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公开(公告)号:CN116450796A
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202310558113.2
申请日:2023-05-17
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Inventor: 彭龙 , 孟英谦 , 李胜昌 , 张世超 , 谢志豪 , 邵鹏志 , 任智颖 , 宋彪 , 魏中锐 , 胡明哲 , 李泽宇 , 高圣楠 , 姜伟 , 张子烁 , 葛祥雨 , 邬书豪
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/126 , G06F40/194 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种智能问答模型构建方法及设备,属于自然语言处理技术领域;解决现有技术中的问答模型构建方法得到的问答模型推断速度慢,且答案预测不够准确的问题。本发明的方法包括:获取问答相关领域的多个原始文本数据,构建训练样本集;训练样本集中包括原始文本数据,以及基于原始文本数据得到的标准问题、标准答案和类别标签;构建初始智能问答模型,初始智能问答模型包括特征分类模块和答案预测模块;其中,特征分类模块用于对输入的问题进行分类;答案预测模块用于基于融合了类别信息的问题进行答案预测;基于训练样本集对初始智能问答模型进行训练,经过损失函数迭代更新,得到智能问答模型。
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公开(公告)号:CN115562676B
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202211240180.1
申请日:2022-10-11
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Inventor: 孟英谦 , 杜宏博 , 彭龙 , 李胜昌 , 梁冬 , 鲁东民 , 葛晋鹏 , 郭亚辉 , 米丽媛 , 饶雷 , 张帅 , 邵鹏志 , 王乃正 , 薛行 , 徐天敕 , 王嘉岩 , 随秋林
Abstract: 本发明提供了一种图计算引擎的触发方法,属于图计算技术领域,解决了现有图计算引擎的编译过程执行效率较差的问题。触发方法包括:接收OpenCypher操作指令;启动Cypher编译器,对OpenCypher操作指令进行语法及语义解译,将解译后的OpenCypher操作命令编译为分布式逻辑执行计划,并根据分布式逻辑执行计划生成在分布式环境下执行的物理执行计划;向GraphMaster进行注册并申请资源;GraphMaster根据物理执行计划获取待执行任务,将待执行任务分解成多个一级任务,并将各一级任务分配给不同的GraphSlave;GraphSlave将接收到的一级任务分解成多个二级任务,并将各二级任务分配给不同的Worker,由Worker执行相应二级任务;所有待执行任务完成后,向GraphMaster申请资源注销,等待接收下一次OpenCypher操作指令。
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公开(公告)号:CN115509721B
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN202211330158.6
申请日:2022-10-27
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明涉及一种数据处理任务协同控制调度方法及系统,属于数据处理技术领域;解决现有技术中的数据处理任务调度方法无法实现流数据处理任务与批数据处理任务的混合编排,无法满足用户选择流数据或批数据处理任务类型时无感操作的要求;本发明的方法包括以下步骤:获取当前节点的数据处理任务;根据数据处理任务的任务类型及数据处理进度设置相应的数据状态;并根据数据处理任务的执行状态设置相应的任务状态;获取当前节点的一个或多个下游任务,基于下游任务的任务类型,适配下游任务所需的数据结构;基于当前节点的任务状态、数据状态以及当前节点下游任务的任务类型,判断是否开始运行下游任务,以进行数据处理任务的协同控制调度。
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公开(公告)号:CN115562676A
公开(公告)日:2023-01-03
申请号:CN202211240180.1
申请日:2022-10-11
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Inventor: 孟英谦 , 杜宏博 , 彭龙 , 李胜昌 , 梁冬 , 鲁东民 , 葛晋鹏 , 郭亚辉 , 米丽媛 , 饶雷 , 张帅 , 邵鹏志 , 王乃正 , 薛行 , 徐天敕 , 王嘉岩 , 随秋林
Abstract: 本发明提供了一种图计算引擎的触发方法,属于图计算技术领域,解决了现有图计算引擎的编译过程执行效率较差的问题。触发方法包括:接收OpenCypher操作指令;启动Cypher编译器,对OpenCypher操作指令进行语法及语义解译,将解译后的OpenCypher操作命令编译为分布式逻辑执行计划,并根据分布式逻辑执行计划生成在分布式环境下执行的物理执行计划;向GraphMaster进行注册并申请资源;GraphMaster根据物理执行计划获取待执行任务,将待执行任务分解成多个一级任务,并将各一级任务分配给不同的GraphSlave;GraphSlave将接收到的一级任务分解成多个二级任务,并将各二级任务分配给不同的Worker,由Worker执行相应二级任务;所有待执行任务完成后,向GraphMaster申请资源注销,等待接收下一次OpenCypher操作指令。
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公开(公告)号:CN118193565A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202311844217.6
申请日:2023-12-28
