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公开(公告)号：CN103714163B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201310744369.9
申请日：2013-12-30
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种NoSQL数据库的模式管理方法，具体包括以下步骤：步骤1：接收访问或更新请求；步骤2：按照模式类型对访问或更新请求进行分类，或者按照访问或更新请求进行创建新模式类型及对应新模式类型对应的接口；步骤3：根据所述访问或更新请求通过对应模式类型的接口链接到数据库中的模式管理表；步骤4：根据模式管理表提供的路径，按照所述访问或更新请求访问或更新数据库中保存在不同模式类型下的数据。本发明实现了对多种异构数据在NoSQL数据库中的统一管理；针对数据的不同类型和特征，实现了差异化的模式和接口设计，保证读写的高性能；同时，提供通用的schema管理策略和读写接口，为数据模式的扩展提供了便利。
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公开(公告)号：CN103491024B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201310451552.X
申请日：2013-09-27
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L12/863
Abstract: 本发明涉及一种面向流式数据的作业调度方法，包括以下步骤：调度管理器从调度队列中实时获取待调度作业，根据待调度作业的信息利用有向无环图生成处理单元队列;调度管理器根据物理节点的非本地通信数和主导资源比例，为处理单元队列中的每个处理单元分别选择物理节点，将所有处理单元分别分配给对应的物理节点；执行器在启动处理单元时，先在该物理节点上创建一个linux容器，然后在linux容器内部启动处理单元。本发明将处理单元调度到非本地通信数较小、负载较低的物理节点上，可以将需要频繁通信的处理单元集中到同一物理节点，减少了跨物理节点的网络通信。
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公开(公告)号：CN102866918B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201210262881.5
申请日：2012-07-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种面向分布式编程框架的资源管理系统。该面向分布式编程框架的资源管理系统包括主部分和从部分，从部分用于启动编程框架执行器，监控编程框架执行器的运行状态，向主部分报告该从部分的资源使用信息和该从部分上编程框架执行器的资源使用信息；主部分包括：收集器，用于接收并保存从部分的资源使用信息和从部分上编程框架执行器的资源使用信息，保存集群资源信息，收集器中包括监控器，用于监控从部分上编程框架执行器的资源使用信息，根据编程框架定制的资源调整决策触发器向调度器发送为编程框架增加或减少资源的任务；调度器，用于调度、下发和控制监控器发送的任务。本发明具有良好的兼容性与灵活性。
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公开(公告)号：CN103714163A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310744369.9
申请日：2013-12-30
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30292
Abstract: 本发明涉及一种NoSQL数据库的模式管理方法，具体包括以下步骤：步骤1：接收访问或更新请求；步骤2：按照模式类型对访问或更新请求进行分类，或者按照访问或更新请求进行创建新模式类型及对应新模式类型对应的接口；步骤3：根据所述访问或更新请求通过对应模式类型的接口链接到数据库中的模式管理表；步骤4：根据模式管理表提供的路径，按照所述访问或更新请求访问或更新数据库中保存在不同模式类型下的数据。本发明实现了对多种异构数据在NoSQL数据库中的统一管理；针对数据的不同类型和特征，实现了差异化的模式和接口设计，保证读写的高性能；同时，提供通用的schema管理策略和读写接口，为数据模式的扩展提供了便利。
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公开(公告)号：CN102831020A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210262875.X
申请日：2012-07-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种日志检测方法及系统。日志检测方法包括：采用预设的文法压缩算法，对待检测日志数据和训练集数据进行压缩；计算压缩后所得数据的信息密度；对所述待检测日志数据按照所述信息密度由大到小进行排列，排列后的前n个日志数据为异常数据，其中，n为预设的异常数据个数。本发明的日志检测方法及系统，将文法压缩引入到日志检测中，避免了通用压缩带来的各种问题。并且，本发明利用日志数据连续性的特点，使用信息密度来判定日志有没有出现异常，不仅可以避免传统的统计和马尔可夫方法带来的缺陷，而且不需要设置复杂的参数，简单有效，且预测准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118350934A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410449261.5
