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公开(公告)号：CN115861715B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310113097.6
申请日：2023-02-15
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06F16/36 , G06N5/02
Abstract: 本发明涉及图像特征识别领域，特别是指基于知识表示增强的图像目标关系识别算法，本发明解决了现有技术中因设备所采集的稀疏图像数据无法使用常规的视觉与语义混合特征来进行视觉关系检测的问题。本发明包括以下步骤：A视觉特征采集；B知识图谱建立；C其他信息来源获取；D特征映射。本发明很好地解决物联网图像数据稀疏而无法使用传统视觉关系检测算法的问题。本发明提出的基于知识表示增强的模型不仅引入先验知识来弥补输入数据稀疏的不足，还通过减少用于提取关系的视觉特征的参数并设计一个将视觉特征与先验知识相结合的损失函数，提高了视觉关系检测的效率及表现。
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公开(公告)号：CN115840788B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310141100.5
申请日：2023-02-21
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种MySQL数据同步到ES的方法、装置、终端及存储介质，该方法先开启MySQL binlog日志，使用row模式，并设置server_id；在项目的配置文件中配置ES索引生成规则；构建并初始化ES索引，将对应的MySQL表全表数据同步到ES索引中；监听MySQL binlog日志，将有变化的数据表同步到ES索引中；生成.db文件并记录mysql‑binlog文件位置到文件中。本发明的方案没有侵入业务系统、没有硬编码，不需要单独编写创建ES索引、没有时延、部署简单方便。
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公开(公告)号：CN115861715A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310113097.6
申请日：2023-02-15
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06F16/36 , G06N5/02
Abstract: 本发明涉及图像特征识别领域，特别是指基于知识表示增强的图像目标关系识别算法，本发明解决了现有技术中因设备所采集的稀疏图像数据无法使用常规的视觉与语义混合特征来进行视觉关系检测的问题。本发明包括以下步骤：A视觉特征采集；B知识图谱建立；C其他信息来源获取；D特征映射。本发明很好地解决物联网图像数据稀疏而无法使用传统视觉关系检测算法的问题。本发明提出的基于知识表示增强的模型不仅引入先验知识来弥补输入数据稀疏的不足，还通过减少用于提取关系的视觉特征的参数并设计一个将视觉特征与先验知识相结合的损失函数，提高了视觉关系检测的效率及表现。
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公开(公告)号：CN114666640B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202210563041.6
申请日：2022-05-23
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
IPC: H04N21/43 , H04N21/858 , H04L69/08
Abstract: 本发明公开了一种边缘网关接入服务器，包括网络通信模块、任务分发处理模块、业务处理模块、数据分发模块和辅助模块；网络通信模块收到网络请求，将收到的请求放入任务队列处理；任务分发处理模块从任务队列中获取任务，将任务分发给业务处理模块去做对应的业务；业务处理模块将任务处理结果返回数据分发模块；数据分发模块收到数据后将数据扔到内存缓冲中；数据分发任务从内存缓存中取数据，然后将数据发送给客户端。本发明数据的传输效率高、网络性能好，解决了音视频不同步的问题；并为程序的正常运行奠定了基础。
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公开(公告)号：CN114358667B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210276116.2
申请日：2022-03-21
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF网络学习的景区风险预测模型构建方法，包括以下步骤：固定因素提取，获取景区历史旅游数据，提取某一时间段内的影响景区风险大小的相对固定因素，并采用线性假设方式将提取的相对固定因素组合为景区风险线性函数；浮动因素提取，根据景区历史旅游数据提取浮动因素，并构建RBF网络对提取的浮动因素进行线性转换，获得与景区风险线性相关的的浮动因素；风险预测模型构建，合并固定因素和浮动因素得到最终景区风险模型。本发明可以定量的反映旅游景区的风险情况，将有限的救援力量投入关键的地点，提高救援的精准度，降低风险发生的概率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114417802A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210281893.6
