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公开(公告)号：CN117808322A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410029035.1
申请日：2024-01-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26
Abstract: 本发明属于交通韧性评估领域，提供了一种城市地面交通通行韧性评估方法及系统，包括根据影响城市地面交通通行的扰动类型以及影响程度，选取评估要素；基于评估要素，确定评估城市地面交通通行韧性的评估指标；获取评估指标数据并进行归一化处理，得到标准评估指标数据；基于标准评估指标数据，采用熵值法确定各级评估指标权重；根据各级评估指标权重采用模糊综合评价，确定城市地面交通通信韧性评估结果。本发明结合城市地面交通通行所面临的扰动类型，建立城市地面交通通行评估指标体系，利用熵值法和模糊综合评价相结合的方法科学、系统地评估城市地面交通通行韧性。
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公开(公告)号：CN116739092A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310725830.X
申请日：2023-06-19
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明公开了基于时间权重的时序知识图谱推理方法及系统，属于知识图谱推理技术领域。本发明将时序知识图谱中的每个时间戳进行注意力加权处理，使得模型以不同的关注度聚合每个时间戳，考虑时间戳对四元组事实的影响，使用多关系图聚合器聚合邻域信息和事实信息，以便更好的推理时序知识图谱中的数据，从而提高模型的推理效率以及准确率。解决了现有技术中存在“忽略事实的动态性及时间依赖性，不能学习实体及其关系的潜在语义，导致知识图谱推理不准确”的问题。
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公开(公告)号：CN116521885A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211488452.X
申请日：2022-11-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
Abstract: 本发明涉及本体构建技术领域，提供了一种城市公共交通服务的本体构建方法及系统，包括：对获取的文档进行分类后，对获取的文档进行筛选，对筛选出的文档进行预处理得到文本词集，并将文本词集进行标注和汇总后得到城市公共交通服务本体主题词表；基于城市公共交通服务本体主题词表，提取概念和属性，确定初级公共交通服务本体；基于初级公共交通服务本体，构建节点拓扑图，并进行实例化张量后，将张量化的拓扑图的概念节点作为训练集对图注意力神经网络模型进行训练，对提取的概念和属性向量化后计算语义相似度，基于语义相似度，添加实体和属性，得到城市公共交通服务本体。不仅降低了本体构建的工作量；并且提升了本体构建的准确性。
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公开(公告)号：CN114049756B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202110957281.X
申请日：2022-01-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开了一种城市交通应急资源布局方法及系统，涉及城市交通相关领域，为解决目前城市交通的应急布局基本是片状布局，而意外发生，应急资源的片状布局不能迅速满足目前的布局需要，往往因应急资源无法快速运到而导致情况恶化的问题。划分为资源分配单元；划分城市交通应急资源区域等级；划分一级意外易发点、二级意外易发点和三级意外易发点；划分一级车流量点、二级车流量点、三级车流量点和四级车流量点；划分一级环境影响点、二级环境影响点和三级环境影响点；资源调配，设置一级应急资源点B、二级应急资源点B、三级应急资源点B、四级应急资源点B和五级应急资源点B，并重新调整城市交通应急资源区域等级。
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公开(公告)号：CN115759261A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211519318.1
申请日：2022-11-30
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06N5/04 , G06N20/00 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图注意力网络的视觉常识推理方法及系统，涉及计算机视觉与自然语言处理交叉技术领域，该方法包括：以多组互相对应的样本图像、样本问题和已标注的样本答案候选项为样本训练集，训练所构建的视觉常识推理模型；所述训练过程包括：获取样本图像、样本问题和样本答案候选项的视觉特征和语言特征，以视觉特征为视觉节点，基于图注意力机制，利用语义信息更新视觉特征；采用多模态融合，融合语言特征和更新后的视觉特征，获取视觉和语言的联合特征表示，以此训练视觉常识推理模型；将待推理图像、待推理问题和多个推理答案候选项输入至训练完成的视觉常识推理模型，输出推理结果，实现准确推理，提升了视觉常识推理任务的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114639236A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210123510.2
