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公开(公告)号：CN116795808A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310913228.9
申请日：2023-07-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F16/174 , H03M7/30 , G06F18/22
Abstract: 本申请实施例公开了数据处理方法以及相关设备，用于在降低计算成本的同时，保证特征计算的准确率以及压缩率。本申请实施例方法包括：确定每个数据块对应的多个第一特征值，每个第一特征值表示数据块包含的部分数据内容的特征；根据每个第一特征值所对应部分数据内容，将每个数据块对应的多个第一特征值划分为多组内容分簇，每个数据块对应的内容分簇数量等于预设特征数量；对每个第一特征值执行一次线性变换操作，获得每个第一特征值对应的第二特征值；将每个内容分簇对应的取值最小的第二特征值确定为每个内容分簇所对应数据块的目标特征值；根据每个数据块对应的多个目标特征值，确定每个数据块对应的相似数据块。
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公开(公告)号：CN111260040B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010370070.1
申请日：2020-05-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种基于内在奖励的视频游戏决策方法，包括以下步骤：S1、获取视频游戏模拟环境；S2、构建神经网络模型；S3、设计内在奖励模型；S4、将内在奖励模型与构建的神经网络模型结构结合；S5、通过模拟环境获取游戏的记录；S6、通过获取的游戏记录，更新神经网络模型；S7、循环训练神经网络模型直至收敛。本发明的有益效果是：较好的解决了三维场景中较为常见的缺乏环境反馈奖励值的问题。
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公开(公告)号：CN111291890A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010399728.1
申请日：2020-05-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种博弈策略优化方法、系统及存储介质，该博弈策略优化方法包括建立基于最大熵的策略递度算法步骤和多智能体最优反应策略求解步骤。本发明的有益效果是：本发明采用中心化训练和分散式执行的方式，提高动作估值网络的准确性，同时引入了全局基线奖励来更准确地衡量智能体的动作收益，以此来解决人博弈中的信用分配问题。同时引入了最大熵方法来进行策略评估，平衡了策略优化过程中的探索与利用。
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公开(公告)号：CN117194355B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311479500.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 本原数据(北京)信息技术有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F16/174 , G06F16/14 , G06F3/06
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于数据库的数据处理方法、装置和电子设备，属于数据处理技术领域。该方法包括：根据新增数据表的数据类型筛选出选中数据表，从选中数据表中提取预设批量大小。根据预设批量大小和预设值构建预设批量范围，预设批量范围包括多个第一批量大小，根据第一批量大小对新增数据表进行压缩，得到多个候选数据表。获取每一候选数据表的第一扫描时间，将最小的第一扫描时间对应的第一批量大小作为目标批量大小；按目标批量大小对新增数据表进行压缩，得到目标数据表。按目标批量大小对新增数据表进行压缩时，得到的目标数据表扫描时间最小，因此实现了解压速度和压缩率之间的平衡。
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公开(公告)号：CN117194440A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311479042.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 本原数据(北京)信息技术有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F16/22
Abstract: 本申请公开了数据库索引压缩方法、装置、电子设备及存储介质，涉及索引技术领域。通过获取包括多个叶子节点的索引树，对叶子节点列表中叶子节点提取公共前缀。在叶子节点列表中确定初始滑窗的第一边界和第二边界，并计算第一收益，根据第二边界移动至下一个索引值得到的预设边界计算第二收益。若第二收益大于或等于第一收益，则满足预设条件，对第二边界进行更新得到第二滑窗。将第二滑窗作为初始滑窗，迭代执行上述过程，直至不满足预设条件，从而获取初始滑窗的公共前缀。利用公共前缀对初始滑窗中叶子节点的索引值进行压缩。由此通过设置滑窗并根据收益更新滑窗，利用不同的公共前缀压缩不同滑窗中的索引值，有效提高了数据库索引压缩率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117194355A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311479500.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 本原数据(北京)信息技术有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F16/174 , G06F16/14 , G06F3/06
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于数据库的数据处理方法、装置和电子设备，属于数据处理技术领域。该方法包括：根据新增数据表的数据类型筛选出选中数据表，从选中数据表中提取预设批量大小。根据预设批量大小和预设值构建预设批量范围，预设批量范围包括多个第一批量大小，根据第一批量大小对新增数据表进行压缩，得到多个候选数据表。获取每一候选数据表的第一扫描时间，将最小的第一扫描时间对应的第一批量大小作为目标批量大小；按目标批量大小对新增数据表进行压缩，得到目标数据表。按目标批量大小对新增数据表进行压缩时，得到的目标数据表扫描时间最小，因此实现了解压速度和压缩率之间的平衡。
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公开(公告)号：CN111291890B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010399728.1
申请日：2020-05-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种博弈策略优化方法、系统及存储介质，该博弈策略优化方法包括建立基于最大熵的策略递度算法步骤和多智能体最优反应策略求解步骤。本发明的有益效果是：本发明采用中心化训练和分散式执行的方式，提高动作估值网络的准确性，同时引入了全局基线奖励来更准确地衡量智能体的动作收益，以此来解决人博弈中的信用分配问题。同时引入了最大熵方法来进行策略评估，平衡了策略优化过程中的探索与利用。
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公开(公告)号：CN111260040A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010370070.1
申请日：2020-05-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种基于内在奖励的视频游戏决策方法，包括以下步骤：S1、获取视频游戏模拟环境；S2、构建神经网络模型；S3、设计内在奖励模型；S4、将内在奖励模型与构建的神经网络模型结构结合；S5、通过模拟环境获取游戏的记录；S6、通过获取的游戏记录，更新神经网络模型；S7、循环训练神经网络模型直至收敛。本发明的有益效果是：较好的解决了三维场景中较为常见的缺乏环境反馈奖励值的问题。
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公开(公告)号：CN119719054A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411781662.7
申请日：2024-12-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F16/174 , H03M7/30 , H03M7/40 , G06F18/2323
Abstract: 本申请实施例公开了数据压缩方法及相关装置。本申请实施例方法包括：通过遍历每个分组下待压缩数据中的各个数据单元，计算各个数据单元之间的相似度；根据各个数据单元之间的相似度，确定各个数据单元之间的依赖关系；根据各个数据单元之间的依赖关系，生成依赖关系树；对依赖关系树利用图遍历算法生成各个数据单元的排序结果；基于各个数据单元的排序结果，确定每个分组中各个数据单元的排列顺序，并对每个分组下的待压缩数据进行数据压缩。本申请通过计算数据单元间的相似度并生成依赖关系树，能够挖掘数据间的潜在关联性；通过对依赖关系树利用图遍历算法生成的排序结果来优化数据单元的排列顺序，能够进一步压缩冗余信息，提升数据压缩率。
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公开(公告)号：CN119052060A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411030520.7
申请日：2024-07-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04L41/0654 , H04L67/10
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于纠删码的多故障数据恢复方法以及相关设备，用于在提高多故障数据恢复效率以及减少网络堵塞的情况下，进行基于纠删码的多故障数据恢复。本申请实施例方法包括：基于预设依赖恢复顺序，以及预设数据发送限制规则和/或预设数据发送优先级规则，得到每个预设多节点故障情况对应的时隙恢复方案，基于每个预设节点故障情况对应的时隙恢复方案得到预设时隙恢复方案集合，在预设时隙恢复方案集合中确定当前多节点故障情况对应的目标时隙恢复方案，执行目标时隙恢复方案，目标时隙恢复方案用于：在每个目标时隙中，按照目标时隙对应的时隙数据传输路径，由目标时隙发送节点，将目标时隙发送数据块发送至目标时隙接收节点。
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