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公开(公告)号：CN113949644A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111230819.3
申请日：2021-10-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L41/147 , H04L41/142 , H04L41/14 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04L43/0876
Abstract: 本发明提供了一种网站访问量预测方法及系统。该方法结合了LSTM模型(长短期记忆神经网络)和prophet模型(可分解时间序列模型)。所述方法包括：数据预处理，建立训练集；创建深度学习网络，采用LSTM模型建立循环神经网络并训练；把训练好的模型保存并在验证集上验证实验结果；保存结果一并计算误差；创建prophet模型，并训练；把训练好的模型保存并在验证集上验证实验结果；保存结果二并计算误差；创建二元一次方程对结果一和结果二进行线性回归得到权重和偏置参数；代入参数进行最终与预测并计算误差。本发明应用于网站平台的用户访问量预测领域，提高了预测准确度，满足了网站的流量风险评估和流量控制的实际需求。
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公开(公告)号：CN113920418A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111230965.6
申请日：2021-10-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V20/00 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及了基于YOLOv4的玻璃瓶瓶底模点识别分类方法及系统，通过工业相机获取玻璃瓶底模点图像，然后对每个玻璃瓶底模点图像进行标注以及定义类别，形成训练、验证和测试图像数据集，再经过搭建YOLOv4目标检测模型，对模型进行训练；在及测试结果达到预定标准后，得到预测模型；最后将预测模型加载到检测一体机中，以预测模型的输出结果控制PLC将预先设定好的特定编号的玻璃瓶进行击打回收。本发明提供的基于YOLOv4模型的玻璃瓶底模点目标检测方法及系统，用以提高玻璃瓶的识别和废弃模板所制造玻璃瓶的回收效率，适合应用于机器视觉玻璃瓶检测行业。
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公开(公告)号：CN109492140A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811313507.7
申请日：2018-11-06
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/93
Abstract: 本发明公开了一种国内外标准文档的比对方法及系统，包括：标准文档录入：根据指定技术领域，搜索指定技术领域内的国内标准文档和国外标准文档，将搜索到的国内标准文档、国外标准文档及相关信息导入到对应的数据库中；相关信息，包括：标准号、标准名称和自定义编号；标准文档分类：指定技术领域包括若干个子技术领域，将录入的标准文档根据所归属的子技术领域进行分类；录入对比指标：根据指定技术领域，录入标准文档对比指标；对比指标分类关联：将每个子技术领域的技术指标参数与对比指标分类相关联；标准比对：基于对比指标，实现指定技术领域内的国内标准文档与相同技术领域内的国外标准文档进行一一比对。
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公开(公告)号：CN104655332B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510061691.0
申请日：2015-02-04
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开了一种非接触式应力检测系统及方法，系统包括线圈、交流电源、巨磁阻元件和钢轨，其中，巨磁阻元件设置于线圈内，线圈连接交流电源，线圈上交流电源提供给线圈固定频率的交变电流，该交变电流会产生一个交变磁场，该磁场在钢轨上产生相应的电涡流，巨磁阻元件测量交变电流产生磁场与电涡流产生磁场相互作用的磁场强度大小，实现对钢轨应力的检测；本发明采用电磁感应方式测量钢轨应力，无接触方式，可解决接触式应力传感器由于铁轨震动影响应力传感器精度及寿命的问题。
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公开(公告)号：CN104679607A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510061675.1
申请日：2015-02-04
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开了一种异构存储的容灾系统及方法，系统包括用户端和异地灾备中心，其中，用户端包括备份服务器、生产存储模块和备份存储模块，备份服务器连接生产存储模块与备份存储模块，生产存储模块连接备份存储模块；异地灾备中心包括异地灾备中心存储模块，异地灾备中心存储模块与备份存储模块连接，且所述备份存储模块与异地灾备中心存储模块兼容，本发明仅新增一台低端存储的情况下，即实现了异构存储的兼容及远程容灾，相较于存储虚拟化或远程挂载等方法，运维投入和预算更低，简单易用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119599117A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510151806.9
申请日：2025-02-12
