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公开(公告)号：CN101727567A
公开(公告)日：2010-06-09
申请号：CN200810155617.5
申请日：2008-10-28
Applicant: 苏州中科集成电路设计中心有限公司
Abstract: 本发明涉及指纹的识别方法及其识别处理装置。方法是：首先将采集的指纹图像分为互不重叠的网格块，随后计算网格块内每个像素点沿其X、Y方向的梯度向量；接着估算每块中心点的梯度方向作为网格块的局部方向，然后采用偶对称Gabor滤波，获取相关特征点；最后比较特征点之间的比例值和角度大小进行识别。其装置包括存储模块、控制模块、电源模块和处理芯片，存储模块、控制模块以及电源模块各自的外围接口模块都集成在处理芯片上，处理芯片提供SPI接口、UART接口、USB接口三种可选接口，构成片上芯片结构。本发明既确保快速准确地采集和识别指纹，又利于将指纹识别技术与现有常见的移动存储设备相结合，提高移动存储设备的安全性。
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公开(公告)号：CN101727308A
公开(公告)日：2010-06-09
申请号：CN200810155618.X
申请日：2008-10-28
Applicant: 苏州中科集成电路设计中心有限公司
IPC: G06F7/58
Abstract: 本发明涉及一种集成电路中真随机数的产生方法，属于核算装置技术领域。特点是：首先通过采样电路，对数字电源信号及数字电源信所产生的噪声进行采样；随后对采样到的噪声信号进行放大，得到随机数模拟数值；接着对随机数模拟数值进行比较，获取两组64位的数据信号，存入移位寄存器当中；最后将存入的两组数据信号分别记为第一随机序列和第二随机序列，把第一随机序列作为DES算法中的明文，把第二随机序列当作DES算法中的密钥，进行DES算法，获取真随机数。本发明增加了随机数的可被预测的难度，运用在信息安全领域的集成电路设计当中，不仅安全性能高，且设计周期短。
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公开(公告)号：CN111126403B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN201911105440.2
申请日：2019-11-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/50 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出一种基于磁共振血管造影图像的脑血管分割方法和系统.发明目的是解决现有的基于统计模型的MRA图像脑血管分割方法中对细小血管的分割效果较差，血管的连续性不足的问题。针对已有模型中采用的单高斯模型来刻画脑血管灰度值分布的不足，本发明提出采用双高斯模型对脑血管组织进行建模。对MRA图像的整体灰度值分布进行拟合易产生参数漂移的问题，本发明提出细化灰度直方图的拟合区域，重点关注与脑血管分布相关的中高灰度值区域。另外，还引入了三维加权马尔科夫随机场，利用图像的局部邻域信息提高分割结果的连续性。
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公开(公告)号：CN112346866B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202011223743.7
申请日：2020-11-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种一种基于异步数据传输的GPU调度方法及系统。在深度学习推理时将CPU向GPU数据传输与GPU计算异步执行，将会极大的降低最终的延迟时间。因此，本发明提出了一个以并发量为自变量，系统吞吐量和时间延迟为因变量的定量模型。基于该模型，实现了一种利用两个进程隐藏数据传输延迟的调度算法，以提高系统性能。本发明可以通过正在执行的批量作业信息来计算确定下一个批量大小，并完全并行GPU数据传输和计算过程。同时，该算法能够实时匹配不断变化的并发量，在满足实时吞吐量要求的同时，最大限度地减少了作业延迟。
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公开(公告)号：CN113127661A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110376391.7
申请日：2021-04-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于循环查询扩展的多监督医学图像检索方法，包括：以已知医学图像数据集对卷积神经网络进行训练，获得分类模型；以该分类模型对该已知医学图像数据集进行三元组挖掘，以挖掘出的三元组对该分类模型进行训练，以获得图像检索模型；对于目标医学图像，通过该图像检索模型从该已知医学图像数据集获得检索结果。本发明还涉及一种基于循环查询扩展的多监督医学图像检索系统，以及一种数据处理装置。本发明的多监督医学图像检索方法采用NM三元组挖掘，解决了仅适用标签信息或仅使用相似标签信息不足以满足CBMIR高精度要求的问题，并提出RQE查询扩展方法，进一步提高了医学图像检索的性能，充分利用了检索结果中的信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104156411A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410368008.3