申请日：2022-03-22
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
IPC: G06F40/18 , G06F40/186 , G06F40/174
Abstract: 本发明公开了一种智能化报表生成系统，包括数据采集模块、数据导入导出模块、数据处理模块、数据匹配模块、任务生成模块和数据存储模块。系统采集报表数据，按预设报表采集格式要求编制excel表头模板导入报表系统获基础信息表，并将已有的基础信息表根据业务领域进行分类，并根据业务规则建立关联关系映射表；用户在解析excel表头模板后与数据中台建立的映射表表头进行匹配，根据匹配结果返回相应的报表数据。系统还可以根据数据匹配返回数据中的缺失数据生成数据采集任务并下发至区域所辖单位。本发明采用自定义模板，导入模板自动关联数据中台数据，以核待采，对数据进行查缺补漏，减少基层工作人员的工作负担，达到减负的目的。
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公开(公告)号：CN115001650B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210503069.0
申请日：2022-05-09
Applicant: 电子科技大学 , 创意信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的实体对齐的加密计算系统及方法，系统中首先构建了四个用于安全计算的构建块：安全的矩阵乘法构建块、安全的聚合构建块、安全的矩阵点乘构建块和安全的非线性计算构建块；在以上构建块的基础上，提出了安全的实体对齐的系统，该系统包括两个组成部分：安全的前向推理模块和安全的参数更新模块；本发明采用可打包的加性同态结合两方安全计算的技术，首先利用安全的前向推理算法为每一个节点聚合包含其邻接信息的嵌入表示，然年利用安全的参数更新算法来更新实体对齐模型的网络参数，实现实体对齐模型的安全学习过程，不会泄露任何有关节点的信息。
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公开(公告)号：CN112488901B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202011505376.X
申请日：2020-12-18
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种地理信息系统无感加载方法、装置、终端及存储介质，方法包括以下步骤：将图层设置为不可捕捉、不可编辑状态，并采用系统线型、系统填充风格进行图层风格渲染；然后根据使用情况设置部分图层的状态为不可见，并对图层设置可见比例尺，同时提取图层中的全局性的要素进行地图全幅显示；对图层中的对象设置过滤对象尺寸和文本字高，以及构造SQL条件来过滤图层对象；在地图中建立合适的空间索引和影像金字塔，并对当前地图信息进行缓存生成一系列缓存图片，实现对地理信息系统的无感加载。本发明采用多业务图层迭代，完全屏蔽地理信息系统加载感知，不会造成页面崩溃，提升了使用感知，降低了地理信息系统的加载对业务系统的干扰。
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公开(公告)号：CN112561341B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011505341.6
申请日：2020-12-18
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06Q50/26 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种城市灾害多元动态协同处置系统，包括：动态协同子系统，利用的衍生/次生突发事件耦合方法，生成多园区/跨部门应急处置方案；综合指挥子系统，对各职能部门进行协同指挥和冲突消解，汇总灾害信息并进行分析与推理，同时下达与分发多个任务；应急物资管理调度子系统，优化多元应急物资调配，对应急物资进行多目标调度管理；应急管理决策知识库，基于物资应急预案自动匹配模型构建应急管理方案，利用跨领域知识图谱、知识冲突与冗余检测机制和群智推理决策方法，构建的应急管理决策知识库。本发明通过城市灾害多元动态协同
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公开(公告)号：CN116306779A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310089311.9
申请日：2023-02-09
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
IPC: G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于结构可区分表示图神经网络的知识推理方法，属于知识图推理技术领域，方法先对训练数据进行预处理；然后建立领域聚合机制；通过领域聚合机制构建图注意网络模型，利用图注意网络模型学习预处理后训练数据的嵌入表示；设置损失函数，对图注意网络模型进行端到端训练并利用损失函数更新模型的网络参数；将预处理后的训练数据输入到更新后的图注意网络模型中进行训练，使用训练完成的模型补全知识图。本发明通统一了训练数据的表示方式。然后设计一个邻域聚合机制，增强网络模型的可区分性，构建完整图注意网络模型，根据邻域聚合机制设计编码器‑解码器的结构，利用图注意网络学习的训练数据嵌入表示，提高了模型的辨别能力。
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