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公开(公告)号：CN118484540B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410946552.5
申请日：2024-07-16
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) , 山东省公安厅
IPC: G06F16/35 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于文本分类技术领域，具体涉及一种基于特征感知的文本分类方法及系统，包括：获取待分类文本数据；提取所获取的文本数据的全局特征和局部特征；采用多头注意力机制处理所提取的文本数据的全局特征和局部特征；基于特征感知算法优化处理后的文本数据的全局特征和局部特征，动态调整特征选择和网络参数，得到文本表示特征；根据所得到的文本表示特征计算待分类文本的分类概率，完成待分类文本的分类。
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公开(公告)号：CN118643055B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411102971.7
申请日：2024-08-13
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: G06F16/242 , G06F21/62
Abstract: 本发明属于数据安全技术领域，具体涉及一种多属性成本约束下的隐私保护动态空间关键字查询方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：数据拥有者利用密钥加密空间对象以及构建安全树索引并上传至云服务器；用户向服务代理发送包含更新信息的请求，服务代理利用密钥加密更新信息生成更新陷门和更新空间对象的加密结果，用以更新安全树索引和加密空间对象；用户向服务代理发送包含搜索信息的请求，服务代理基于密钥和搜索信息生成搜索陷门，用以在安全树索引中搜索目标空间对象并计算其综合属性成本指数，以得到有序的#imgabs0#密文集合，对该#imgabs1#密文集合解密得到结果集，最后根据结果集找到相应密文信息并返回给用户进行解密。
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公开(公告)号：CN118691452A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410432393.7
申请日：2024-04-11
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) , 山东省人工智能研究院
IPC: G06T1/00 , G06V40/16 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于鲁棒身份感知水印的深度伪造换脸检测方法，涉及图像伪造检测领域，根据图像内容的身份语义制作身份感知水印，并设计一个不可预测且不可逆的混沌加密系统来确保水印的机密性和安全性。通过联合训练自编码器框架以及常见图像处理操作/恶意换脸操作，在保证图像质量的同时实现水印嵌入和水印提取。对于被篡改的图像，通过还原嵌入的水印以及与图像身份内容进行比对，从而完成检测和溯源。
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公开(公告)号：CN118468041A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410924362.3
申请日：2024-07-11
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)
IPC: G06F18/214 , G06F18/2135 , G06N3/094 , G06N3/098
Abstract: 本发明属于联邦学习数据安全的技术领域，更具体地，涉及基于生成对抗网络的联邦学习拜占庭节点检测方法、装置及计算机可读存储介质。包括客户端与服务器完成数据集的分配以及对客户端和服务器的模型进行初始化；客户端根据全局模型参数更新本地模型参数并进行训练，训练完成后，将更新后的本地模型参数发送至服务器；服务器进行拜占庭节点检测并排除掉拜占庭节点对应的本地模型参数后，对剩余的客户端本地模型参数进行聚合，得到新的全局模型参数，并下发至客户端；重复上述步骤至训练轮次阈值，得到优化的全局联邦学习模型参数。本发明解决了拜占庭攻击者可以通过对本地参数进行修改并发送给聚合服务器，以使得全局模型性能失稳的问题。
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公开(公告)号：CN117707741B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410159989.4
申请日：2024-02-05
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)
Abstract: 本发明涉及高性能计算的作业调度技术领域，公开了基于空间位置的能耗均衡调度方法及系统；其中方法，包括：获取高性能计算机房中机柜的功耗数据和空间位置数据，以及机柜中计算节点的功耗数据和空间位置数据；将获取的数据映射到二维空间维度上，得到机柜位置与功耗关系；根据机柜位置与功耗关系和作业调度策略，筛选可用于执行作业任务的计算节点；将待调度作业，调度至已筛选出来的一个或多个计算节点；每轮调度结束后，对能耗异常的计算节点进行调度调优。可以有效地均衡集群整体的能耗并且避免机房中热点的产生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117688944B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410128833.X
