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公开(公告)号：CN117240717B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311500928.1
申请日：2023-11-13
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC: H04L41/0893 , G06F30/15 , G06F30/20 , H04L47/125 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及分片结构网格处理方法及优化方法和存储介质、设备，基于图划分算法，在简单划分、粗划分、细划分步骤下，给出负载更加均衡的网格划分结果，同时尽可能保持较小的通信量，提高了后续并行计算的效率。本申请的关键技术点为，提出了一个自动划分分片网格的处理方法，在给定分片网格和计算核心数后，根据网格大小和其拓扑结构，遍历可行空间，自动生成网格划分，在划分片数最小的前提下，使得每个计算核心对应的子网格大小尽可能一致。
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公开(公告)号：CN116341628B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310162148.4
申请日：2023-02-24
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC: G06N3/0495 , G06N3/098
Abstract: 本发明提供一种面向分布式训练的高效梯度稀疏化方法及系统，其中方法包括：将以稠密格式存储的梯度划分为若干个子块，每个子块的大小为第一数值；在每个子块的块内取固定的前第二数值的个数的元素；使用两个数组分别存储提取的元素的下标及值；其中，第二数值的值为第一数值的值乘以预设的参数。本发明面向分布式训练的高效梯度稀疏化方法，将均衡分块方法引入梯度稀疏化中，可以实现天然的均衡负载划分，并通过转化为批量运算充分利用异构硬件平台的高并行性，提高梯度稀疏化的计算性能。
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公开(公告)号：CN117217131B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311468428.4
申请日：2023-11-07
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC: G06F30/28 , G06F17/11 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及油藏模拟领域，公开了一种油藏数值模拟方法、装置、设备和存储介质，方法包括：创建多相油藏模拟守恒方程，多相油藏模拟守恒方程包括压力方程和饱和度方程；通过调整每个计算周期的时间步的长度对多相油藏模拟守恒方程进行循环全隐式求解，得到每个计算周期的压力参数与饱和度参数；在预设周期之后停止求解，输出各相的目标压力参数和目标饱和度参数，本发明兼顾了油藏模拟的效率和模拟准确度两个因素。
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公开(公告)号：CN117494672A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311506829.4
申请日：2023-11-13
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC: G06F40/166 , G06F40/186 , G06F40/205 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及文本处理技术领域，公开了行业文档的生成方法、装置及计算机可读存储介质，该方法包括：响应于用户的第一指示，获取相应的规范文档及文档生成需求；基于规范文档及文档生成需求，生成第一行业文档；响应于用户的第二指示，基于预设的行业数据库及规范文档提取评价规则；基于评价规则对第一行业文档进行分析评测，并生成优化方案；响应于用户的确认指示，基于优化方案生成第二行业文档。本发明在通过规范文档及文档生成需求生成第一行业文档之后，可以根据用户的第二指示对第一行业文档进行优化，从而得到第二行业文档，能够提高数据、资料的查找效率的同时，提高行业文档的完整性。
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公开(公告)号：CN117172159B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311437016.4
申请日：2023-11-01
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC: G06F30/28 , G06F17/11 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及计算流体动力学技术领域，公开了确定空化区域的方法、装置、计算机设备及存储介质。本发明获取预处理矩阵、初始空化评估指标、目标物体在静止参考系的各个预设方向的角速度和流体的流体动力学参数。根据预处理矩阵、各个预设方向的角速度和流体动力学参数，创建第一控制方程。对目标物体对应的三维空间进行网格化，得到多个网格。根据有限体积法，对第一控制方程进行离散处理，得到第二控制方程。根据第二控制方程和初始空化评估指标，对每个网格进行龙格库塔迭代计算，得到每个网格的目标空化评估指标。根据目标空化评估指标，确定目标物体上存在空化现象的区域。本发明可以更准确地确定目标物体上存在空化现象的区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117217131A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311468428.4
