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公开(公告)号：CN115375677A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211298772.9
申请日：2022-10-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开的基于多路径和多尺度特征融合的酒瓶缺陷检测方法及系统，属于工业检测技术领域，包括：获取酒瓶RGB图像；根据RGB图像和训练好的酒瓶缺陷检测模型中，获得酒瓶缺陷检测结果，其中，酒瓶缺陷检测模型包括多个依次连接的残差提取模块，后三个残差提取模块中的每个残差提取模块均依次连接上采样网络、注意力增强块和检测单元，三个上采样网络按照从与最后一个残差提取模块连接的上采样网络到与倒数第三个残差提取模块连接的上采样网络的方向依次连接，每个上采样网络与残差提取模块之间还设置路径增强模块，残差提取模块的输出输入到路径增强模块中，路径增强模块的输出输入到上采样网络中。提高了酒瓶缺陷检测的准确性。
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公开(公告)号：CN113225318B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110400950.3
申请日：2021-04-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科数字经济研究院有限公司
IPC: H04L9/40 , G06F16/182 , G06F21/60 , H04L9/06 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种政务大数据加密传输及安全存储的方法及系统，数据发送端对获取的政务大数据进行摘要提取；确定摘要加密等级；根据加密等级对政务大数据进行加密处理，生成政务大数据密文；数据发送端将政务大数据密文、摘要以及加密等级，发送到存储器进行存储；数据输出端向存储器发送政务大数据获取请求；存储器对数据输出端的加密等级进行确认，若通过，则将政务大数据密文以及摘要发送给数据输出端，并向数据发送端发送数据被调用通知；数据输出端在接收到数据之后，对数据进行解密，并进行摘要提取，将提取的摘要与接收数据中的摘要进行比对，若相同，则将解密后的数据进行输出展示。提高了信息传输和信息存储时的安全性、提高传输效率。
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公开(公告)号：CN115035119A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210964603.8
申请日：2022-08-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , B07C5/34 , B07C5/02 , B07C5/36
Abstract: 本公开提供了一种玻璃瓶底瑕疵图像检测剔除装置、系统及方法，属于图像瑕疵检测领域，包括采集待检测玻璃瓶的瓶底普通图像和应力图像；获取采集的玻璃瓶底部的普通图像和应力图像，对所述图像分别在不同深度的模型中进行特征提取，获取不同深度的特征图；对不同深度的特征图进行融合，当一个融合节点具有多个输入特征图时，将给每个输入的特征图自动分配权重，融合不同层次的特征图；对融合的特征图进行瑕疵检测，获取瑕疵玻璃瓶并进行剔除；省了大量人工调参的误差，简化了操作流程，大大降低了瑕疵的漏检率，提升了检测效率；有效避免数据流的混乱以及板卡损耗率高，易出现设备各模块工作不同步的现象，大大提升设备的自动化水平。
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公开(公告)号：CN114912772A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210430077.7
申请日：2022-04-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于城市经济分类分析的城市权利透明度差异化评价体系匹配方法及系统，包括以下过程：建立基于城市经济的城市权利透明度差异化评价指标体系；收集城市权利透明度以及城市经济的原始数据，原始数据为连续数据；对该数据进行预处理，预处理后的数据为离散数据；使用关联学习算法构建一个关联模型，将预处理后的数据输入模型。挖掘数据之间的强关联规则，将存在关联的特征抽取出来建立数据基础形成标准数据集；使用分类算法构建一个分类模型，对标准数据集中的的特征数据进行分类；按Bi‑LSTM‑Attention网络输出的分类结果给城市定级，并匹配相应的指标体系进行后续城市权利透明度评估工作。根据上述工作构建系统，该系统包括数据收集模块、数据处理模块、关联规则学习模块、分类模块以及匹配模块。本发明对城市经济进行有效分类是后续匹配城市权利透明度差异化指标体系工作的基础，为保证城市权利透明度差异化评价系统的有效实施提供参考和指导，并解决了城市权利透明度领域现存的评价体系单一化、与经济背景不兼容的问题。
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公开(公告)号：CN114707718A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210318990.8
申请日：2022-03-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
Abstract: 本发明公开了一种针对转发级联规模的预测方法，该方法提出将GAT(图注意力网络)、动态路由、LSTM(长短期记忆循环神经网络)组合成为一个新的模型用于信息级联规模的预测方法。所述方法包括：数据预处理；图注意力网络提取节点特征；划分级联快照；动态路由聚合节点信息；LSTM提取时间信息；MLP(多层感知器)进行最后预测；模型测试。本发明可应用于流行度预测领域。本发明为该领域提供了新的特征提取方法，解决了该领域预测效率低、多模型结合后信息利用率低等问题，并满足了热点事件快速预测及捕捉的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114239807A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111548027.0
