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孙宇

作品数：10 被引量：3H指数：1
供职机构：南京大学更多>>
相关领域：经济管理电子电信环境科学与工程医药卫生更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇专利
  • 4篇学位论文

领域

  • 2篇经济管理
  • 2篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇环境科学与工...
  • 1篇医药卫生

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇数据中心
  • 2篇水冷机组
  • 2篇冷机
  • 2篇基站
  • 1篇胆管
  • 1篇胆管细胞
  • 1篇胆管细胞癌
  • 1篇低复杂度
  • 1篇电路
  • 1篇电路功耗
  • 1篇休眠
  • 1篇样本量
  • 1篇银行
  • 1篇用户
  • 1篇用户偏好
  • 1篇软件设计
  • 1篇散热
  • 1篇散热系统

机构

  • 10篇南京大学

作者

  • 10篇孙宇
  • 5篇周海波
  • 2篇余凯
  • 1篇葛云
  • 1篇黄晓林
  • 1篇陈颖

年份

  • 2篇2024
  • 3篇2023
  • 2篇2019
  • 2篇2013
  • 1篇2009
共 10 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
一种基于DQN的数据中心水冷机组能耗优化方法与系统
本发明公开了一种基于DQN的数据中心水冷机组能耗优化方法与系统，为水冷数据中心的PUE优化提出了一种高效的解决方案。本发明主要包括：借助物联网设备收集的海量数据，基于神经网络对水冷机组能耗进行建模；考虑水冷机组的正常工况...
周海波王衍毅孙宇程博姜高翔
医学交叉对比神经网络MCCNN在肝细胞癌和肝内胆管细胞癌中的研究与应用
肝细胞癌和肝内胆管细胞癌是发病率最高的两种原发性肝癌,肝癌的主要临床特点是可预测性低,恶化迅速,较易死亡,并且这两种原发性肝癌的手术计划的选择以及预后评估存在着极大不同,因此,实现肝细胞癌和肝内胆管细胞癌的无创分类对肝癌...
孙宇
关键词：肝细胞癌肝内胆管细胞癌IBS
文献传递
一种多任务学习的数据中心水冷系统能耗预测方法与装置
本发明公开了一种多任务学习的数据中心水冷系统能耗预测方法与装置，为基于水冷散热系统的数据中心的冷却系统的能耗建模预测提供了一个准确率高、可泛化性强、可解释性强的解决方案。本发明包括：获得时序性的来自于物联网传感模块采集的...
周海波姜高翔孙宇程博王衍毅
中小商业银行事业部制改革研究——以民生银行事业部制改革为案例
随着中国加入WTO后五年过渡期的结束，中国金融市场开始全面对外开放，中国的银行业也开始全面迎来外资银行的激烈竞争。大型商业银行已通过迅速完成股份制改造并成功上市（目前工行、建行、中行、交行已上市，农行也于近期成立了股份公...
孙宇
关键词：中小商业银行事业部制
首秦企业生产成本管理子系统的设计与实现
随着钢铁行业市场环境的变化，企业面临巨大的成本压力，在传统模式下的成本管理已经不能够完全适应激烈的市场竞争。钢铁行业存在工艺复杂，品种多样，设备及材料种类繁多，给成本过程控制带来一定难度，尤其是对生产过程中的管控不到位。...
孙宇
关键词：子系统软件设计
一种安全的数据中心优化冷量预测方法与系统
本发明公开了一种安全的数据中心优化冷量预测方法与系统，本发明针对数据中心提出一种具有安全性保障的PUE优化框架，通过优化水冷系统设备的可控参数最小化数据中心的PUE，并满足设备的实际物理约束、安全运行的约束、机房温度的约...
周海波孙宇程博姜高翔王衍毅
一种面向绿色全解耦网络的灵活基站休眠和资源协作方法及系统
本发明公开了一种面向绿色全解耦网络的灵活基站休眠和资源协作方法及系统，本发明首先构建了用户‑上行基站关联矩阵、上行基站运行状态向量和用户功率向量的联合优化问题，在满足用户QoS约束的情况下，最大化上行全解耦网络能效；然后...
周海波孙宇许云霆余凯于全
县域土地生态系统服务功能时空演变特征及其与城镇化耦合关系
相当长的历史时期内，人类错误的认为大自然所具有的生态资源与功能是取之不尽、用之不竭的。工业革命以来，人类活动的范围不断扩大，程度不断增强，城镇化进程不断加快，致使土地覆被和土地结构变化巨大，从而影响到生态系统结构和功能的...
孙宇
关键词：生态系统土地利用时空演变特征
一种面向绿色全解耦网络的全维功耗建模方法及系统
本发明公开了一种面向绿色全解耦网络的全维功耗建模方法及系统，得到了全解耦网络的全面功耗模型，包括全解耦网络基站功耗模型、基站与边缘云之间的前传链路的功耗模型、边缘云的功耗模型以及用户的功耗模型；基站功耗模型中考虑功率放大...
周海波孙宇许云霆余凯于全
一种基于交叉对比神经网络的图像多任务分类方法
本发明公开了一种基于交叉对比神经网络的图像多任务分类方法。本发明将深度神经网络与IBS理论相结合，提出了交叉对比神经网络，包括训练部分和测试部分。训练部分步骤：(1)按序选取图像组成集合，使用网络对任两幅进行特征提取；(...
孙宇陈颖葛云黄晓林
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