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公开(公告)号：CN109520983B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201811385777.9
申请日：2018-11-20
Applicant: 山东船舶技术研究院 , 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开一种基于DOM的水质评价方法及装置，计算机控制激光器发射紫外激光入射到待测水样上，待测水样产生散射光信号和荧光信号，散射光信号和荧光信号先经滤光器进行滤光，再经光栅分光系统分光，然后经过光学镜头聚焦到光电探测器表面并转化为电信号传输至计算机进行数据处理得到光谱曲线，获取光谱曲线中的拉曼峰强度、荧光峰强度和背景噪声光谱强度，根据水质评价公式计算所述待测水样的Dm值。通过光谱曲线能够快速评测待测水样中DOM含量，可以实时测定水质，有助于及时了解和改善水质，对选择水质具有指导意义；并且该装置使用微型的半导体激光器和分光系统，且电路板高度集成化，大大减小了荧光光谱仪的装置体积，使得装置便携，方便使用。
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公开(公告)号：CN112115108A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010950313.9
申请日：2020-09-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 苏州玄盾汽车科技有限公司
IPC: G06F16/174 , G06F16/13
Abstract: 一种车辆物联网云存储系统重复数据删除方法，涉及信息存储领域，步骤如下：将固定窗口置于未分块的起始位置，滑动窗口寻找不小于极大值的字节作为分块点、生成块指纹Chunkfp；记录滑动窗口内极大值 和分块长度SizeChunk；重复a、b，直至分块完成；依次排列三元组数据、建立三元组列表，三元组数据为 SizeChunk+1为下一分块长度；当有新的数据流输入时，执行步骤a，在三元组列表中寻找具有相同块指纹的三元组数据，找到时，将三元组列表中自具有相同块指纹的三元组数据起向后的各三元组数据中的SizeChunk+1依次作为对新输入的数据流分块的字节长度，对新输入的数据流进行分块，直至分块完成；未找到时，更新三元组列表；本发明分块速度快，系统数据吞吐率高。
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公开(公告)号：CN106528451B
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201611001521.4
申请日：2016-11-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海翰宝网络科技有限公司
IPC: G06F12/0862
Abstract: 公开了针对小文件的二级缓存预取的云存储框架及构建方法，其中云存储框架包括：对象存储器、关联性计算模块、数据合并模块、存储节点缓存模块和代理节点缓存模块。本发明首先计算不同对象之间的关联性，并将关联度高的对象合并为一个数据集合，通过对这些数据集合进行缓存来达到数据预取的目的。一方面可以将随机磁盘访问转变为连续磁盘访问，提高存储系统的效率；另一方面通过一次性将对象集合转入代理节点缓存模块进行预读，能够节省网络开销；另外将关联度高的小文件合并也减少了元数据的数量，减少对象访问时元数据的操作时间。
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公开(公告)号：CN106770139A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710080643.5
申请日：2017-02-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01N21/64
CPC classification number: G01N21/64 , G01N2021/6417 , G01N2201/0221 , G01N2201/0222 , G01N2201/062 , G01N2201/0621
Abstract: 本发明提出一种微型紫外荧光LED光谱手电，包括壳体，在所述壳体的前端面上开设有相邻的两个通孔，分别记做第一通孔和第二通孔，在所述壳体内设有紫外LED光源以及为所述紫外LED光源供电的LED电源，所述紫外LED光源射出的光束经由所述第二通孔射出，所述LED电源经开关连接至设置在所述壳体上的USB接口，在所述壳体内沿着从所述第一通孔入射光的传播方向依次设有分光系统、会聚镜头以及阵列探测器，所述阵列探测器经USB连接线连接至所述USB接口。上述微型紫外荧光LED光谱手电生产成本低廉，操作简单，结构紧凑、体积小，便于工业生产及应用，其具有紫外光照明以及荧光光谱检测两种功能。
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公开(公告)号：CN117473124B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311451594.3
申请日：2023-11-03
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 南京龙垣信息科技有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/835 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及图表示学习与图数据挖掘技术领域，具体涉及一种具备抵制过度平滑能力的自监督异质图表示学习方法；通过GNN分支和Transformer分支在不同视角下对节点信息进行编码，基于两个视角的信息建立对比学习任务，实现无需样本标注条件下的自监督异质图表示学习，解决了现有GNN消息传递机制的过度平滑限制网络层数的扩展，从而导致模型在面对复杂图数据的表达能力不足的问题，大大增强了模型对远距离邻域信息的捕捉能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114756713A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210267016.3
