中北大学田承卓获国家专利权
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龙图腾网获悉中北大学申请的专利云原生环境下AI驱动的软件开发资源智能调度方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN121349673B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202511471692.2,技术领域涉及:G06F9/50;该发明授权云原生环境下AI驱动的软件开发资源智能调度方法及系统是由田承卓;洪军设计研发完成,并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本云原生环境下AI驱动的软件开发资源智能调度方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了云原生环境下AI驱动的软件开发资源智能调度方法及系统,涉及软件开发技术领域,该方法包括以下具体步骤:S1:采集云原生环境下软件开发过程中的资源数据、任务数据以及环境状态数据;S2:对采集到的数据进行清洗、归一化与特征提取处理,去除异常数据与冗余数据,将不同格式的数据转换为统一格式,并提取数据中的关键特征,得到标准化数据集;本发明通过构建基于时序预测模型且融入特征权重强化机制的资源需求预测子模型,深度挖掘任务数据与历史资源数据间的复杂关联,使其能够精准预测各软件开发任务的资源需求,避免了传统方法难以精准预测任务资源需求的问题。
本发明授权云原生环境下AI驱动的软件开发资源智能调度方法及系统在权利要求书中公布了:1.云原生环境下AI驱动的软件开发资源智能调度方法,其特征在于,该方法包括以下具体步骤: S1:采集云原生环境下软件开发过程中的资源数据、任务数据以及环境状态数据; S2.:对采集到的数据进行清洗、归一化与特征提取处理,去除异常数据与冗余数据,将不同格式的数据转换为统一格式,并提取数据中的关键特征,得到标准化数据集; S3:将得到的标准化数据集中的任务数据与历史资源使用数据输入至预先训练好的资源需求预测子模型,输出各软件开发任务的资源需求预测结果; S4:通过云原生环境中的监控组件实时采集各节点的资源剩余量、资源使用率、节点通信延迟及节点故障状态,生成资源实时状态表; S5:将得到的资源需求预测结果与得到的资源实时状态表输入至资源优化分配子模型,输出针对各软件开发任务的最优资源调度方案; S6:依据生成的最优资源调度方案,通过云原生环境中的调度执行组件完成资源的分配与调度;同时,实时监控任务执行进度、资源使用偏差及节点状态变化,当出现资源使用偏差超过预设阈值或节点故障时,将实时监控数据反馈至资源需求预测子模型与资源优化分配子模型,重新生成调整后的资源调度方案。
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