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公开(公告)号：CN110547786B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201810555348.5
申请日：2018-06-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0452 , A61B5/04
Abstract: 一种基于多尺度小波变换的心电图波形的形态识别方法，通过本基于多尺度小波变换的心电图波形的形态识别方法，相对于传统的心电图识别，本发明可以更精准的定位峰值位置和范围所在，通过本融合算法可以有效减少由于选择检测尺度不当或是P/T形态多变条件下检测P/T波所造成的损失。特别是对P/T波异常的心电图有更好的检测效果。本发明算法具有容错性高、精确度高等特点，特别是在P/T波检测中，可以有效避免由于P/T波能量集中频率不一致造成的错检和漏检，有效减少因检测不当所造成的误诊等情况。
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公开(公告)号：CN110708160A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910959287.3
申请日：2019-10-10
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Inventor： 付勇 , 杨美红 , 王美琴 , 郭山清 , 王继志 , 陈丽娟 , 樊燕红 , 杨明 , 杨英 , 陈振娅 , 穆超 , 李冠霖 , 杨光 , 文立强 , 王彪 , 杨明瞾 , 王英龙
IPC: H04L9/30
Abstract: 本公开公开了基于SM2算法标量乘法编码的抗侧信道攻击方法及系统，包括：生成基准坐标表，生成预编码坐标参数表ParTable；获取椭圆曲线公钥密码算法的参数k；基于基准坐标表、预编码坐标参数表ParTable和椭圆曲线公钥密码算法的参数k，实时生成编码表；基于实时生成的编码表，完成椭圆曲线公钥密码算法中的固定点标量乘法kG的运算，在椭圆曲线公钥密码的数字签名生成过程、数字签名验证过程、加密过程或密钥交换协商过程中使用运算获取的kG，抵御侧信道攻击。
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公开(公告)号：CN110179453B
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201810555347.0
申请日：2018-06-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402
Abstract: 一种基于卷积神经网络和长短期记忆网络的心电图分类方法，通过多导联心电图数据和卷积神经网络和长短期记忆网络（CNN‑LSTM）组合模型实现心律失常自动分类的方法。一方面多导联心电图较单导联心电图蕴含更多信息，另一方面CNN‑LSTM组合模型结合CNN和LSTM的优点，在学习空间数据结构和时间序列结构方面有着独特优势，利用多导联心电图数据训练CNN‑LSTM能够提高网络的学习效率和心电图识别的精度。
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公开(公告)号：CN108992060A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810568552.0
申请日：2018-06-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本发明公开一种基于LTI滤波与稀疏优化原理的ECG信号恢复方法，先将原始信号进行LTI滤波处理，本发明中选用LTI中的低通滤波进行相应处理，然后通过稀疏优化原理进行信号处理，最后合并形成我们所需要的去除噪音后的信号。在此过程中，通过低通滤波处理的信号能够快速滤除大部分高频噪音，但会对心电的形状发生改变，Q、S等波段会被削平。然后进行稀疏信号优化处理，得到原有波峰波谷信息并去除其他噪音，保证ECG信号的真实性，即在充分抑制ECG中的噪音的同时保护信号细节。
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公开(公告)号：CN104270459B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201410556001.4
申请日：2014-10-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明的增强公平性的云计算用户资源配额分配方法，包括：步骤1：申请类型的判断，如为首次申请，执行步骤2；如为变更申请，执行步骤4；步骤2：获取用户应用系统所对应资源配额的最大限额；步骤3：资源配额首次分配；步骤4：判断变更申请类型，如为减少资源配额，则释放相应的资源配额；如为增加资源配额，执行步骤5；步骤5：计算信用因子；步骤6：如果大于基准值，则分配申请增加的资源配额；如果小于基准值，则将申请增加的资源配额乘以系数再分配给用户；步骤7：以时间为周期动态调整用户的资源配额。本发明的云计算用户资源配额分配方法，阻止资源滥用，增强分配公平性；能够有效预估云计算平台资源需求量，满足更多用户的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105848284A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610286648.9
申请日：2016-05-03
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明提供一种无线传感网络高精度定位系统，其特征在于，包括初始化模块：设置一组锚节点，并选择适当的位置作为坐标原点o，建立原点坐标系xoz,计算各个锚节点相对于坐标原点o的相对极坐标(r,δ)，每个锚节点上设置有一组红外摄像头，计算各个红外摄像头的方向信息，将各个相对极坐标和红外摄像头方向信息录入对应的锚节点主控模块，被测节点上设置两个红外发光模块。本方法对无线传感网定位参考坐标获取这一核心为题提供低成本高精度的解决方案，对于无线传感网机近距离无线通信高精度定位系统研究具有重要的参考价值。
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公开(公告)号：CN105828291A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610285587.4
申请日：2016-05-03
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明提供一种无线传感网络高精度定位方法，其特征在于，包括如下步骤：设置一组锚节点，并选择适当的位置作为坐标原点o，建立原点坐标系xoz,计算各个锚节点相对于坐标原点o的相对极坐标(r,δ)，每个锚节点上设置有一组红外摄像头，计算各个红外摄像头的方向信息，将各个相对极坐标和红外摄像头方向信息录入对应的锚节点主控模块，被测节点上设置两个红外发光模块。本方法对无线传感网定位参考坐标获取这一核心为题提供低成本高精度的解决方案，对于无线传感网机近距离无线通信高精度定位系统研究具有重要的参考价值。
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公开(公告)号：CN120029694A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510511736.3
申请日：2025-04-23
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及利用深度强化学习和注意力机制的任务卸载方法及系统，属于任务卸载技术领域。包括：数据获取和预处理；数据包括边缘服务器信息、用户信息及任务信息；将预处理后的数据输入至训练好的任务卸载模型，基于DPAQN算法实现任务卸载。本发明DPAQN算法在优化任务卸载的综合性能方面具有明显优势，平均优于现有算法约20.71%到30.39%。
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公开(公告)号：CN118519766B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202410597016.9
申请日：2024-05-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F9/50
Abstract: 本公开提出一种面向国产异构算力集群的作业调度方法及系统，方法包括：在一个调度周期中，根据待调度作业的资源量、算力类型请求，及节点的算力类型标签，从异构算力集群中筛选出候选节点；考虑异构算力资源的性能差异，基于加权轮询计算候选节点权重，将权重最高的候选节点作为第一目标节点；根据异构算力集群及候选节点中各类资源占比对候选节点的资源使用空间进行评分，将评分最高的候选节点作为第二目标节点；随机选择最终目标节点，将待调度作业调度到最终目标节点。本公开通过在节点预选阶段添加初次筛选提升节点预选效率，在节点优选阶段，考虑异构算力资源性能差异和集群的整体性，克服了负载不均衡、异构算力不兼容的问题。
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公开(公告)号：CN119723266A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411785568.9
申请日：2024-12-06
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06F40/126 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于多模态特征融合的医学影像与文本联合分析模型，采用文本编码器将输入的医学文本数据进行编码，采用图像编码器将输入的医学影像数据进行编码，再通过矩阵乘法进行特征融合得到第一数据，采用多头注意力机制模块将第一数据输入至多头注意力层和前馈神经网络层处理。采用特征选择模块将第二数据与转置后的图像特征向量进行运算，采用分类器将第三数据通过全连接层，生成诊断结果的交叉熵损失函数的概率值。本发明还公开了一种构建方法快速建立模型，该模型的结构使其能够适应不同类型的医学影像和文本数据，能够整合医学图像和文本报告中的关键信息且融合深层次交互信息，提高整个诊断模型的准确性。
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