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公开(公告)号：CN119200982A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411264707.3
申请日：2024-09-10
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: 本发明公开了基于Alluxio的数据存储和缓存优化方法及系统，其中方法，包括：获取待写入的文件，根据所述待写入的文件的四个属性，计算文件的优先级；所述待写入的文件的四个属性，包括：文件访问频率、文件容量、文件重要性等级以及文件新鲜度；根据文件优先级所对应的文件传输策略，将待写入的文件存储到Alluxio缓存和底层存储；获取待读取的数据，判断待读取的数据是否在缓存中，如果是，则将缓存中的数据返回给用户；如果否，则将底层存储中的数据返回给用户；根据关联规则，对待读取的数据以及待读取数据相关联的数据块进行预取操作，如果缓存使用率超过设定的阈值，则执行缓存替换操作。
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公开(公告)号：CN110855301B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN201911130485.5
申请日：2019-11-19
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04B1/00
Abstract: 本公开提供了一种面向物联网终端的半双工多频段天线控制系统及方法。其中，该控制系统包括若干个天线，每个天线与一个半双工双向射频放大模块相连，所述天线用于接收预设频段的射频信号并传送至相应半双工双向射频放大模块中，每个均与一个单刀多掷开关相连，所述单刀多掷开关与数字可调压控制衰减器相连，所述数字可调压控制衰减器与宽带放大模块相连；半双工双向射频放大模块的控制逻辑与单刀多掷开关一致。
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公开(公告)号：CN118351467A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410594858.9
申请日：2024-05-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供的一种基于强特征提取和批处理维度的航空图像小目标检测方法，通过在ResNet50网络模型中的C1和C2层依次连接可变形多尺度通道注意力网络中的第1层、第2层和注意力机制层，将图像数据输入第一检测模型，不同层的输出数据通过第一卷积过程得到特征图。将注意力机制层的输出分别通过第一卷积过程和第二卷积过程，得到不同特征图。将不同层的特征图构成多尺度特征图等操作。本发明还公开了一种系统，该方法和系统能够将可变形卷积的自适应采样与关注机制的重点放在针对小目标的重要特征上，添加偏移量来调整空间样本，更好地适应小目标，混合增强了图像中小目标的特征提取能力，使其更加高效和精确。
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公开(公告)号：CN118312792A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410463903.7
申请日：2024-04-17
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: G06F18/22 , G06F18/30 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及海洋观测技术领域，提供了一种海洋浮标数据质量人工智能检测方法及系统，包括：获取若干连续深度的海洋浮标数据，并添加静态协变量，得到输入序列数据；基于所述输入序列数据，通过序列预测模型，得到其余深度的海洋浮标数据的预测值；对于其余深度的海洋浮标数据，将预测值和实测值的差值与预测阈值进行比较，判断实测值是否为异常数据。解决了海洋浮标数据领域标记数据不足问题。
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公开(公告)号：CN116468619B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310184267.X
申请日：2023-03-01
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 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: 一种基于多特征反馈融合的医学影像去噪方法，运用了采用了解码‑编码的网络框架，通过多特征反馈融合网络对图像进行特征提取。特征反馈融合网络由多特征反馈融合模块(MFFM)和并联扩张卷积模块组成。通过并联多个不同扩张率的扩张卷积层在提取浅层特征的同时既增大特征图的感受野，又保证信息不丢失。多特征反馈融合模块(MFFM)可以将进一步提取的深层特征以注意力机制的形式反馈给浅层特征，从而实现深层特征和浅层特征的深度融合。将融合后的特征图池化放大至相同尺寸可以保证输入特征图的shape不变。化特征向量，降低噪声因子的干扰。恢复特征图融合了关键像素特征，强化了特
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117436370A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311658183.1
申请日：2023-12-06
