CN115129659A - 主协内核计算机处理平台 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种主协内核计算机处理平台，包括：计算机处理器件，设置在管理同城相同品牌的各个店面的大数据应用网元端，用于根据目标店面的座位数量、实体区域面积以及周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量采用智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理；所述计算机处理器件中包括主处理内核、协处理内核、数据缓存单元以及信息存储芯片，所述协处理内核用于建立并训练智能预测体。通过本发明，能够在数据服务端采用定制结构的计算机处理器件作为硬件平台，用于基于智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理，从而为后续的同城店面服务人员的动态分配提供有价值的参考信息。
Description
技术领域
本发明涉及计算机系统领域，尤其涉及一种主协内核计算机处理平台。
背景技术
电子计算机分数字和模拟两类。通常所说的计算机均指数字计算机，其运算处理的数据，是用离散数字量表示的。而模拟计算机运算处理的数据是用连续模拟量表示的。模拟机和数字机相比较，其速度快、与物理设备接口简单，但精度低、使用困难、稳定性和可靠性差、价格昂贵。故模拟机已趋淘汰，仅在要求响应速度快，但精度低的场合尚有应用。把二者优点巧妙结合而构成的混合型计算机，尚有一定的生命力。当前，对于如何在同一城市范围内对基于各个店面分别对应的当天预期商品消耗数量执行同城店面服务人员的动态分配是一个难题，一方面原因在于无法准确预测每一店面的当天预期商品消耗数量，另一方面原因在于在管理端缺乏有效的硬件实现模式。
发明内容
为了解决相关领域的技术问题，本发明提供了一种主协内核计算机处理平台，能够在数据服务端采用包括主处理内核、协处理内核、数据缓存单元以及信息存储芯片的定制结构的计算机处理器件作为硬件平台，用于基于目标店面的座位数量、实体区域面积以及周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量采用智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理，进而实现在同一城市范围内对基于各个店面分别对应的当天预期商品消耗数量执行的同城店面服务人员的动态分配。
根据本发明的一方面，提供了一种主协内核计算机处理平台，所述平台包括；
计算机处理器件，设置在管理同城相同品牌的各个店面的大数据应用网元端，分别与座位解析设备、区域检测设备以及邻域分析设备连接，用于根据目标店面的座位数量、实体区域面积以及周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量采用智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理；
所述计算机处理器件中包括主处理内核、协处理内核、数据缓存单元以及信息存储芯片，所述协处理内核用于建立并训练智能预测体，以及与所述主处理内核连接，用于将建立并训练后的智能预测体发送给所述主处理内核使用；
座位解析设备，设置在大数据应用网元端，用于针对目标店面获取所述目标店面的实体经营区域中的座位数量；
区域检测设备，用于针对目标店面获取所述目标店面所负责区域的实体区域面积；
邻域分析设备，用于获取目标店面周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量，被确定为目标店面的每一周围店面到目标店面的距离小于等于预设距离限量；
人员分配器件，与所述计算机处理器件连接，用于基于同城各个店面分别对应的当天的商品消耗数量执行同城店面服务人员的动态分配；
其中，获取目标店面周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量，被确定为目标店面的每一周围店面到目标店面的距离小于等于预设距离限量包括：目标店面周围多个店面的数量与目标店面的实体经营区域的实体面积正向关联。
根据本发明的另一方面，还提供了一种主协内核计算机处理方法，所述方法包括使用如上述的主协内核计算机处理平台以采用包括主处理内核、协处理内核、数据缓存单元以及信息存储芯片的定制结构的计算机处理器件以基于目标店面的座位数量、实体区域面积以及周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量采用智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明第一实施方案示出的主协内核计算机处理平台的内部结构图。
图2为根据本发明第二实施方案示出的主协内核计算机处理平台的内部结构图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的主协内核计算机处理平台的实施方案进行详细说明。
智能分析指计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。用户可以根据的视频内容分析功能，通过在不同摄像机的场景中预设不同的报警规则，一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，系统会自动发出报警，监控工作站自动弹出报警信息并发出警示音，用户可以通过点击报警信息，实现报警的场景重组并采取相关措施。
当前，对于如何在同一城市范围内对基于各个店面分别对应的当天预期商品消耗数量执行同城店面服务人员的动态分配是一个难题，一方面原因在于无法准确预测每一店面的当天预期商品消耗数量，另一方面原因在于在管理端缺乏有效的硬件实现模式。
为了克服上述不足，本发明搭建了一种主协内核计算机处理平台，能够有效解决相应的技术问题。
本发明具备以下两处有益的技术效果：第一处、基于目标店面的座位数量、实体区域面积以及周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量采用智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理，从而便于执行后续的同城店面服务人员的整体动态分配；第二处、在管理同城相同品牌的各个店面的大数据应用网元端基于同城各个店面分别对应的当天的商品消耗数量执行同城店面服务人员的动态分配，其中，在同城店面服务人员总数不变时，某一店面对应的当天的商品消耗数量越多，为所述某一店面分配的店面服务人员数量越多。