申请日：2024-04-15
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06Q40/04 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开一种基于对抗迁移学习的异常混币交易追踪方法及系统，属于区块链技术领域。本发明深入探索了混币模式和非混币模式场景之间的模式相似性，通过将时间特征聚合，经过混合模拟丰富并平衡训练数据集，采用自创的对抗域适应方法利用两个不同特征提取器将源域和目标域映射到中间特征空间，计算召回混币交易与目标域特征相似度实现经过零样本追踪，形成了一套完善的异常混币交易追踪方案。
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公开(公告)号：CN118228819A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202211649130.9
申请日：2022-12-20
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 新华融合媒体科技发展(北京)有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种外部事件知识增强的事件时序序列预测方法和装置。该方法包括：利用基于启发式规则的知识检索方法，从外部事件知识库中获取相关事件知识；利用知识集成策略，对已知事件与从外部事件知识库中获取的相关事件知识之间的交互进行建模，获得外部知识增强的事件时序序列嵌入；根据外部知识增强的事件时序序列嵌入，计算每个候选事件的相似度分数，选择相似度分数最高的候选事件作为预测的可能发生的下一个事件。本发明引入包含图结构信息的外部事件知识对已知事件时序序列进行嵌入增强，达到更好的效果；通过使用不同的知识集成策略，利用图卷积神经网络编码事件图中的多跳知识，实现对事件特征的高效编码，从而有效解决多跳推理问题。
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公开(公告)号：CN116522319A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202210073083.1
申请日：2022-01-21
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F21/46
Abstract: 本发明公开了一种基于指针生成网络的定向在线口令猜测方法，其步骤包括：1)选取一口令数据集，所述口令数据集中包括多个用户的个人信息及对应口令；2)从所述口令数据集中的个人信息中抽取所需的属性信息，并按照预设的各种信息格式分别对所抽取属性进行表示，得到对应用户的个人信息列表；基于用户的所述个人信息列表，采用正向最大匹配方法切分用户口令，得到对应用户的口令片段列表；3)利用步骤2)的处理结果训练指针生成网络；4)对于一目标用户，生成该目标用户的所述个人信息列表并输入到训练后的指针生成网络，生成猜测的口令片段，然后将生成的口令片段组合为多个候选口令；然后选取K个候选口令作为该目标用户的口令。
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公开(公告)号：CN111191851B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202010005008.2
申请日：2020-01-03
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的数据中心能效优化方法，其步骤包括：1)构建数据中心能效知识图谱；2)对于数据中心的一实体设备i，依据所述数据中心能效知识图谱抽取与该实体设备i相关实体的属性信息，作为该实体设备i的感知数据；3)根据设定的能效模型，从所述数据中心能效知识图谱获取该能效模型所涉及实体设备的感知数据，训练该能效模型；4)根据训练后的能效模型及其所涉及的实体设备的实时状态，从能效优化方案库中选取一节能方案，对数据中心进行能效优化。本发明大大提高了资源优化效率，可用于资源感知、能效模型建立、能效评估和节能策略的推导等应用。
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公开(公告)号：CN111581326B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202010238159.2
申请日：2020-03-30
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/31 , G06F16/332
Abstract: 本发明提出一种基于异构外部知识源图结构抽取答案信息的方法，属于自然语言处理领域，为了提升问答返回的答案质量，本方法结合使用结构化知识和非结构化知识这两种异构的知识源，在获得相应的知识以后，使用结构化技术对知识进行建图处理，并结合图卷积网络技术学习图的表示，结合文本和图的信息来对从后台文本数据中返回能够正确回答用户问题的答案。本方法能够根据问题和答案的匹配程度对答案进行重排，将用户关心和期待的答案展示在最前面，使搜索结果更具针对性，使用户能够在更短的查询时间内得到更想要的答案。
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