申请日：2022-03-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 南京龙垣信息科技有限公司
IPC: G06F16/901 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于多源交互融合的图表示学习方法，包括如下步骤：提取图结构形式的网络中的节点属性、节点类别以及节点之间的邻接关系；采用基于BFS、DFS的元路径高阶邻域节点采样算法分别得到BFS和DFS高阶邻域节点集；通过一阶邻域信息聚合算法获取节点的一阶邻域信息；通过异质高阶邻域信息聚合算法获取节点的高阶领域信息；利用基于门控神经网络的多源信息融合模型将节点的自身信息、节点的高阶邻域信息以及一阶邻域信息进行融合得到节点的多源交互融合信息作为最终的向量表示；在多任务优化函数下对算法模型的参数进行优化。本发明提升了对元路径内节点信息提取能力，同时大大增强了对不同层次邻域信息的捕捉能力。
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公开(公告)号：CN113700558A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111022232.3
申请日：2021-09-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 一汽解放汽车有限公司
Abstract: 柴油发动机空气系统故障检测方法，属于汽车故障检测领域。本发明解决了现有技术中柴油发动机故障检测模型检测精度低、检测速度慢的问题。本发明先利用1号健康数据集对初始发动机自编码器故障模型进行训练，获得初步训练完成的发动机自编码器故障模型；再利用2号健康数据集和一个故障数据集对初步训练完成的发动机自编码器故障模型进行验证，确定初步训练完成的发动机自编码器故障模型的重构误差阈值L，从而完成对发动机自编码器故障模型的构建；最后利用构建的故障检测模型实现对故障进行检测。本发明主要用于对柴油发动机的空气系统进行故障检测。
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公开(公告)号：CN112083877A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010507955.1
申请日：2020-06-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 苏州玄盾汽车科技有限公司
IPC: G06F3/06
Abstract: 一种车辆物联网云存储系统数据分组方法，涉及分布式数据管理技术领域，从车辆物联网分布式存储系统的访问特征入手，根据云存储系统数据访问的时间空间局部性，将具有强访问关联关系的数据进行分组。首先，通过模拟有限缓存空间下的数据的访问，获得缓存快照并建立缓存事务。其次，建立基于缓存事务的向量化数据访问特征，对数据进行初步分组。最后，以初步分组为点，数据间访问强度为边，按照访问强度从高到低的顺序建立关系图，动态的将形成的完全子图合并成数据分组。当数据分组中任何数据被访问时，其所在分组将被一起预取到缓存中。此方法减少了数据访问时的I/O次数和访问延时，整体上提升了车辆物联网云存储系统的数据读取效率。
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公开(公告)号：CN108446340B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201810174542.9
申请日：2018-03-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海翰宝网络科技有限公司
IPC: G06F16/172 , G06F16/182 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向海量小文件的用户热点数据访问预测方法，从用户访问数据的特点入手，根据文件访问的关联性特点，使用用户相关的分布式海量小文件存储系统文件访问日志，训练Skip‑Gram模型，对文件的上下文访问特征进行提取，使用K‑means算法对文件特征聚类，对访问相似度高的文件进行集中分析，训练GRU模型，对文件间的关联性进行分析，并根据用户当前访问文件所属类别序列进行预测，将用户未来可能访问文件类别中的全部文件预取至缓存，减少了系统的I/O次数，整体上提升了分布式海量小文件存储系统读取效率。
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公开(公告)号：CN109992725A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910285507.9
申请日：2019-04-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海翰宝网络科技有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种基于双向距离网络嵌入的社交网络表示方法，属于数据挖掘与网络技术领域。本发明首先读取社交关系网络中的节点并进行编码；然后读取关注与被关注关系，分别为每一个节点生成窗口大小为k的上文邻居节点序列和下文邻居节点序列，并记录每个邻居节点到该节点的有向距离；构造三层网络嵌入模型；将节点编码集作为输入进行学习，并不断进行模型超参数的调整；最后将隐藏层的权重矩阵作为最终网络嵌入的结果，每一行的向量表示作为节点的向量表示。本发明解决了现有社交关系网络的结构和拓扑信息表示不准确，对真实社交关系的还原能力较低，将不能有效的处理网络数据并精准有效的控制事件的发展的问题。本发明可用于社交网络表示。
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