申请日：2022-02-10
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , G08G1/0968 , G06F40/30 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供基于本体构建交通领域语义数据模型的方法，涉及交通技术领域。该基于本体构建交通领域语义数据模型的方法，包括数据处理中心处，所述数据处理中心处分别连接有交通数据、邻接矩阵、交通问题和方向检测，所述数据处理中心处分别连接有时空依赖和外部因素，所述数据处理中心处分别连接有公共数据公开与路线选择和选择，所述公共数据公开与路线选择和选择连接有出行人员。本发明提供基于本体构建交通领域语义数据模型的方法，该基于本体构建交通领域语义数据模型的方法能够减少交通事故，舒缓交通拥堵。
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公开(公告)号：CN114049756A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202110957281.X
申请日：2022-01-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开了一种城市交通应急资源布局方法及系统，涉及城市交通相关领域，为解决目前城市交通的应急布局基本是片状布局，而意外发生，应急资源的片状布局不能迅速满足目前的布局需要，往往因应急资源无法快速运到而导致情况恶化的问题。划分为资源分配单元；划分城市交通应急资源区域等级；划分一级意外易发点、二级意外易发点和三级意外易发点；划分一级车流量点、二级车流量点、三级车流量点和四级车流量点；划分一级环境影响点、二级环境影响点和三级环境影响点；资源调配，设置一级应急资源点B、二级应急资源点B、三级应急资源点B、四级应急资源点B和五级应急资源点B，并重新调整城市交通应急资源区域等级。
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公开(公告)号：CN118966776A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411071929.3
申请日：2024-08-06
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明公开的一种气瓶安全风险预测方法及系统，包括：获取各气瓶安全风险因素得分、气瓶发生安全事故的次数，及导致气瓶发生安全事故的次数的各气瓶安全风险因素出现的次数；将各气瓶安全风险因素出现的次数除以气瓶发生安全事故的次数，获得各气瓶安全风险因素的客观赋权；根据得分，确定各气瓶安全风险因素的主观赋权；对主观赋权和客观赋权进行加权求和，获得各气瓶安全风险因素的先验概率；根据各风险因素的先验概率，对根据气瓶安全风险指标体系构建的贝叶斯网络模型进行正向推理，获得气瓶安全风险预测结果。实现对气瓶安全风险的准确预测及诊断。
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公开(公告)号：CN114639236B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202210123510.2
申请日：2022-02-10
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , G08G1/0968 , G06F40/30 , G06Q10/04 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供基于本体构建交通领域语义数据模型的方法，涉及交通技术领域。该基于本体构建交通领域语义数据模型的方法，包括数据处理中心处，所述数据处理中心处分别连接有交通数据、邻接矩阵、交通问题和方向检测，所述数据处理中心处分别连接有时空依赖和外部因素，所述数据处理中心处分别连接有公共数据公开与路线选择和选择，所述公共数据公开与路线选择和选择连接有出行人员。本发明提供基于本体构建交通领域语义数据模型的方法，该基于本体构建交通领域语义数据模型的方法能够减少交通事故，舒缓交通拥堵。
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公开(公告)号：CN116702214B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310959881.9
申请日：2023-08-02
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F21/62 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提供了一种基于相干邻近度与贝叶斯网络的隐私数据发布方法及系统，其属于数据安全技术领域，包括：基于待发布数据中各属性数据的互信息，以各属性数据作为节点构建动态贝叶斯网络；基于各属性数据节点间的相干邻近度以及预设阈值，对各属性数据进行类别划分；基于相干邻近度及数据质量评估度计算各属性数据节点的隐私预算分配权值，并基于隐私预算分配权值对不同类别的属性数据分别进行隐私预算分配；根据分配的隐私预算对各属性数据进行加噪，并将加噪后的高维数据进行发布。所述方案数据化度量了数据特征间的关联，有效减少了直接在原始高维数据集加噪产生的噪声累积，优化降低了隐私保护代价，保证了高维数据的安全性及高可用性。
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