图1为根据本发明第一实施方案示出的主协内核计算机处理平台的内部结构图，所述平台包括：
计算机处理器件，设置在管理同城相同品牌的各个店面的大数据应用网元端，分别与座位解析设备、区域检测设备以及邻域分析设备连接，用于根据目标店面的座位数量、实体区域面积以及周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量采用智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理；
所述计算机处理器件中包括主处理内核、协处理内核、数据缓存单元以及信息存储芯片，所述协处理内核用于建立并训练智能预测体，以及与所述主处理内核连接，用于将建立并训练后的智能预测体发送给所述主处理内核使用；
座位解析设备，设置在大数据应用网元端，用于针对目标店面获取所述目标店面的实体经营区域中的座位数量；
区域检测设备，用于针对目标店面获取所述目标店面所负责区域的实体区域面积；
邻域分析设备，用于获取目标店面周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量，被确定为目标店面的每一周围店面到目标店面的距离小于等于预设距离限量；
人员分配器件，与所述计算机处理器件连接，用于基于同城各个店面分别对应的当天的商品消耗数量执行同城店面服务人员的动态分配；
其中，获取目标店面周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量，被确定为目标店面的每一周围店面到目标店面的距离小于等于预设距离限量包括：目标店面周围多个店面的数量与目标店面的实体经营区域的实体面积正向关联；
其中，目标店面周围多个店面的数量与目标店面的实体经营区域的实体面积正向关联包括：目标店面的实体经营区域的实体面积的数值越小，目标店面周围多个店面的数量越小；
以及目标店面周围多个店面的数量与目标店面的实体经营区域的实体面积正向关联包括：当目标店铺周围店面的数量没达到需要的数量时，进一步扩大周围店面的搜索范围以确保目标店铺周围店面的数量达到需要的数量。
接着，继续对本发明的主协内核计算机处理平台的具体结构进行进一步的说明。
图2为根据本发明第二实施方案示出的主协内核计算机处理平台的内部结构图。
相比较于图1中的第一实施方案，图2中根据本发明第二实施方案示出的主协内核计算机处理平台还可以包括：
负荷监控器件，与所述协处理内核以及所述主处理内核分别连接，用于分别测量所述协处理内核以及所述主处理内核的当前占用百分比；
其中，分别测量所述协处理内核以及所述主处理内核的当前占用百分比采用同步测量模式分别测量所述协处理内核以及所述主处理内核的当前占用百分比；
其中，基于同城各个店面分别对应的当天的商品消耗数量执行同城店面服务人员的动态分配包括：在同城店面服务人员总数不变时，某一店面对应的当天的商品消耗数量越多，为所述某一店面分配的店面服务人员数量越多。
根据发明的任一实施方案示出的主协内核计算机处理平台中：
在所述计算机处理器件中，所述信息存储芯片与所述协处理内核连接，用于存储所述协处理内核建立并训练后的智能预测体；
其中，在所述计算机处理器件中，所述数据缓存单元与所述主处理内核连接，用于缓存所述主处理内核的输入数据和输出数据；
其中，在所述计算机处理器件中，所述主处理内核用于根据目标店面的座位数量、实体区域面积以及周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量采用智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理；
其中，根据目标店面的座位数量、实体区域面积以及周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量采用智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理包括：所述智能预测体为基于神经网络的预测模型；
其中，存储所述协处理内核建立并训练后的智能预测体包括：存储所述协处理内核建立并训练后的智能预测体的各项模型参数；
其中，所述协处理内核用于建立并训练智能预测体包括：所述协处理内核将某一店面的座位数量、实体区域面积以及某一店面周围多个店面分别对应的某天前一天的商品消耗数量作为智能预测体的各份输入内容，将所述某一店面某天的商品消耗数量作为智能预测体的单份输出内容，实现对智能预测体的单次训练操作。
以及根据发明的任一实施方案示出的主协内核计算机处理平台中：
针对目标店面获取所述目标店面所负责区域的实体区域面积包括：所述目标店面所负责区域为所述目标店面被指定的网络订单派送区域；
其中，所述目标店面所负责区域为所述目标店面被指定的网络订单派送区域包括：同城的相同品牌的各个店面分别被指定的各个网络订单派送区域互不重叠且合并构成同城的全部区域。
同时，为了克服上述不足，本发明还搭建了一种主协内核计算机处理方法，所述方法包括使用如上述的主协内核计算机处理平台以采用包括主处理内核、协处理内核、数据缓存单元以及信息存储芯片的定制结构的计算机处理器件以基于目标店面的座位数量、实体区域面积以及周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量采用智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理。
另外，在所述主协内核计算机处理平台中，根据目标店面的座位数量、实体区域面积以及周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量采用智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理包括：在当天凌晨执行根据目标店面的座位数量、实体区域面积以及周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量采用智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理。
