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公开(公告)号：CN120032114A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510200938.6
申请日：2025-02-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/25 , G06F18/213 , G06N3/006 , G06Q10/0631 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于边云协同的多视觉任务处理系统，该系统用于接收多个终端发送的多个视觉任务并对其进行处理，其中，在系统的边侧引入动态特征提取框架，根据视觉任务的类型，从预先配置的特征模型库中匹配适配的特征提取模型，该方式避免了传统特征提取方式可能出现的信息冗余或丢失问题，极大提升了预处理的针对性和效率。针对资源分配适应性差的问题，本发明设计自适应资源分配框架，该框架根据边侧设备与云端设备的资源信息灵活调整资源分配策，有效提高系统运行效率、稳定性和可靠性，增强系统对处理多个异构视觉任务的复杂场景的适应能力。
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公开(公告)号：CN119652891A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411778787.4
申请日：2024-12-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本申请公开了一种基于弹性耦合机制的异构端边云协同计算方法，方法包括：对端边云系统的分布式节点建立跨域联合弹性耦合模型；通过在端设备、边缘计算节点和云中心之间建立一个异构融合资源池，对端边云系统中的各类可用资源进行综合分析；基于弹性耦合模型和各类可用资源的联合分析结果，动态调整任务分配策略，优化端边云系统的负载，生成最优端边云系统负载解决方案。本发明在协同计算领域引入更加智能化和灵活的资源调度与管理机制，以实现资源利用的最大化和系统性能的最优化。
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公开(公告)号：CN114969359B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202210508093.3
申请日：2022-05-10
Applicant: 国网上海市电力公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/36 , G06F16/901 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种基于机器阅读理解的实体关系联合抽取方法及系统，方法首先针对实体类型和关系类型分别设计实体抽取问题模板和关系抽取问题模板，并基于机器阅读理解进行非限定实体抽取；接着根据抽取的实体分别筛选正向抽取候选关系集合和逆向抽取候选关系集合，基于上述候选关系集合自动生成关系抽取问题模板，并基于机器阅读理解进行限定式双向关系抽取；对于推理过程，将正向和逆向抽取的实体关系三元组取交集和差集，交集直接作为最终结果，差集中概率大于阈值的三元组也并入到结果中。与现有技术相比，本发明可以有效地解决实体关系语义建模不全面，以及重叠三元组问题，最终为构建知识图谱提供高质量的实体关系三元组。
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公开(公告)号：CN113128955B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110360041.1
申请日：2021-04-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于智能度量的电子政务处理方法，包括：以回声状态网络构建政务网络，以用户任务数据为该政务网络的输入层的输入向量，将参与用户任务的政务部门加入该政务网络的储备池；初始化该政务网络的连接权重和状态反馈权重；通过历史用户任务数据对该政务网络进行训练得到电子政务平台；根据该电子政务平台的平台评估度量，生成对用户请求任务的处理流程，根据该政务部门内员工的人员评估度量，分配对该用户请求任务的处理人员，并进行用户请求任务处理。还提出一种基于智能度量的电子政务处理系统，以及应用该电子政务处理方法的数据处理装置。
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公开(公告)号：CN113938685B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202111129745.4
申请日：2021-09-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N19/42 , H04N19/124 , H04N19/149 , H04N19/182
Abstract: 本发明提出一种面向大规模图像存储的认知型软件可调整图像编码装置，包括：模块1，用于获取待编码图像集的基本信息，该参数信息包括：待编码图像集的规模、每张待编码图像的尺寸和每张待编码图像的色深；模块2，用于挖掘并构建图像的深层信息，所述深层信息包括：每张待编码图像的内容画像、待编码图像集的整体画像、编码器所处的环境画像；模块3，用于对该基本信息和该深层信息进行整合，并结合该编码装置中编码器的可调整的编码参数，构建数学模型；模块4，用于求解该数学模型，得到最优编码参数，并以该最优编码参数对该待编码图像集进行编码。相较现有的图像编码方法，本发明有效降低图像存储空间，节省存储运算成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109446385B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201811350687.6