Applicant: 山东山科数字经济研究院有限公司 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/098 , G06N3/096 , G06F40/247 , G06F40/284 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及实体对齐和知识库规范化技术领域，公开一种基于同义嵌入空间的实体对齐与知识库规范化方法，包括以下步骤：（1）定义GAT网络；（2）基于GAT网络结合RotatE初始化一个共享的仅有同义关系#imgabs0#的嵌入空间；（3）迭代训练CKB实体对齐任务与OKB规范化任务优化同义嵌入空间；（4）CKB实体对齐和OKB规范化同义种子生成，产生新的同义种子，优化同义关系#imgabs1#；（5）迭代优化同义关系#imgabs2#；（6）执行CKB实体对齐任务和OKB规范化任务。本发明生成了一致性高、跨知识库可匹配的同义实体表示，提升了知识整合的效率和精确度；通过持续生成高质量的同义种子对，逐步优化同义嵌入空间的同义关系，提升了实体对齐和规范化的精度。
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公开(公告)号：CN119181106A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411417968.4
申请日：2024-10-11
Applicant: 山东师范大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科数字经济研究院有限公司
IPC: G06V30/412 , G06V30/416 , G06V30/414 , G06V10/82 , G06V30/19 , G06F40/151 , G06F40/289 , G06V30/148 , G06N3/0455 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供了一种表单内容提取方法及系统，所述方案包括：获取待内容提取的表单图像；基于获得的表单图像，进行文本及其对应的文本位置信息的提取；基于提取的文本及其对应的文本位置信息，利用预先训练的文本标签识别模型，实现对表单内文本的标签识别；基于获得的文本以及文本标签，实现表单内容的提取。
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公开(公告)号：CN118196089A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410605255.4
申请日：2024-05-16
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: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/096
Abstract: 本发明属于视觉缺陷检测领域，提供了一种基于知识蒸馏的玻璃容器缺陷检测网络轻量化方法及系统，包括对玻璃容器缺陷图片进行缺陷类别筛选、标注和数据预处理；采用搭建置信度蒸馏分支，训练教师模型得到教师模型权重，将训练好的教师模型进行推理，从教师模型取出置信度最高且互不重叠的多个预测框并训练学生模型进行置信度蒸馏；搭建全局蒸馏分支，训练教师模型得到教师模型权重，将训练好的教师模型进行推理，从教师模型取出多尺度特征并重新加载和训练好的学生模型权重进行全局蒸馏；利用置信度蒸馏分支和全局蒸馏分支实现对缺陷检测网络的轻量化。
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公开(公告)号：CN117933831B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410338056.1
申请日：2024-03-25
Applicant: 山东山科数字经济研究院有限公司 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/10 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及项目绩效评估的大数据分析领域，公开一种基于机器学习可训练的项目绩效评估方法及系统，属于信息化项目绩效评估评审领域。该方法包括以下步骤：（1）获取目标项目的数据材料，并进行特征要素提取，构建目标项目的实施特征集合；（2）根据特征要素与评估属性进行标签匹配，根据标签匹配结果对特征要素进行分类；（3）利用不同分类的评估准则和绩效制度对项目绩效进行评估，并根据评估结果对项目实施过程中和项目验收的工作表现进行评价打分。该系统包括数据输入模块、特征提取模块、属性分类模块和绩效评估模块。本发明提升了数据收集、数据评估和数据审核等过程中的工作效率，并实现了绩效评估的准确性、全面性和客观性。
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公开(公告)号：CN118154603A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410578270.4
申请日：2024-05-11
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06T7/00 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，提供了一种基于级联多层特征融合网络的显示屏缺陷检测方法及系统，液晶显示屏缺陷检测模型包括用于提取图像特征的残差特征提取网络，用于融合图像中浅层细粒度信息和深层语义信息的级联多层特征融合网络，以及用于确定缺陷类别、位置和置信度信息的目标识别网络；设计的残差特征提取模块，利用深度卷积模块和逐点卷积模块有效捕捉图像中的细粒度特征的同时降低模型参数量，提高模型检测速度；在特征提取网络设计特征增强模块，同时考虑液晶显示屏缺陷的细节特征和整体结构，能够提取更重要、更明显的缺陷特征，提高了模型对不同类型缺陷检测的准确性。
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