申请日：2021-12-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开了一种针对高维数据进行异常检测的方法，将RFE（递归特征消除）和DAGMM（深度自编码高斯混合模型）相结合，通过降维和重构的方式来检测异常数据。首先对数据预处理；通过RFE方法进行特征选择，然后构建压缩网络，获得重构误差和低维特征表示，将两部分作为估计网络的输入，通过估计网络计算能量值。在测试时，通过设置阈值进行异常检测。本发明提供的高维数据异常检测方法，相比于传统的异常检测方法在处理高纬度数据上提高了检测精确，降低了训练时长和误警率，解决了数据维度高，数据类型复杂的高纬数据在异常检测方面精度低，误报率高，时效差等问题。例如能够很好地应用在网络方面来检测流量异常。
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公开(公告)号：CN114238054A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111547972.9
申请日：2021-12-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明提供了一种云服务器资源利用数量预测的方法。该方法改进TFT（时序融合变压器）多步时间序列预测技术，应用在云服务器资源利用数量的预测中。所述方法包括：数据集特征变量分解；生成训练集测试集；数据特征变量划分；设计并改进TFT预测模型；不同的数据特征变量进入模型相应接口；模型训练；生成目标预测模型；模型测试。本发明提供了新的变量分解方法，并利用TFT变量分类提取和多步融合预测的优势，在改进算法之后加快了模型拟合速度，提升了预测准确度和鲁棒性。该发明解决了目前云服务器资源利用的数据由于特征变量过少，多步预测准确度低的技术问题，满足了云服务平台通过对服务器资源利用数量的预测进行安全部署、资源协调的需求。
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公开(公告)号：CN113949644A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111230819.3
申请日：2021-10-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L41/147 , H04L41/142 , H04L41/14 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04L43/0876
Abstract: 本发明提供了一种网站访问量预测方法及系统。该方法结合了LSTM模型(长短期记忆神经网络)和prophet模型(可分解时间序列模型)。所述方法包括：数据预处理，建立训练集；创建深度学习网络，采用LSTM模型建立循环神经网络并训练；把训练好的模型保存并在验证集上验证实验结果；保存结果一并计算误差；创建prophet模型，并训练；把训练好的模型保存并在验证集上验证实验结果；保存结果二并计算误差；创建二元一次方程对结果一和结果二进行线性回归得到权重和偏置参数；代入参数进行最终与预测并计算误差。本发明应用于网站平台的用户访问量预测领域，提高了预测准确度，满足了网站的流量风险评估和流量控制的实际需求。
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公开(公告)号：CN113920418A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111230965.6
申请日：2021-10-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V20/00 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及了基于YOLOv4的玻璃瓶瓶底模点识别分类方法及系统，通过工业相机获取玻璃瓶底模点图像，然后对每个玻璃瓶底模点图像进行标注以及定义类别，形成训练、验证和测试图像数据集，再经过搭建YOLOv4目标检测模型，对模型进行训练；在及测试结果达到预定标准后，得到预测模型；最后将预测模型加载到检测一体机中，以预测模型的输出结果控制PLC将预先设定好的特定编号的玻璃瓶进行击打回收。本发明提供的基于YOLOv4模型的玻璃瓶底模点目标检测方法及系统，用以提高玻璃瓶的识别和废弃模板所制造玻璃瓶的回收效率，适合应用于机器视觉玻璃瓶检测行业。
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公开(公告)号：CN109492140A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811313507.7
申请日：2018-11-06
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/93
Abstract: 本发明公开了一种国内外标准文档的比对方法及系统，包括：标准文档录入：根据指定技术领域，搜索指定技术领域内的国内标准文档和国外标准文档，将搜索到的国内标准文档、国外标准文档及相关信息导入到对应的数据库中；相关信息，包括：标准号、标准名称和自定义编号；标准文档分类：指定技术领域包括若干个子技术领域，将录入的标准文档根据所归属的子技术领域进行分类；录入对比指标：根据指定技术领域，录入标准文档对比指标；对比指标分类关联：将每个子技术领域的技术指标参数与对比指标分类相关联；标准比对：基于对比指标，实现指定技术领域内的国内标准文档与相同技术领域内的国外标准文档进行一一比对。
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