申请日：2014-07-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: G06F17/30557 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种基于多专家的专利价值数据综合处理系统，包括数据库子系统及综合处理子系统；数据库子系统包括：专利信息库，专家评估模型库及专家信息库；综合处理子系统，包括：任务生成模块、任务分配模块及综合评估处理模块；任务生成模块生成待评估任务；任务分配模块，根据待评估项目以及评估目的，从专家信息库中选择专家，将待评估任务推送给所选专家；综合评估处理模块，用于接收所选专家的返回的专利价值数据，对专利价值数据进行预处理并综合处理，得到综合处理报告；所选专家根据待评估任务进行评价得到专利价值数据，将评价结果回传给预处理模块。本发明能够对专家返回的专利价值数据进行综合处理，得到较为理想的评估结果。
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公开(公告)号：CN113127661B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110376391.7
申请日：2021-04-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/53 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于循环查询扩展的多监督医学图像检索方法，包括：以已知医学图像数据集对卷积神经网络进行训练，获得分类模型；以该分类模型对该已知医学图像数据集进行三元组挖掘，以挖掘出的三元组对该分类模型进行训练，以获得图像检索模型；对于目标医学图像，通过该图像检索模型从该已知医学图像数据集获得检索结果。本发明还涉及一种基于循环查询扩展的多监督医学图像检索系统，以及一种数据处理装置。本发明的多监督医学图像检索方法采用NM三元组挖掘，解决了仅适用标签信息或仅使用相似标签信息不足以满足CBMIR高精度要求的问题，并提出RQE查询扩展方法，进一步提高了医学图像检索的性能，充分利用了检索结果中的信息。
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公开(公告)号：CN111259853A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010079647.3
申请日：2020-02-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率遥感图像变化检测方法，包括：构建孪生神经网络模型，以Dice损失函数和交叉熵损失函数构成的联合损失函数作为该孪生神经网络模型的损失函数；构建数据集，以该数据集对该孪生神经网络模型进行训练及评估，以得到图像变化检测模型；以该图像变化检测模型对目标高分辨率遥感图像进行变化检测，得到该目标高分辨率遥感图像的变化区域的分割结果。本发明还提出公开了一种高分辨率遥感图像变化检测系统，以及一种计算机可读存储介质和设置有该计算机可读存储介质的数据处理装置。
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公开(公告)号：CN112346866A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011223743.7
申请日：2020-11-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种一种基于异步数据传输的GPU调度方法及系统。在深度学习推理时将CPU向GPU数据传输与GPU计算异步执行，将会极大的降低最终的延迟时间。因此，本发明提出了一个以并发量为自变量，系统吞吐量和时间延迟为因变量的定量模型。基于该模型，实现了一种利用两个进程隐藏数据传输延迟的调度算法，以提高系统性能。本发明可以通过正在执行的批量作业信息来计算确定下一个批量大小，并完全并行GPU数据传输和计算过程。同时，该算法能够实时匹配不断变化的并发量，在满足实时吞吐量要求的同时，最大限度地减少了作业延迟。
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公开(公告)号：CN1508684A
公开(公告)日：2004-06-30
申请号：CN02157879.6
申请日：2002-12-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 一种评价计算机机群系统可信性的方法，适用于机群系统设计时的可信性预测和对实际运行的机群的可信评价，其中包括如下步骤：1)用层次化的着色Petri网理论描述描述机群系统；2)将机群分为故障、故障侦测、故障恢复和高可用系统四个模块，根据不同的机群结构设计模型；3)根据用户的输入参数，动态的生成各模块中相应的模型，然后将各模块连接成整体模型；4)采用模拟的方法进行求解；5)对结果进行统计，计算机群及机群上应用的多种可信性评价指标。这种方法适用于所有基于通用机群体系结构的机群系统。
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