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公开(公告)号：CN107402759B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201710597752.4
申请日：2017-07-20
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于AADL扩展附件的软件系统堆栈分析方法，属于软件开发技术领域。本发明通过新增属性集，设计了一种基于AADL扩展附件的软件系统堆栈分析方法，其基于树结构实现任务栈空间计算和栈空间调整。利用系统AADL模型信息来构建树，自定义树结点数据结构，计算系统栈空间，并将其与内存大小对比，若设计的栈空间大小超出实际内存大小则进行调整，调整设计的堆栈数据以满足系统要求。该方法可以实现在模型设计阶段进行栈空间分析，提高软件开发效率。
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公开(公告)号：CN110597955A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910846499.0
申请日：2019-09-09
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F16/33 , G06F16/53 , G06F16/583 , G06F16/538
Abstract: 本发明涉及一种基于TFIDF的文档内图片搜索方法，其中，包括：步骤一、获取路径下所有文档；步骤二、MD5校验与去重；步骤三、处理并获取每个文档中的图片与图片描述；步骤四、为所有图片、图片说明及对应文档建立索引，进行图片搜索，包括：根据解析后的图片说明采用TF-IDF方法计算并获得不同图片的向量表示，抽取用户输入的图片查询语句中的关键词信息，构建用户查询向量；通过余弦相似度计算查询语句与不同图片说明之间的相似性；根据计算结果返回最相似的Top K的图片说明对应的图片。本发明现了基于TFIDF的文档内图片的搜索。
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公开(公告)号：CN119832466A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411711615.5
申请日：2024-11-27
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06V20/40 , G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种面向边缘设备视频数据的分层处理系统，属于技术领域。本发明面向获取视频流的边缘设备，根据边缘设备的资源特点，设计用于视频获取与处理的分层处理系统，从采集、分析到存储提出一套解决方案，致力于提升数据处理速度，降低数据处理的成本，达到更好的数据处理能力。
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公开(公告)号：CN113486191B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110709394.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F16/36 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F40/14 , G06F40/211 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种涉密电子文件定解密方法，属于文件定解密领域。本发明包括如下步骤：S1、涉密电子文件密点分析与样本收集；S2、基于信息增益的密点关键词挖掘；S3、基于知识图谱的密点关联规则库构建；S4融合军工密点规则集的知识图谱构建；S5、智能匹配对比与快速定解密。本发明通过智能化分析技术，加强涉密电子文件定解密工作的准确化、规范化；利用电子文件密点动态追踪手段，提升电子文件密级解除工作的及时性、准确性和智能性；通过密点比对和基于语义分析的智能匹配技术，实现涉密电子文件密级的实时确定、智能化变更和及时解密。
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公开(公告)号：CN111160535B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN201911412304.8
申请日：2019-12-31
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06N3/098 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于Hadoop的DGCNN加速方法，其中，包括：利用MapReduce实现训练样本和计算答案初始位置与结束位置的并行化，分布式地存储在Hadoop平台的每个节点上，每个节点都存储一个相同的完整的卷积神经网络，对于各小块中的每一个样本，节点都执行一次前向传播和反向传播计算，得出各个权值和偏置的局部改变量以及位置信息，接着汇总每个权值和偏置的局部改变量从而得到全局改变量，多次用全局改变量更新权值之后，获得最终网络；使用CUDA进行特征矩阵、神经元以及权值的并行化，为每一层的特征矩阵启动一个线程格，线程块中每个线程对应一个神经元，使得神经元并行，在误差反向传播中，用一个线程对应一个权值，计算该权值的局部梯度改变量，使得权值并行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110532557B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN201910807636.X
申请日：2019-08-29
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F40/216 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06N3/088 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种无监督的文本相似度计算方法，其中，包括：步骤一：进行嵌入层模型预训练，对问题集合中的所有词进行预训练，生成满足模型需要的词向量；步骤二：编码层网络，挖掘句子的语义信息；步骤三：进行基于TFIDF融合的模型改进，包括：在每条问句输入到神经网络的同时，对输入的每条问句进行TFIDF的计算，并将计算好的权值输入到神经网络中，控制最后的句子向量表示，采用了归一化的TFIDF计算方法，并将其融入到编码层和表示层。本发明将深度神经网络模型(Bi‑LSTM)用于语料库的无监督训练，得到语言模型，通过无监督的训练方式，可以充分地利用大规模的语料库的信息，从而提高文本匹配的准确率，提升信息检索的精度。
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公开(公告)号：CN110716875A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910917182.1
申请日：2019-09-26
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种国产办公环境下基于反馈机制的并发测试方法，首先建立评测环境，然后构建不同的评测场景，运行被测办公系统和评测工具，采用评测工具收集被测办公系统产生的办公日志，并对收集到的评测日志统计分析，提取热点信息模型；最后在构建出的不同的评测场景中，评测工具开始对办公系统具体测试。本发明考虑了虚拟化分配机制的相关操作，实现了动态压力调整，服务器在将测试用例分发给底层硬件时，根据反馈机制实现多目标优化模型，考虑了测试用例与各类硬件的关联性以及硬件组件之间的负载均衡。这种基于反馈机制的测试方案，流程简单，精准度高，覆盖面全，可以满足未来计算机高速发展的要求。
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公开(公告)号：CN110647353A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910846500.X
申请日：2019-09-09
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种本发明一种无监督的软件复杂度评估方法，其中，包括：步骤一、针对软件程序复杂度的度量，总结提炼常用的程序复杂度度量元；步骤二、基于高斯混合模型的度量元概率归一化，包括：首先，针对数据中的各个度量元的频率分布，使用无监督的最大期望算法进行高斯混合建模，拟合该度量元的概率密度函数，基于该度量元的概率密度函数计算其累积分布函数，使用累积分布函数的值作为该度量元的归一化处理后的数值；步骤三、评估基于AOV网络的软件复杂度。
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公开(公告)号：CN107402759A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710597752.4
申请日：2017-07-20
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明涉及一种基于AADL扩展附件的软件系统堆栈分析方法，属于软件开发技术领域。本发明通过新增属性集，设计了一种基于AADL扩展附件的软件系统堆栈分析方法，其基于树结构实现任务栈空间计算和栈空间调整。利用系统AADL模型信息来构建树，自定义树结点数据结构，计算系统栈空间，并将其与内存大小对比，若设计的栈空间大小超出实际内存大小则进行调整，调整设计的堆栈数据以满足系统要求。该方法可以实现在模型设计阶段进行栈空间分析，提高软件开发效率。
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公开(公告)号：CN116757221B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202310694489.6
申请日：2023-06-13
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F40/30 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/211 , G06F16/353 , G06F16/334
Abstract: 本发明涉及一种基于事件抽取的情报态势挖掘方法，属于信息抽取/态势感知领域。本发明通过已有的情报态势文本数据，抽取其中情报领域相关词汇，依据领域词的类别和频次，将情报态势文本数据分类为事件场景类型库。针对不同事件场景类型，设计事件模板，依据事件模板抽取情报态势文本数据中的事件要素，形成事件列表。依据事件要素对情报态势序列数据进行检索，关联匹配相似属性，形成情报态势库。本发明解决大量情报文本和态势序列中情报态势的挖掘问题。
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