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龙图腾网获悉河南米青科技有限公司申请的专利基于人工智能的实训教学资源共享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：CN120238548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510346619.6，技术领域涉及：H04L67/1097；该发明授权基于人工智能的实训教学资源共享方法及系统是由屈一鸣;孙松松;李申;张倩;周正;王佳瑶;邓会敏;任中瑞;王艳华设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的实训教学资源共享方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据存储技术领域，具体公开了一种基于人工智能的实训教学资源共享方法及系统。该方法包括：布设多个存储服务器，在每个存储服务器中设置登录管理表；用户上传教学资源时，根据登录管理表选择一个存储服务器作为第一服务器；在存储服务器中选择第二服务器，并将教学资源同步至第二服务器；第二服务器基于自身已存储的教学资源预测多个未来时间段的访问压力；若存在访问压力大于第一阈值的多个未来时间段，中选择第三服务器，将已存储的部分教学资源同步至第三服务器；第二服务器和第三服务器为共享目标分发访问密钥，共享目标基于访问密钥获取教学资源，通过本发明实现了教学资源的智能分配和优化，大大提高了用户访问体验。

本发明授权基于人工智能的实训教学资源共享方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的实训教学资源共享方法，其特征在于， 布设多个存储服务器，在每个所述存储服务器中设置登录管理表，所述登录管理表记录有每个用户的历史登录信息； 用户上传教学资源时，根据所述登录管理表选择一个所述存储服务器作为第一服务器； 所述第一服务器基于所述教学资源的共享目标和所述登录管理表，在所述存储服务器中选择第二服务器，并将所述教学资源同步至所述第二服务器； 所述第二服务器基于自身已存储的所述教学资源和所述登录管理表，结合预测模型预测多个未来时间段的访问压力； 若存在所述访问压力大于第一阈值的多个所述未来时间段，从所述存储服务器中选择第三服务器，将已存储的部分所述教学资源同步至所述第三服务器； 所述第二服务器和所述第三服务器为所述共享目标分发访问密钥，所述共享目标基于所述访问密钥获取所述教学资源； 预测所述未来时间段的所述访问压力包括以下步骤： 从所述登录管理表提取用户对每种所述教学资源每小时的访问量，基于所述访问量生成每天的访问序列，以年为单位对所述访问序列进行聚类，获得多个聚类结果，基于所述聚类结果为每种所述教学资源划分多种访问模式，并将所述聚类结果的中心作为所述访问模式的代表序列； 获取所述第二服务器已存储的所述教学资源作为待分析资源，基于所述未来时间段的日期获取每种所述待分析资源的所述访问模式，获取所述访问模式中的所述代表序列作为第一预测序列； 获取月度用户变化量，基于所述月度用户变化量修正所述第一预测序列，获得第二预测序列，将不同所述待分析资源的所述第二预测序列进行合并获得第三预测序列，将所述第三预测序列中每小时的所述访问量作为所述未来时间段的所述访问压力； 对所述访问序列进行聚类包括以下步骤： 对不同的所述访问序列进行遍历组合，获得多种组合序列，每种所述组合序列包括两种所述访问序列，分别定义为第一序列和第二序列，基于所述第一序列和所述第二序列计算差值序列，所述差值序列为所述第一序列和所述第二序列对应时间段所述访问量差值的绝对值，基于滑动窗口法处理所述差值序列后获得第一特征； 分别筛选所述第一序列和所述第二序列中数值最大的前N个所述访问量及对应出现的第一时间段和第二时间段，从所述差值序列中提取与所述第一时间段对应的第三序列、与所述第二时间段对应的第四序列，计算所述第三序列和所述第四序列的平均值，分别作为第二特征和第三特征； 基于所述第一特征、所述第二特征和所述第三特征对每个月的所述访问序列进行聚类。

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