广东开放大学（广东理工职业学院）

本发明提出了低空物流无人机飞行中健康预测与分级安全控制方法，涉及健康预测与分级安全控制技术领域，通过模型轻量化压缩方法对健康预测模型进行轻量化压缩，通过轻量推理引擎产出每帧预测结果，并对每帧预测结果附加有效时间戳，通过时效约束规则在有效期内裁定安全等级并执行相应控制动作，同时锁定对应等级并维持最低驻留时长，通过稳定决策环境信息下本次控制执行的真实结果与事前预测偏差的比对，将累积偏差用于模型参数修正，获得长期协同信息。本发明能够在飞行中对关键部件失效趋势进行短时预测并与分级安全控制紧密耦合。

本发明提供融合AI算力的超高速海量数据存储方法及系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：将每条数据访问记录映射至各任务执行区间，并建立相邻任务执行区间之间的数据关联，识别各数据对象在AI算力执行过程中数据关联的变化程度，得到阶段跃迁量，将阶段跃迁量变化连续一致的轨迹交替数据连接，并将阶段跃迁量发生变化的轨迹交替数据作为连接边界，识别各数据对象在后续AI算力执行过程中的持续承载程度，得到缓存承接量，将缓存承接量的差值小于预设承接量的数据对象划分为同一连续缓存单元，将同一连续缓存单元的数据对象映射至同一缓存区域。本发明能够实现缓存数据与AI算力任务阶段同步演化，避免缓存数据与实际访问数据偏离。