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F30/28 , G06F17/13 , G06F17/16 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本公开提供了面向流体力学网格生成的超定矩阵方程并行方法及系统，涉及计算流体力学数值模拟技术领域，包括建立以网格顶点坐标值为未知数的超定稀疏矩阵方程；并行获取新的系数矩阵和右端项，各子矩阵矩阵乘、子矩阵子向量乘计算的任务划分策略是按照转置矩阵的行数分给各处理器；采用并行共轭梯度法求解，任务划分策略是以非零元个数作为划分的依据，各个处理器迭代并行计算当前近似解的最优方向、最优步长以及新的近似解，直至残差满足设置的迭代终止条件双检测要求，将最优解作为超定稀疏矩阵方程的网格顶点坐标值，构造出所期望的三维空间结构化网格。本公开提高了高精度应用需求的结构化网格生成能力。
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公开(公告)号：CN112017099B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202010915593.X
申请日：2020-09-03
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: 本发明公开了一种程序代码在图像中隐藏、解析的方法及系统，所述隐藏方法包括以下步骤：获取包含待隐藏程序的字符串；将所述待隐藏字符串转换为二进制串并进行置反，得到新的二进制串；将新的二进制串转化为二值图像；将二值图像嵌入到宿主图像中。本发明通过置反对隐藏信息进行加密，通过二值图像嵌入宿主图像的方式实现信息隐藏，隐藏效果好，不易破解。(56)对比文件付磊.二值图像信息隐藏算法的设计与评估《.中国优秀硕士论文全文数据库》.2012,全文.Gyan Singh Yadav.A Fast and EfficientData Hiding Scheme in Binary Images《.2012Eighth International Conference onIntelligent Information Hiding andMultimedia Signal Processing》.2012,全文.周清雷;黄明磊.JPEG图像的信息隐藏方法.计算机工程与设计.2010,(第19期),全文.孙敏;苏显渝.基于RGB图像传输的双随机相位加密隐藏技术.光子学报.2008,(第02期),全文.
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公开(公告)号：CN116167304B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310436896.7
申请日：2023-04-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F30/28 , G06F17/12 , G06F17/15 , G06F17/16 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及油藏数值模拟技术领域，本发明公开了基于神威架构的油藏数值模拟GMRES优化方法及系统，包括：将油藏数值模拟压力方程离散后得到的压力线性方程组的求解任务，按系数矩阵的维度划分为若干个计算任务，并将计算任务并行分发至多个主核；每个主核将计算任务中热点函数的数据平均分发至从核，并调用从核进行热点函数计算；主核根据从核回传的计算结果，计算得到压力线性方程组的解。实现了两级并行和负载均衡，极大的缩短了计算时间。
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公开(公告)号：CN116226587A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310209538.2
申请日：2023-03-01
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: G06F17/12 , G06F15/177 , G06F9/50 , G06F9/46
Abstract: 本公开提供了一种辐射流体力学方程组AMG并行优化方法及系统，涉及数据计算处理技术领域，方法包括构建辐射流体力学方程组，读入方程组并初始化基本参数；利用代数多重网格法AMG对所述辐射流体力学方程组进行求解；其中，在所述代数多重网格法AMG的求解过程中，在从核中采用优化后的混合GS光滑算子进行光滑计算，包括为每个从核动态构建缓存数组；根据构建的缓存数组，将计算任务从主核分配后索引映射到每个从核；所述每个从核对需要参与计算的数据进行遍历计算，然后将迭代结果回传至主核。本公开加快了RHD方程的求解速度。
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公开(公告)号：CN116129143A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310100687.5
申请日：2023-02-08
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 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: 一种基于串并联网络特征融合的边缘阔提取方法，属于医学影像边缘轮廓提取技术领域，科学有效的捕获了CTA影像轮廓细节信息，自动学习不同的特征权重，强化目标区域特征，又将不同分辨率的特征图转换为高分辨率特征图并融合，提高CTA影像轮廓清晰度，保证了信息的完整性。该网络结构并没有增加网络的横向深度，而是纵向扩展了网络，增加了模型的非线性，降低了相邻像素点的相关性，更有利于清晰边缘的提取。
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