申请日：2024-01-31
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: G06F40/30 , G06F40/284 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了基于多粒度卷积特征融合的中文情感分析方法及系统，涉及自然语言处理领域，具体方案包括：对待分析的中文文本数据进行分词处理，得到词向量；将所述词向量分别输入到多粒度卷积层和L‑BiLSTM层，得到局部情感特征和全局情感特征；所述局部情感特征和全局情感特征经过特征融合层和缩放点积自注意力层后，得到文本情感特征；基于文本情感特征，通过寻找情感标签转移概率优化情感标签，得到最优的情感分类结果；本发明在传统的BiLSTM网络中引入长度门，动态地调整输出序列的长度，得到L‑BiLSTM网络，综合Bert模型和多粒度卷积网络，实现对文本情感特征的高效保留和高效提取，显著提高了中文情感分析的准确性。
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公开(公告)号：CN118037692A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410249531.8
申请日：2024-03-05
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) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了基于计算机视觉的钢材表面缺陷检测方法及系统，方法包括：获取钢材表面图像；将钢材表面图像，输入到训练后的钢材表面缺陷检测模型中，输出钢材表面缺陷检测结果；模型用于对钢材表面图像进行预处理，对预处理后的图像进行特征提取，对提取的特征获取不同尺度的感受野，得到不同尺度的特征图，对不同尺度的特征图进行分类，得到钢材表面缺陷的分类结果。训练后的模型，采用改进的yolov7来实现，改进的yolov7是将原始yolov7的Neck模块的SPPCSPC单元，添加SGDR‑former注意力机制模块，实现全局和局部信息融合；将ELAN‑H单元的一个卷积模块，替换成轻量级的GSConv模块。
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公开(公告)号：CN117932125A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410331043.1
申请日：2024-03-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F16/903 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/901
Abstract: 本发明属于数据安全的技术领域，更具体地，涉及一种支持隐私保护的可验证空间关键字查询方法及装置。该方法包括：数据拥有者端加密其空间数据集，构建密文索引，并将空间数据集和密文索引上传云服务器端；查询用户端根据数据拥有者端提供的密钥信息和辅助参数生成搜索令牌并提交云服务器端；云服务器端根据搜索令牌检索密文索引，并向查询用户端返回相应的空间对象密文信息和验证信息；查询用户端基于密钥信息、辅助验证信息、空间对象密文信息和验证信息，先进行本地验证，再对验证通过的空间对象密文信息进行解密。本发明用于在用户给定的空间范围内返回其所期望的空间数据对象，在保证安全性的同时实现高效搜索，并支持对结果的验证。
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公开(公告)号：CN117707741A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410159989.4
申请日：2024-02-05
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)
Abstract: 本发明涉及高性能计算的作业调度技术领域，公开了基于空间位置的能耗均衡调度方法及系统；其中方法，包括：获取高性能计算机房中机柜的功耗数据和空间位置数据，以及机柜中计算节点的功耗数据和空间位置数据；将获取的数据映射到二维空间维度上，得到机柜位置与功耗关系；根据机柜位置与功耗关系和作业调度策略，筛选可用于执行作业任务的计算节点；将待调度作业，调度至已筛选出来的一个或多个计算节点；每轮调度结束后，对能耗异常的计算节点进行调度调优。可以有效地均衡集群整体的能耗并且避免机房中热点的产生。
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公开(公告)号：CN117633232A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311661689.8
申请日：2023-12-06
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: G06F16/35 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于热点预测的Hudi异步数据聚类的方法和系统；包括：SQL查询语句解析，包括收集SQL语句、分词处理、建立词汇表、建立嵌入层；基于获取并解析后的SQL语句，采用训练好的基于在线学习算法的LSTM模型预测查询热点字段和查询热点表；获取训练好的基于在线学习算法的LSTM模型预测的查询热点字段和查询热点表，多次自动化进行异步数据聚类分析。本发明可以一定程度地避免异步聚类时产生的数据不一致问题，使得分区中的数据文件有较高的新鲜度；另外，通过优化热点数据布局，大大提高了以Hudi作为Presto引擎数据源时的查询效率。
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