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公开(公告)号：CN115409174A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211354686.5
申请日：2022-11-01
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于DRAM存内计算的碱基序列过滤方法与装置，该方法为：步骤一，根据DRAM的存储阵列的列宽和所要筛选目标碱基序列的起点地址，筛选出目标碱基序列后进行重新整理组合；步骤二，对重新整理组合后的目标碱基序列分别进行碱基为A腺嘌呤、G鸟嘌呤、C胞嘧啶、T胸腺嘧啶的标记并获取到对应碱基的标记行；步骤三，对标记行数据进行移位后统计标记行中位置值为1的个数，获得对应碱基的统计结果；步骤四，利用参考碱基序列的统计结果与所述目标碱基序列的统计结果进行对比，过滤所筛选的目标碱基序列。本发明将位置匹配筛选放置在内存子阵列中进行，减少了大量数据在cpu与内存之间的搬移，成倍提升了计算效率，降低了功耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114966692A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210844540.2
申请日：2022-07-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公布了一种基于Transformer的InSAR技术多年冻土区多变量时序形变预测方法，包括：获取冻土区时序SAR图像进行预处理和差分干涉流程并构建InSAR形变模型；进行多时相InSAR数据处理，得到多维时序形变数据；对多维时序形变数据进行滤波平滑处理，根据现有冻土分布图和聚类分析提取出不同冻土区时序形变结果；建立基于不同冻土区的时序形变数据和地表、日空气温度数据、土壤含水量的多变量时序Tranformer预测模型；对该模型进行训练，并对不同类型冻土区的形变规律进行预测和获取InSAR时序形变预测结果。本发明能够实现多年冻土区不同冻土类型时序形变有效预测，具有形变预测范围大，预测精度高等优势，可应用于多变量InSAR时序形变预测，填补了多年冻土区时序形变预测的空白。
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公开(公告)号：CN114814843A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210734885.2
申请日：2022-06-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于CPU‑GPU异构并行的InSAR分布式散射体干涉技术的地表形变反演方法和系统，基于CPU‑GPU异构硬件的并行编程模型OpenMP+CUDA，实现高效的InSAR分布式散射体干涉技术的处理流程，并提出了不同算法结构和数据结构的多层级并行方法。本发明创新性地运用CPU‑GPU异构硬件实现了较高并行性能的分布式散射体干涉技术，提高了InSAR技术的解算效率和速度，突破了分布式散射体干涉技术快速解算的技术瓶颈，该方法可应用于自然地表大区域的形变反演。
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公开(公告)号：CN116148855B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310349555.6
申请日：2023-04-04
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种时序InSAR大气相位去除和形变解算的方法及系统，该方法首先获取监测区的时间序列SAR图像及DEM数据，并进行预处理、差分干涉、滤波及相位解缠；其次构建含有大气相位的差分干涉图的样本库；再基于条件生成对抗神经网络CGAN对样本库进行增广并构建完整版样本库；然后基于TransUNet网络构建大气相位去除TransUNet网络模型，并进行训练和测试，以去除差分干涉图中的大气相位；最后基于去除大气相位后的差分干涉图进行时序InSAR的形变解算，以获取监测区的地表形变信息。本发明能够突破现有InSAR技术中无法完全消除大气相位误差的技术瓶颈，同时提高了时序InSAR形变解算的精度。
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公开(公告)号：CN116051620B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310342885.2
申请日：2023-04-03
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于InSAR技术冻土区活动层厚度估计方法和系统，该方法包括以下步骤：首先获取冻土实验区时间序列SAR图像、土壤含水量数据、土壤孔隙度数据并对数据预处理；然后对时间序列SAR图像进行差分干涉处理；再构建InSAR季节性形变模型；然后基于InSAR季节性形变模型的进行时序InSAR解算流程；最后构建InSAR季节性形变的活动层厚度反演模型，并根据冻土实验区的季节性形变获取大范围多年冻土区的活动层厚度。本发明可应用于大范围多年冻土区活动层厚度的估计，能够大范围、高精度、高分辨率的获取多年冻土区的活动层厚度结果，这对冻土区的环境、水文生态、工程建筑的运营具有重要科学与工程意义。
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公开(公告)号：CN114966692B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210844540.2
申请日：2022-07-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公布了一种基于Transformer的InSAR技术多年冻土区多变量时序形变预测方法，包括：获取冻土区时序SAR图像进行预处理和差分干涉流程并构建InSAR形变模型；进行多时相InSAR数据处理，得到多维时序形变数据；对多维时序形变数据进行滤波平滑处理，根据现有冻土分布图和聚类分析提取出不同冻土区时序形变结果；建立基于不同冻土区的时序形变数据和地表、日空气温度数据、土壤含水量的多变量时序Tranformer预测模型；对该模型进行训练，并对不同类型冻土区的形变规律进行预测和获取InSAR时序形变预测结果。本发明能够实现多年冻土区不同冻土类型时序形变有效预测，具有形变预测范围大，预测精度高等优势，可应用于多变量InSAR时序形变预测，填补了多年冻土区时序形变预测的空白。
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