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F16/242 , G06F16/2455 , G06F16/25 , G06F16/245 , G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种分布式大数据计算引擎,包括:统一接口模块、分布式计算引擎模块和运算结果处理模块;统一接口模块用于接收计算任务,并基于计算任务的数据类型标识进行任务解析,以启动对应的计算引擎;分布式计算引擎模块包括流计算引擎、批计算引擎和批流一体计算引擎,分别用于读取并执行对应的计算任务;运算结果处理模块用于采集各个计算引擎的运行状态数据,进行运行状态监控并向客户端返回任务计算结果。本发明解决了现有技术中的大数据计算引擎在面对多种复杂的计算场景时,无法针对多类型的数据处理任务提供并行高效的实时计算,以进行实时快速响应的问题。
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公开(公告)号:CN118113424A
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202311844662.2
申请日:2023-12-28
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种分布式流计算引擎,包括:控制节点模块,计算节点模块和Zookeeper集群模块;计算节点模块包括多个物理计算节点,用于监测和执行对应的流计算任务;Zookeeper集群模块部署在多个服务器上,用于存储多个物理计算节点的所有状态信息和任务信息,以供计算节点模块和控制节点模块进行实时监控调用;控制节点模块用于基于流处理任务生成有向无环图;并将待执行的任务按照有向无环图中的对应关系下发到对应的物理计算节点进行处理,并基于每个物理计算节点的资源信息进行任务调度,以实现流数据的低延时处理。本发明解决了现有技术中的流数据处理由于硬件资源受限导致数据处理瓶颈,进而引起数据处理延迟的问题。
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公开(公告)号:CN117332269A
公开(公告)日:2024-01-02
申请号:CN202311292957.3
申请日:2023-10-08
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F16/23
Abstract: 本发明涉及一种基于标签体系的结构化数据增量学习方法,属于自然语言处理领域。该方法包括以下步骤:建立初始标签体系,基于所述初始标签体系对结构化数据集进行人工标注,构建第一训练样本集;构建Bert模型,基于第一训练样本集对Bert模型进行训练得到训练好的Bert模型;将业务数据输入训练好的Bert模型得到相应的特征值,基于所述特征值得到完善的标签体系;构建物联网监控模型,利用所述物联网监控模型对业务数据进行预测得到预测后的业务数据;利用所述完善的标签体系对预测后的业务数据进行标注,构建第二训练样本集;基于第二训练样本集对所述物联网监控模型进行训练得到训练好的物联网监控模型。该方法可自动生成业务所需的特征标签,利用完善的标签体系对业务数据进行标注,提高了模型的识别效果和训练效率。
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公开(公告)号:CN116992349A
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202311029925.4
申请日:2023-08-15
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08 , G08G3/02
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的民船轨迹行为分析优化方法,属于船舶轨迹分析领域,解决了现有技术中仅使用AIS数据无法分析民船轨迹行为的问题。方法包括:获取待分析民船的AIS数据、待分析民船所在地的天气信息以及包括待分析民船所在海域的图像信息;对AIS数据、天气信息及海域的图像信息进行预处理,得到四组向量,分别为:AIS信息向量、天气信息向量、海上交通繁忙度向量以及民船吃水量向量,将四组向量输入训练好的民船轨迹分析模型得到民船轨迹分析结果。实现了精准分析民船轨迹,避免与其他船只发生碰撞或阻碍航行。
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公开(公告)号:CN115438101B
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202211250887.0
申请日:2022-10-13
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G06F16/22 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于计算机科学的机器学习领域,尤其涉及一种基于特征形态和数据关系的数据特征构建系统和方法。本发明充分考虑了数据之间的关联性,根据数据之间的关联性构建DAG执行聚合图,并根据数据特征的统计值构建衍生的数据特征,然后根据DAG执行聚合图对数据特征进行聚合操作,对聚合后特征集进行过滤处理和降维处理。本发明通过DAG执行聚合图充分考虑了数据特征之间的关联性,通过构建衍生的数据特征满足了对业务多样性的适应,本发明的数据特征构建方法提高了特征的信息浓度,提升了数据特征构建的效率。
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公开(公告)号:CN115586869A
公开(公告)日:2023-01-10
申请号:CN202211193073.8
申请日:2022-09-28
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明涉及一种自组网系统及自组网系统的流数据处理方法,属于数据处理技术领域;解决现有技术中的自组网系统硬件存储成本高,且现有的流数据处理方法处理速度慢的问题;本发明的系统包括至少一种数据采集设备、客户端和服务器;其中,至少一种数据采集设备用于采集得到流数据,并通过无线链路向服务器发送写数据请求;客户端用于向服务器发送读数据请求;服务器包括存储器和处理器;处理器用于在接收到写数据请求时将接收到的流数据按照冷数据和热数据在存储器中分别进行存储,并在接收到读数据请求时,按预设的流程读取存储器中存储的数据到客户端;冷数据和热数据通过预设时间内对存储器中存储的数据的读写频率统计得到。
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