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公开(公告)号：CN117596246B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410043836.3
申请日：2024-01-12
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: H04L67/101 , H04L67/1012 , H04L67/1008 , H04L67/60
Abstract: 本发明提供了一种基于异构资源度量特征的算力网络工作流调度方法及系统，其属于算力网络资源调度技术领域，所述方案在细粒度资源描述度量基础上，综合考虑任务、算力、网络以及数据等资源状况，通过调度跨域数据中心资源协作，有效提升了任务处理速度，提高资源利用率；所述方案可根据任务多样化的需求，制定需求与资源高度契合的调度策略，可以更加准确地匹配任务与资源，选择最适合的数据中心来执行任务；所述方案中，工作流中的子任务通过合理分配资源，缩短了任务的执行过程，提高了工作流执行效率；同时，所述方案针对多个数据中心负载情况，避免部分数据中心过载而导致任务延迟或一些数据中心空闲造成资源浪费的情况。
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公开(公告)号：CN116708446B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310967433.3
申请日：2023-08-03
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: H04L67/1001 , H04L67/101 , H04L67/1097
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公开(公告)号：CN116932736A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310882424.4
申请日：2023-07-18
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/335 , G06F16/31
Abstract: 本发明属于数据推荐的计算机信息领域，提供了一种基于用户需求结合倒排表的专利推荐方法，包括根据用户需求对专利数据集构建初始倒排表并加入相似词机制形成最终的倒排表；所述倒排表包括：单词编号、单词和专利编号列表；对专利数据集中的专利信息进行编号，形成文档列表，为文档列表中的每一个专利的专利信息使用bert模型获取句子向量表示；所述文档列表包括：专利编号、专利信息、专利信息句子向量表示；根据用户需求信息分为精准需求和广泛需求，进行双轨推荐。本发明解决了现有技术中由于专利推荐涉及到各个领域的专利，数量庞大，使用单一领域的专利信息进行推荐，导致推荐效果不佳和专利推荐不够准确的问题。
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公开(公告)号：CN113658209A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110924457.1
申请日：2021-08-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的基于形态学的切片组织裱贴位置优良判别方法，包括：a).获取切片组织缩略图；b).标签位置识别和统一方向；c).去除标签信息；d).去除非病理组织的点和线；e).计算病理组织中心点偏离距离；f).计算病理组织与长轴的夹角；g).判断病理切片组织裱贴优良。本发明的切片组织裱贴位置优良判别方法，整个切片组织裱贴位置优良判别利用图像识别和处理自动完成，处理效率高，解决了现有人工评估所带来的耗时耗力问题，而且整个判别过程不会加入个人的主观想法，更加客观和准确，降低了医生在切片组织裱贴位置优良判别过程中的工作量。
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公开(公告)号：CN111000553A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911395467.X
申请日：2019-12-30
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本发明的基于投票集成学习的心电数据智能分类方法，其特征在于，通过以下步骤来实现：a).数据预处理；b).建立logistic回归模型；c).建立决策树模型；d).建立一个支持向量机；e).建立朴素贝叶斯模型；f).建立神经元模型；g).建立k邻近模型；h).模型集成，最终获得一个正确率不低于80%的模型，效果优于步骤b)至步骤g)中建立的单个模型。本发明的心电数据智能分类方法，首先从ccdd中获取足够数量的数据，将其分为训练集和测试集，然后建立各类模型，最后，获得一个正确率不低于80%的模型，可实现对“正常、房颤、房性早搏、偶发房性早搏、频发房性早搏、房性心动过速、房颤伴快速心室率”进行智能识别分类，实现心血管疾病的早发现、早治疗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105577703B
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201610158330.2
申请日：2016-03-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省公安厅