申请日：2023-11-07
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC: G06F30/28 , G06F17/11 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及油藏模拟领域，公开了一种油藏数值模拟方法、装置、设备和存储介质，方法包括：创建多相油藏模拟守恒方程，多相油藏模拟守恒方程包括压力方程和饱和度方程；通过调整每个计算周期的时间步的长度对多相油藏模拟守恒方程进行循环全隐式求解，得到每个计算周期的压力参数与饱和度参数；在预设周期之后停止求解，输出各相的目标压力参数和目标饱和度参数，本发明兼顾了油藏模拟的效率和模拟准确度两个因素。
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公开(公告)号：CN117151352A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311433829.6
申请日：2023-11-01
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F30/28 , G06F113/06 , G06F113/08
Abstract: 本发明涉及风资源评估方法、系统及计算机存储介质和终端设备，包括：获取场址一时间段的风资源数据；根据风资源数据，确定待模拟风场的加密区域；根据加密区域，将待模拟风场划分为若干片区，且加密区域的网格格距比非加密区域的网格格距小，LBM采用分片结构网格构建待模拟风场模型；根据风资源数据和待模拟风场模型，仿真模拟获取不同来流风向下模拟区域内的各网格点与观测点的模拟风场信息；根据风资源数据和不同来流风向下模拟区域内各网格点与观测点的风场模拟信息，确定当前风资源数据下，各网格点与观测点的实际风场信息，评估场址一时间段的风能。其是一种简单高效、模拟逼近实际情况的风资源评估方法。
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公开(公告)号：CN116882218A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311147837.4
申请日：2023-09-07
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC: G06F30/20 , G06F30/28 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及油藏数值模拟技术领域，公开了一种油藏数值模拟方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：基于井压力创建用于耦合求解油藏的各相压力和各相饱和度的质量守恒方程；创建关于各相压力、各相饱和度和井压力的井方程；初始化包括当前时间步的井压力的初始解向量；利用初始解向量隐式求解质量守恒方程得到下一时间步的各相压力和各相饱和度；利用下一时间步的各相压力和饱和度显式求解井方程得到下一时间步的井压力；将下一时间步的井压力作为当前时间步的井压力，返回隐式求解质量守恒方程的步骤迭代到预设数量时间步得到目标各相压力和目标各相饱和度。本发明同时提高了油藏数值模拟的数值稳定性、时间步长宽松性和负载均衡性。
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公开(公告)号：CN116680763A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310700966.5
申请日：2023-06-13
Applicant: 北京大学长沙计算与数字经济研究院 , 北京大学
IPC: G06F30/10 , G06N3/04 , G06F17/13 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及形状优化方法及计算机存储介质和终端设备，包括：根据偏微分方程约束的形状待优化问题，确定状态、伴随、正则方程；构建状态、伴随、正则方程神经网络代理模型；设定优化目标初始形状，将初始形状边界离散为若干形状表征点；在当前形状内部与边界分别采样若干配置点；优化状态损失函数，更新状态方程代理模型；优化伴随损失函数，更新伴随方程代理模型；优化正则损失函数，更新正则方程代理模型；计算形状表征点对应的形状优化方向，更新当前形状；判断是否结束形状更新。本发明利用神经网络求解方程的无网格特性，突破了传统网格依赖形状优化方法的瓶颈，可用于求解不同领域的形状待优化问题。
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公开(公告)号：CN117875280B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202311810308.8
申请日：2023-12-26
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC: G06F40/174 , G06F40/30 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种数字报告的生成方法及装置、存储介质、电子设备。其中，该方法包括：获取目标信息的第一语义嵌入向量，以及获取预训练的AI GC模型生成的查询语句集合的第二语义嵌入向量，其中，目标信息包括目标企业进行数字化转型的内部提供信息和外部公开信息，AI GC模型用于进行数字化转型的评级；计算第一语义嵌入向量与第二语义嵌入向量的相似度；基于相似度从目标信息中召回与查询语句相似的目标文本段落；采用目标文本段落和查询语句通过AI GC模型生成目标信息的数字化转型评级报告。通过本发明，解决了相关技术生成数字报告效率低的技术问题，提高了数字化转型咨询流程的效率和准确性。
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