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公开(公告)号：CN113535356B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110742510.6
申请日：2021-07-01
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F9/48 , G06F1/329 , G06F1/3234 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种能量感知的分层任务调度方法和装置。本方法为：初始时，根据任务集参数预先离线计算协调周期值、节能任务参数，并判定任务的是否可调度；若该任务集可调度，则在开始进行调度执行，选择优先级最高的应用占有CPU；若应用Ai被选中占有CPU核，则Ai的调度器以就绪任务集中的任务按其优先级递减顺序在该CPU核上依次执行；若有任务在协调周期初始节能任务执行完毕后到来，且到达时处理器未处于工作状态，则将该任务加入等待队列，直到下一个协调周期才可加入就绪队列等待执行。本发明可使任务在满足截止期要求的前提下，尽可能地将处理器的空闲时间转换成睡眠的低功率状态，满足了分层实时任务调度节省能耗的需求。
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公开(公告)号：CN116703774A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310731535.5
申请日：2023-06-20
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于三维点云匹配与真实场景重建的视频去雾方法、装置。方法包括：选取视频同一场景下不同时段的两帧图片，前者作为雾霾图像，后者作为参考图像，获取图像中的三维点云；对两个三维点云进行匹配，找到匹配成功的三维点在其对应图像中的投影位置，利用匹配成功的三维点和其投影位置获得相机位姿；通过深度图像计算出场景的透射率；利用得到的透射率对图像进行去雾。该方法可以有效去除视频中的雾霾，还原出真实场景的图像。
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公开(公告)号：CN116414839A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310402127.5
申请日：2023-04-14
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F3/06 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种基于LSM_Tree的面向SSD的时序数据存储方法和系统。该方法在WAL模块提供了多个WALWriter，将接收的数据均分到每个WALWriter，数据可以并行写入WAL文件；在将缓存Cache写入磁盘SSTables文件时，通过FieldValues的字段值数量对SeriesKey进行排序，只将FieldValues的字段值数量达到阈值的时序数据写入SSTable文件，不满足条件的数据继续在缓存中，有利于SSTable文件中保存尽可能大的SeriesKey的数据，减小较小文件合并时数据被重复读取的概率。本发明充分利用了SSD内部并行性，提高了整个存储系统的写入吞吐，并能够减小写放大问题，延长SSD磁盘寿命，降低存储成本。
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公开(公告)号：CN116405373A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310260098.3
申请日：2023-03-17
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: H04L41/0663 , H04L43/10
Abstract: 本发明涉及一种去中心化的多智能体平台及其实现方法。去中心化的多智能体平台，包括：主节点、备主节点、从节点；故障判断系统；去中心化系统；冗余备份系统。根据本发明，能够在多个节点同时故障时，确保多智能体平台的稳定运行，通过去中心化解决了平台严重依赖主节点和备主节点的情况，通过冗余备份提升多智能体平台抵抗故障的能力。
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公开(公告)号：CN116310567A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310289877.6
申请日：2023-03-23
Applicant: 中国科学院软件研究所 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于时态聚合的时空图节点分类方法及装置。所述方法包括：针对发生故障的电网，收集故障发生后的若干时刻产生的电网节点数据；根据所述电网节点数据，生成各时刻下的静态图；将所述静态图送入基于混合滤波的图卷积神经网络，并通过两个全连阶层用于电网中节点的交互，得到电网节点在该时刻下的向量表示；其中，所述基于混合滤波的图卷积神经网络中的每一层包含低通滤波器、高通滤波器和自聚合滤波器；对电网节点在各时刻下的向量表示进行融合并分类，得到故障发生后的电网节点受影响程度。本发明可以根据电网中节点受影响程度对该节点迅速准确分类，从而辅助相关人员及时制定措施，降低故障造成的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116264016A
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202111507894.X