采用本发明的主协内核计算机处理平台，针对现有技术中同城店面服务人员动态分配缺乏可靠有效的解决方案的技术问题，能够在数据服务端采用定制结构的计算机处理器件作为硬件平台，用于基于智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理，从而为后续的同城店面服务人员的动态分配提供有价值的参考信息。
本领域的技术人员在读了对本发明较佳实施例的以上描述后，可对其作出修改与变化。因此，本发明的范围只受相关权利要求的权项限制。
Claims (10)
1.一种主协内核计算机处理平台，其特征在于，所述平台包括：
计算机处理器件，设置在管理同城相同品牌的各个店面的大数据应用网元端，分别与座位解析设备、区域检测设备以及邻域分析设备连接，用于根据目标店面的座位数量、实体区域面积以及周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量采用智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理；
所述计算机处理器件中包括主处理内核、协处理内核、数据缓存单元以及信息存储芯片，所述协处理内核用于建立并训练智能预测体，以及与所述主处理内核连接，用于将建立并训练后的智能预测体发送给所述主处理内核使用；
座位解析设备，设置在大数据应用网元端，用于针对目标店面获取所述目标店面的实体经营区域中的座位数量；
区域检测设备，用于针对目标店面获取所述目标店面所负责区域的实体区域面积；
邻域分析设备，用于获取目标店面周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量，被确定为目标店面的每一周围店面到目标店面的距离小于等于预设距离限量；
人员分配器件，与所述计算机处理器件连接，用于基于同城各个店面分别对应的当天的商品消耗数量执行同城店面服务人员的动态分配；
其中，获取目标店面周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量，被确定为目标店面的每一周围店面到目标店面的距离小于等于预设距离限量包括：目标店面周围多个店面的数量与目标店面的实体经营区域的实体面积正向关联。
2.如权利要求1所述的主协内核计算机处理平台，其特征在于，所述平台还包括：
负荷监控器件，与所述协处理内核以及所述主处理内核分别连接，用于分别测量所述协处理内核以及所述主处理内核的当前占用百分比；
其中，分别测量所述协处理内核以及所述主处理内核的当前占用百分比采用同步测量模式分别测量所述协处理内核以及所述主处理内核的当前占用百分比；
其中，基于同城各个店面分别对应的当天的商品消耗数量执行同城店面服务人员的动态分配包括：在同城店面服务人员总数不变时，某一店面对应的当天的商品消耗数量越多，为所述某一店面分配的店面服务人员数量越多。
3.如权利要求1-2任一所述的主协内核计算机处理平台，其特征在于：
在所述计算机处理器件中，所述信息存储芯片与所述协处理内核连接，用于存储所述协处理内核建立并训练后的智能预测体。
4.如权利要求3所述的主协内核计算机处理平台，其特征在于：
在所述计算机处理器件中，所述数据缓存单元与所述主处理内核连接，用于缓存所述主处理内核的输入数据和输出数据。
5.如权利要求4所述的主协内核计算机处理平台，其特征在于：
在所述计算机处理器件中，所述主处理内核用于根据目标店面的座位数量、实体区域面积以及周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量采用智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理。
6.如权利要求5所述的主协内核计算机处理平台，其特征在于：
根据目标店面的座位数量、实体区域面积以及周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量采用智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理包括：所述智能预测体为基于神经网络的预测模型。
7.如权利要求6所述的主协内核计算机处理平台，其特征在于：
存储所述协处理内核建立并训练后的智能预测体包括：存储所述协处理内核建立并训练后的智能预测体的各项模型参数。
8.如权利要求7所述的主协内核计算机处理平台，其特征在于：
所述协处理内核用于建立并训练智能预测体包括：所述协处理内核将某一店面的座位数量、实体区域面积以及某一店面周围多个店面分别对应的某天前一天的商品消耗数量作为智能预测体的各份输入内容，将所述某一店面某天的商品消耗数量作为智能预测体的单份输出内容，实现对智能预测体的单次训练操作。
9.如权利要求1-2任一所述的主协内核计算机处理平台，其特征在于：
针对目标店面获取所述目标店面所负责区域的实体区域面积包括：所述目标店面所负责区域为所述目标店面被指定的网络订单派送区域；
其中，所述目标店面所负责区域为所述目标店面被指定的网络订单派送区域包括：同城的相同品牌的各个店面分别被指定的各个网络订单派送区域互不重叠且合并构成同城的全部区域。
10.一种主协内核计算机处理方法，所述方法包括使用如权利要求1-9任一所述的主协内核计算机处理平台以采用包括主处理内核、协处理内核、数据缓存单元以及信息存储芯片的定制结构的计算机处理器件以基于目标店面的座位数量、实体区域面积以及周围多个店面分别对应的当天前一天的商品消耗数量采用智能预测体实现对目标店面当天的商品消耗数量的预测处理。
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Cited By (2)
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| CN116340104A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-06-27 | 陈春兰 | 计算机无盘工作站应用数据鉴定系统 |
| CN116340104B (zh) * | 2023-03-29 | 2024-01-12 | 广州易享信息科技有限公司 | 计算机无盘工作站应用数据鉴定系统 |
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