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公开(公告)号：CN116956824A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310911524.5
申请日：2023-07-24
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) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06F40/14 , G06F40/253 , G06F40/126 , G06F40/211 , G06F16/35 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于依赖类型和短语结构树的方面级情感分析方法及系统，其中方法，包括：获取待分类的句子和句子对应的方面词；将获取的数据，输入到训练后的方面级情感分析模型中，输出方面级情感分析结果；其中，方面级情感分析模型，用于：对待分类的句子和方面词进行编码，得到待分类的句子和方面词的上下文编码表示；基于上下文编码表示，分别构建依赖关系树和短语结构树；将依赖关系树对应的邻接矩阵，输入到图卷积神经网络中，得到依赖类型表示；将短语结构树对应的依赖矩阵，输入到语法编码器中，得到语法表示；将依赖类型表示、语法表示以及上下文编码表示进行拼接得到最终的表示；将最终的表示进行分类，得到不同情感极性的概率。
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公开(公告)号：CN116597411A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310453945.8
申请日：2023-04-20
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) , 山东山科智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了极端天气下无人驾驶车辆识别交通标志的方法及系统；其中方法，包括：在极端天气下，获取待识别的交通标志图；所述极端天气是指雨雪天气或雾霾天气；针对雨雪天气，对待识别的交通标志图进行去雨雪预处理；针对雾霾天气，对待识别的交通标志图进行去雾预处理；对预处理后的图像，采用训练后的交通标志识别模型进行识别，得到识别后的交通标志。
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公开(公告)号：CN116580357A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310540362.9
申请日：2023-05-11
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) , 山东山科智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了工人安全头盔实时检测方法、系统、设备及存储介质，所述方法，包括：获取待处理的图像；将待处理的图像输入到训练后的头盔检测网络中，输出头盔佩戴检测结果；其中，所述头盔检测网络，包括：依次连接的骨干网络、颈部网络和解耦头；所述骨干网络，用于对输入的图像进行特征提取；所述颈部网络，用于对提取的特征进行特征增强处理；所述解耦头对增强的特征进行分类得到工人是否佩戴头盔的检测结果。提高了模型对于小目标的检测能力。
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公开(公告)号：CN116306830A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310091475.5
申请日：2023-02-03
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)
Abstract: 本发明提出基于特征和标签平滑的多步梯度对抗样本生成方法及系统，属于人工智能安全领域。包括：获取被攻击图像；基于Grad‑CAM++算法获得被攻击图像的重要特征区域；以被攻击图像为中心，选取被攻击图像邻域内N张图像，计算邻域内N张图像的损失函数梯度信息；利用正态分布函数对邻域内N张图像的损失函数梯度信息进行加权求和，对被攻击图像的重要特征区域生成扰动；对被攻击图像添加扰动，生成添加扰动后的图像；判定添加扰动后的图像是否攻击成功或达到最大迭代次数，若攻击成功或达到最大迭代次数，则生成对抗样本。本发明对特征区域进行攻击，降低了对抗样本L0范数，对多组梯度信息进行加权求和处理，降低对替代模型的拟合程度，增加黑盒攻击成功率。
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公开(公告)号：CN113692086B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202110981775.1
申请日：2021-08-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学 , 山东山科智能科技有限公司
IPC: H05B45/20 , H05B45/10 , H05B47/165 , H05B45/325
Abstract: 本发明公开了面向养老机构的可调节照明设备及其控制方法，包括：主控电路；主控电路分别与输入模块、无线通信电路、LED驱动电路和电源电路连接；无线通信电路与无线模块连接；LED驱动电路与光源电路连接；利用主控电路输出两路占空比不同的脉冲宽度调制波PWM控制LED驱动电路，从而控制光源电路的LED灯珠，进行混光，从而实现可调节照明设备的色温调节。能够解决养老照明设备同时调节色温与照度的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115374792A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211116359.6
申请日：2022-09-14
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: G06F40/30 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了联合预训练和图神经网络的政策文本标注方法及系统；其中所述方法包括：获取待标注的政策文本，对待标注的政策文本进行预处理；对预处理后的政策文本输入到训练后的政策文本标注模型中，输出政策文本的标注结果；其中，训练后的政策文本标注模型，其工作原理包括：对于处理后的政策文本提取单词向量和句子向量；基于预处理后的政策文本构建文本级图结构，获取文本级图结构对应的邻接矩阵；基于单词向量和句子向量，提取出政策文本的语义特征；基于单词向量和邻接矩阵，提取出政策文本的结构特征；基于语义特征和结构特征，确定政策文本标注结果。
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公开(公告)号：CN115086070B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210849921.X
申请日：2022-07-20
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: 本发明涉及基于特定计算模型的计算机系统技术领域，本发明公开了工业互联网入侵检测方法及系统，包括：获取工业互联网中各个设备之间传输的网络数据；将获取的网络数据，输入到训练后的入侵检测模型中，模型输出入侵检测结果；其中，所述训练后的入侵检测模型，将网络数据映射到高维特征空间中，判断网络数据样本是否落入最小超球体内部，如果落入最小超球体内部，则表示当前网络数据非入侵数据；如果落入最小超球体外部，则表示当前网络数据为入侵数据。提高了工业互联网入侵检测的准确率。
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公开(公告)号：CN114722196A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210319228.1
申请日：2022-03-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学 , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于注意力机制的企业文本多标签标注方法及系统；其中所述方法，包括：获取数据对象需求者的基本属性信息；对获取的信息进行预处理；对预处理后的数据，采用训练后的企业文本多标签标注模型进行标注，得到多个标注标签；其中，所述企业文本多标签标注模型，采用注意力机制层进行文本句法和语义特征提取。本发明的企业文本标签标注方法与系统能够自动的对企业文本和标签进行标注、分类和储存，既方便用户准确查询企业经营内容，也方便相关人员实时掌握本区企业的行业分布动态，整个过程无需人工干预，由系统自动完成。
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公开(公告)号：CN114664318A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210301250.3
申请日：2022-03-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G10L21/0208 , G10L25/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于生成对抗网络的语音增强方法及系统，包括：获取带噪声语音信号；将带噪声语音信号，输入到训练后的生成对抗网络中，输出增强后的语音信号；其中，所述生成对抗网络，包括两个生成器和两个判别器；所述生成对抗网络，训练过程中通过对两个生成器与两个判别器的相互博弈，提升生成器逼近目标信号的能力。本发明充分考虑了语音信号的时序关系，改进了先前的生成器与判别器的全卷积的设计，生成器中添加使用多头注意力机制，并将多生成器多阶段增强与注意力机制相结合，充分利用了多头注意力机制与生成对抗网络博弈思想。本方法能够是增强后的语音具有更高的质量与可懂度。
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公开(公告)号：CN112906382A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110160984.X
申请日：2021-02-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06F40/284 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于图神经网络的政策文本多标签标注方法及系统，包括：获取待标注的政策文本；对待标注的政策文本进行预处理，对预处理后的政策文本进行分词；将分词得到的单词和预先得到的加权单词向量，输入到训练后的全连接神经网络中，输出待标注政策文本的多标签。高效的标签标注过程，利用廉价的计算资源，减少大量人工成本。相较于人工，实现更加精准的标签标注，不会因为文件信息量的长短而产生标签标注的错漏。及时性的政策文件多标签标注，快速进行所需政策文件的标签标注。减少了主观差异性，不会因为不同的工人的主观判断不同而造成大量的标注标签的差异性。
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