任务执行模块。所述方法包括：首先，用户交互模块接收用户指令并传输至智能规划模块；其次，智能规划模块基于LLM分析用户意图，调用环境感知模块获取集群容器状态信息及配置元数据，并结合内部知识库提供的漏洞情报，生成多阶段攻击路径规划；随后，任务执行模块通过标准接口调用底层安全工具对目标容器执行渗透操作并捕获执行反馈；最后智能规划模块据反馈结果动态修正攻击策略，直至达成预设目标或遍历所有路径。本发明能够有效应对容器环境的动态性挑战，实现从意图理解到攻击执行的自动化闭环，显著提升了渗透测试的覆盖度和响应效率。
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知识产权简介:本方案提出一种创新的基于可信执行环境和GPU的外包深度学习计算框架，通过一种基于随机稀疏矩阵的数据混淆算法实现数据脱敏，保护外包机器学习模型的数据隐私；同时减少可信执行化境内外的接口交互以提高整体框架的性能，最终实现集安全与高效于一体的深度学习模型计算。
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