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公开(公告)号：CN113392245B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202110664152.1
申请日：2021-06-16
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/532 , G06F16/583 , G06F40/284 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种用于众测任务发布的文本摘要与图文检索生成方法，采集真实众测场景任务发布中提取的相关数据，对相关数据进行筛选整理与清洗；对给定的相关单个或多个任务文档进行摘要生成，利用上阶段获得的任务相关文本摘要，收集相关图片数据库并检索出合适的图像；对检索出的两幅相关图像进行二次融合加工，以生成的方式整合为一张图片，提高图片与任务的匹配度和信息量。本发明通过在众测任务发布中对较为繁杂的任务文档提取较为简短的文本摘要，降低了众测平台方的工作量；同时使用图文检索与图像融合技术，生成具有特色的任务图片。
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公开(公告)号：CN116032778B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310320260.6
申请日：2023-03-29
Applicant: 南京大学 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: H04L41/142 , H04L41/12 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种云数据中心智能化监测应用任务部署方法、装置和系统。所述方法通过不断地收集当前云数据中心网络资源的状态信息，根据该信息为数据中心智能化监测应用生成一条无重叠、高性能和低开销的监测路径，以覆盖云数据中心全部的网络设备。本发明的面向云数据中心智能化监测应用任务部署装置和系统，基于带内网络遥测技术以细粒度周期获取可编程网络设备的状态信息，并按照已计算的路径下发云数据中心智能监测任务。随后，系统将收集到的信息发送至可视化界面，以此来帮助用户实现云数据中心资源的智能化监测。
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公开(公告)号：CN116028193A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310319132.X
申请日：2023-03-29
Applicant: 南京大学 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种混部集群的大数据任务动态高能效调度方法和系统。所述方法通过对大数据任务的混合云平台内的任务和工作节点进行资源监控，获取实时资源利用率情况，并结合任务的执行情况，采用多维度的调度策略进行任务的调度，以实现节能的目的。该方法可以自适应地调整任务的分配策略，实现在离线任务的高效执行，同时降低数据中心的能源消耗。此外，该方法还能够动态地优化任务的分配，从而实现在不影响任务执行的前提下最大化降低能源消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104794195B
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201510186319.2
申请日：2015-04-17
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供用于电信潜在换机用户发现的数据挖掘方法，包括如下步骤：1)数据集构造阶段：a收集用户的消费信息、用户历史换机信息、用户信息、终端信息；b数据预处理，同时产生数据集；c处理类别不均衡的数据集，形成最终的训练集和预测集；挖掘阶段：a)获取步骤1‑c中处理生成的数据集；b)实施决策树算法发现潜在换机用户；c)结束。本发明是基于数据挖掘的技术在电信用户中找出潜在的换机用户。和传统的方法相比更精确、更高效，具有实现简单、代价低等一系列的优点。
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公开(公告)号：CN104794340A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510186317.3
申请日：2015-04-17
Applicant: 南京大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 智能化中医药信息处理系统，所述系统为一个综合性的中药方剂数据挖掘平台，包括三模块；第一模块是数据预处理界面模块，将中医药领域常用的excel数据源转变为weka-excel的中间件，供后续使用；其二模块是常用数据挖掘功能界面，模块基于weka源码的二次开发，包含了频繁项集，关联规则，聚类，层次聚类四大中医药领域常用的数据分析手段，并允许进行相应挖掘参数的设置；第三模块是症药关系挖掘界面，该模块基于Apriori频繁项挖掘的改进算法。
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公开(公告)号：CN103559237A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310511762.3
申请日：2013-10-25
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06K9/6217 , G06F17/30265
Abstract: 本发明公开一种基于目标跟踪的半自动图像标注样本生成方法，该方法包括目标跟踪和半自动标注两个过程组成。通过利用目标跟踪机制生成一系列样本，同时设计了一种模板学习机制，用于目标区域的跟踪和检测，最后通过利用学习到的模板对视频或图像进行检测，并通过人工标注来辅助进行确认，从而生成标注样本。本发明的优点是能够通过利用很少的人力消耗来获取大量的标注图像样本。
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公开(公告)号：CN102495865A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110382735.1
申请日：2011-11-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种结合图像内部空间关系及视觉共生关系的图像标注方法，该方法包括图像分割、特征提取及标注算法三部分组成，首先利用过分割方法将图像过分割为若干区域，然后对每个区域提取视觉特征，最后通过结合利用图像中各区域之间的空间位置关系以及视觉共生关系等上下文信息建立一个图像标注分类模型。本发明的优点是图像标注准确率高，能够充分有效的利用图像中空间位置关系以及视觉共生关系两种不同类型的上下文信息来提高图像标注的准确性。
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公开(公告)号：CN101404062A
公开(公告)日：2009-04-08
申请号：CN200810235119.1
申请日：2008-11-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于决策树的数字乳腺图像自动筛查方法，该方法包括以下步骤：(1)对当前数字乳腺图像进行高斯滤波，得到去除噪声的图像；(2)根据除噪图像的灰度信息，提取8个灰度特征；(3)计算图像中每一个像素点的纹理输出值，得到纹理直方图并提取8个纹理特征；(4)把得到的16个特征组成一个样本向量，用训练好的分类器进行分类，给出筛查结果。本发明的优点是：在对大量样本进行筛查时，能够快速的排除部分正常样本，而且不需要人为干预，提高了效率。
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