申请日：2021-12-10
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06V40/16 , G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种轻量的实时人脸检测和头部姿态估计方法及系统。该方法包括：建立包含人脸检测和头部姿态数据的训练数据集，将人脸数据和头部姿态数据进行整合，组成包含两者标注信息的数据集；构建轻量的人脸检测和头部姿态估计网络，使用各种模型轻量化的手段来降低模型大小；模型进行训练时采用多任务损失函数。本发明使用了计算机视觉技术和图像处理技术作为技术基础，能够一次性得到人脸检测和头部姿态估计的结果，同时能有效保证人脸检测和头部姿态估计结果的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN116226347A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310184746.1
申请日：2023-03-01
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06V20/40 , G06V20/62 , G06V30/148 , G06V10/40 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N5/04 , G10L25/63 , G10L25/57 , H04N21/44 , H04N21/439 , H04N21/435
Abstract: 本发明属于视频问答领域，具体涉及一种基于多模态数据的细粒度视频情绪内容问答方法和系统。本发明基于情节记忆网络构建视频情绪推理基线模型，设计针对视觉、音频和文本数据的多分支处理模块，并借助Transformer编码器编码多模态数据中的时序依赖，提取出的多模态特征包含多角度情绪内容，能够精确地完成细粒度视频情绪内容问答任务。本发明利用Transformer编码器在视频、音频和文本序列上学习时序关联关系，并提取与情绪分类相关的高维多模态特征，该时序关联关系对分析视频包含的情绪信息至关重要。本发明能够有效提高基于多模态的细粒度视频情绪内容问答任务结果的准确率。
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公开(公告)号：CN116126978A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211687065.9
申请日：2022-12-27
Applicant: 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学院软件研究所 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F16/28 , G06F16/2458 , G06N5/022 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种电网安全稳定态势知识图谱的高性能存储查询方法及装置。该方法包括：获取电网安全稳定态势的知识图谱；基于时间性变化，将电网实体、电网实体的属性数据以及电网实体间关系划分为时变属性数据和图结构数据，并计算时变属性数据的时变属性时标和时变属性ID；将时变属性数据存入数据库；根据图结构数据，构建原始知识图谱，并将时变属性ID、时变属性时标作为图结构属性，绑定在原始知识图谱中对应的电网实体或电网实体间关系的属性上，得到最终知识图谱；获取并解析查询条件，以基于最终知识图谱和数据库，得到查询结果。本公开实现了电网安全稳定态势知识图谱的高性能存储管理。
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公开(公告)号：CN113456060B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202110586597.2
申请日：2021-05-27
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明公开了一种运动功能特征参数的提取装置，包括：获取患者进行运动功能测试的视频，提取每个运动功能测试中患者的全部人体骨骼点数据，其中所述视频包含深度信息；挑选分析每一运动功能测试所需的相应人体骨骼点数据；依据相应人体骨骼点数据进行运动周期划分，提取每个周期内的运动特征参数。本发明为运动功能测试提供了客观、定量的数据，具有良好的适用性，方便回放分析与二次比对，可以有效帮助相关疾病的诊断和分析。
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公开(公告)号：CN111831178B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202010608808.3
申请日：2020-06-29
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F3/04815
Abstract: 本发明提出一种三维空间中基于运动趋势信息的辅助目标选择方法及系统。该方法的步骤包括：在虚拟空间中建立坐标系，并将界面内每个可选目标用目标集合表示；获取用户实际选择轨迹，根据该用户实际选择轨迹对每个可选目标预测用户的选择轨迹，得到预测用户选择轨迹；计算用户实际选择轨迹与每个可选目标的预测用户选择轨迹的相似度，得到轨迹相似度集合；根据轨迹相似度集合得到相似度最高的预测用户选择轨迹，将其对应的可选目标作为激活目标。本发明针对三维空间中的目标选择任务，利用用户选择目标的轨迹趋势信息，在用户选择目标过程中预测用户意图目标，实现此类交互任务效率的提升。
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