申请日：2018-11-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Inventor： 纪雯
IPC: G06F16/901 , G06F16/23
Abstract: 本发明提供一种建立网络资源的设备图谱的方法以及所述设备图谱的使用方法。所述设备图谱的使用方法，包括：1)根据所需建立的超图的属性要求，从所述设备图谱中检索到满足所述属性要求的各项具体属性、以及与所述属性对应的设备；2)基于满足所述属性要求的属性将不同的设备关联在一起，获得用于进行超图分析的超图。基于这样的超图可以对网络中的设备进行资源分配、还可以对各个设备的使用习惯进行推理分析，从而挖掘更多的信息。
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公开(公告)号：CN113938684A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111128475.5
申请日：2021-09-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N19/42 , H04N19/182 , H04N19/184 , H04N19/149
Abstract: 本发明提出了一种轻量级端云协同的图像编码传输方法和系统，包括获取包括多幅图像的图像集，以及用于对图像进行压缩编码的编码器，并获取移动端的配置参数；集合图像集中每一幅图像的画面质量与编码器参数及配置参数之间的映射关系，作为映射表，映射关系为图像经不同编码器编码后对应在不同配置参数的移动端显示的画面质量；根据映射表，将每幅图像在不同编码器参数下的编码结果作为一组，将图像集的压缩编码问题作为分组背包问题并求解；基于求解结果，指导图像集中的每个图像针对不同编码器及移动端完成压缩编码。本发明针对性地进行图像压缩及传输，在延迟、分辨率、比特率等限制以及图像效果目标下得到最优图像编码传输方案。
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公开(公告)号：CN113139680A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110381909.6
申请日：2021-04-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明面向异构物联网设备的管理，提出一种基于智能度量和群体智能的设备协作优化方法，该方法通过对物联网中设备的智能水平进行考量，将物联网的设备组织起来，最终达到提升整体智能水平的目的。本发明从众智科学的角度考虑，将智能度量和群体智能结合在一起来实现异构设备的协作管理并优化物联网的整体智能水平。使用计算、存储和通信能力作为设备智能度量的基础，利用设备相关性和距离因素来衡量智能性提高的水平。最终使用遗传算法为物联网设备选择协作状态，解决物联网中设备混乱、无差别的连接状态的管理问题，最终实现了大规模异构物联网设备的协作管理和整体智能水平的提升。
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公开(公告)号：CN109862356A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910044197.1
申请日：2019-01-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N19/122 , H04N19/167 , H04N19/176 , H04N21/2343 , H04N21/4402
Abstract: 本发明涉及一种基于感兴趣区域的视频编码方法和系统，包括：依序提取原始图像序列中的帧间预测编码帧作为当前帧；获取当前帧的前一参考帧，判断当前帧的非感兴趣区域对应参考帧中区域是否为感兴趣区域，若是，则将当前帧的非感兴趣区域中与参考帧的感兴趣区域相对应的区域置为感兴趣区域，否则维持当前帧的区域划分；对当前帧的非感兴趣区域，使用参考帧的重构帧进行替代，提取原始图像序列中当前帧之后的帧间预测编码帧，再次作为当前帧；将预处理图像和宏块级量化参数输入至视频编码器，以完成对原始图像序列的视频编码。本发明具有适用范围广和重点区域重点保护的技术特点。
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公开(公告)号：CN102857760B
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201210376184.2
申请日：2012-09-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N19/146
Abstract: 本发明公开了一种无反馈的优化码率的分布式视频编解码方法及其系统，该方法包括：步骤1，在编码端将视频序列划分为关键帧K帧和关键帧WZ帧；步骤2，所述K帧采用帧内编解码方式重建输出K’帧；步骤3，所述WZ帧经过离散余弦变换、量化、信道编码后生成信息位数据和校验位数据，码率优化器根据所述信息位数据和校验位数据判断发送选定的序列到解码端，所述解码端根据K帧生成的边信息与所述发送序列联合进行解码，最后重建WZ帧输出WZ’帧。本发明提高了边信息的质量，进而提高了重建WZ帧的性能，简化了分布式视频编码方案，同时在保持视频重建质量的条件下可以更有效地提高分布式视频编码的编码效率。
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