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明的大数据警务云系统的用户权限管理方法，映射关系建立阶段包括：a).云应用的标记；b).建立用户信息数据元表；c).建立权限数据元表；d).建立映射关系；权限管理实施阶段包括：1).填写个人注册信息；2).生成个人权限列表；3).生成权限时间；4).保存信息；5).发送权限请求；6).接收权限请求；7).返回权限指令；8).加载应用程序或功能模块。本发明的用户权限管理方法，有效地实现了云系统上警务云应用较多（如数十或上百个）时的自动权限管理，减少基层民警用户使用云应用的权限审批流程，更好的建立不同业务、不同单位部分之间的分级授权制度，清晰化权限边界，有益效果显著，适于应用推广。
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公开(公告)号：CN114937032B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202210740555.4
申请日：2022-06-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06T7/00 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/20
Abstract: 本发明的基于染色分离的病理切片颜色相关质量评估方法，包括图像预处理步骤、特征提取步骤和分类步骤，图像预处理步骤包括：首先将病理切片图像中的组织区域提取出来，然后去除组织区域中影响颜色质量的红细胞区域和无组织区域，只保留经过H&E染色后着色的组织区域；特征提取步骤为对经过预处理之后的组织区域进行特征提取。本发明评估方法，首先对图像进行去除中心的空白区域、去除周边的空白区域以及去除组织区域图像中红细胞区域的处理；然后通过获取13个特征向量，然后输入机器学习模型进行分类，所获取的机器学习模型能够有效从客观条件对切片的颜色质量进行评估分类，降低人工评估的主观意向，并减少人工评估的工作量。
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公开(公告)号：CN118097286A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410283334.8
申请日：2024-03-13
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东大学齐鲁医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G16H30/20 , G16H50/20
Abstract: 本发明涉及一种基于SVM和双线性卷积神经网络的肺部CT影像衰老评估方法。本发明针对健康人群，基于肺部CT影像的体检数据，提出一种基于SVM+B‑CNN的健康人群肺衰老程度评估方法，能够客观的对人体肺部衰老程度进行评估。该方法包括模型建立与训练模块、分类器模块和模型评估模块。其中，模型建立与训练模块为能够提取到更丰富的图像特征信息，使用了子网络分别为VGG16和VGG19网络的双线性卷积神经网络模型，分类器采用SVM输出了最后的衰老等级评估结果，模型评估模块对整体模型进行了混淆分析并在新数据集进行推理，能够有效从客观上对肺部CT影像进行评估分类，呈现有效的评估参考因素，并提高肺部CT图像评估效率。
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公开(公告)号：CN116993697A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310970953.X
申请日：2023-08-03
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的基于图像处理的病理切片褶皱识别方法，首先获取数字病理图像，然后将其转换至HSV空间，获得饱和度图像；然后计算饱和度图像的直方图并获取二值化的阈值；利用二值化的阈值将饱和度图像进行二值化处理，二值化图像中的白色区域即为褶皱的ROI区域；然后形成二值化图像的边界框；最后，提取出二值化图像中的褶皱区域。本发明的病理切片褶皱识别方法，可实现病理切片图像中褶皱区域的快速、高效的自动识别，适于对数量巨大的切片数据的处理，与现有人工审核筛选相比较，具有效率高、识别准确和不受人员因数干扰的优点，适用于对病理图像的切片优良率的智能化判断。
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公开(公告)号：CN109712142B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN201910025249.0
申请日：2019-01-11
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的基于染色分离的乳腺癌Ki67/ER/PR核染色细胞计数方法，首先对乳腺癌病理切片图像进行染色分离，获取基于H染色剂的图像IH和基于DAB显色剂的图像IDAB，然后经滤波消除细胞间质的影响，获得图像IH，filterd和IDAB，filterd；然后根据IH，filterd统计阴性细胞，根据IDAB，filterd及其亮度图VDAB统计强阳、中阳、弱阳细胞，最终获取阴性细胞、阳性（分强阳、中阳和弱阳）细胞的数量和所占细胞总数的概率。本发明设计基于染色分离的乳腺癌核染色细胞计数方法，能够快速有效地实现细胞计数，协助医生工作，降低医生工作量的同时保证计算准确度。
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