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公开(公告)号：CN118394349A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410853487.1
申请日：2024-06-28
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F8/41 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种三方库接入方法、装置、设备、程序产品及介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取预训练模型训练过程中使用的目标三方库，并对目标三方库进行梳理以分割出目标三方库中的计算模块；其中，计算模块用于实现各种算法的计算功能；确定接入目标三方库的深度学习框架类型，并根据深度学习框架类型，将计算模块中的计算逻辑分解为基于人工智能算力框架执行的目标算子；人工智能算力框架为用于实现人工智能算法的计算框架；利用人工智能算力框架调用目标算子以完成目标三方库的接入，并基于人工智能算力框架与目标三方库对接异构硬件设备。通过本申请的技术方案，可以缩减三方库接入流程，有效提高三方库接入效率。
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公开(公告)号：CN113760668B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111006722.4
申请日：2021-08-30
Applicant: 广东浪潮智慧计算技术有限公司 , 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种云平台的故障告警方法，包括：获取监测任务，对所述监测任务对应的待监测对象进行监测，得到监测数据；确认所述待监测对象的告警阈值；根据所述监测数据和所述告警阈值计算告警距离；若所述告警距离小于预设值，发出所述监测任务对应的告警。本申请通过告警距离反馈发生告警的可能性比例，当监测数据越接近告警阈值，告警距离越小，则发生告警的可能性越大。通过告警距离量化告警发生的可能性，有助于运维人员对告警距离较小的待监测对象进行处理，提高处理告警的效率。本申请还提供一种云平台的故障告警系统、计算机可读存储介质和服务器，具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN117992800B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410371434.6
申请日：2024-03-29
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F18/22 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F16/583 , G06F16/55 , G06F16/33 , G06F16/35
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，公开了一种图文数据匹配检测方法、装置、设备及介质，包括：将图像和文本描述输入至多模态大模型；采用特征提取模块对图像和文本描述进行特征提取，得到初始视觉特征和初始文本特征；利用多模态融合模块对初始视觉特征和初始文本特征进行融合处理，其中使用自注意力机制模块对初始文本特征进行语义学习，并使用交叉注意力模块将初始视觉特征与自注意力机制模块输出的特征信息进行特征融合；采用分类器模块对融合后的特征进行降维处理，得到匹配度分数并输出匹配结果。这样可以解决长文本和复杂语境的问题和图像文本交互能力的缺陷，提高处理文本数据的能力，实现多模态数据之间的信息融合，提升匹配结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118173219A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410340732.9
申请日：2024-03-22
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种3D影像的文本报告生成装置、设备和存储介质。获取单元用于获取图像‑文本数据集；其中，图像‑文本数据集包含3D影像及其对应的文本报告。提取单元用于提取图像‑文本数据集中的图像特征和文本特征。图像特征和文本特征属于两种不同模态的特征，为了更好的挖掘图像特征和文本特征之间的关联性，可以通过映射单元将图像特征映射到语言信息空间，以得到语言信息。训练单元用于基于语言信息与文本特征对视觉语言大模型进行训练，可以得到训练好的视觉语言大模型。分析单元可以利用训练好的视觉语言大模型对新获取的目标3D影像进行分析，从而得到目标文本报告，解决了目前模型无法提供文本报告的问题。
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公开(公告)号：CN112905231B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202110153961.6
申请日：2021-02-04
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Inventor： 史景
Abstract: 本申请提供一种业务系统重构方法，包括：获取业务系统的依赖表单；提取待引入操作系统的依赖库；对所述依赖表单和所述依赖库中的各个功能模块进行兼容性匹配，得到匹配表单；计算所述匹配表单中各功能模块的兼容程度值；对兼容程度值小于兼容性阈值的功能模块进行代码重构，得到适配所述待引入操作系统的业务系统。本申请可以保证业务系统适配待引入操作系统的前提下缩减业务系统开发规模，节省人力成本和开发成本。本申请还提供一种业务系统重构系统、计算机可读存储介质和电子设备，具有上述有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117877125B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410270243.0
申请日：2024-03-11
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种动作识别及其模型训练方法、装置、电子设备、存储介质，应用于视频理解技术领域。其中，方法包括将具有动作标签和音频数据的视频样本输入动作识别模型，提取视频样本的视觉特征、文本语义特征及音频特征，对视觉特征、音频特征进行视觉交互和视听交互，并为文本语义特征添加交互特征，得到多模态动作标签特征；根据视觉交互特征、视听交互特征、音频特征与多模态动作标签特征之间的损失，对动作识别模型进行迭代更新。本发明可以解决相关技术精细动作识别差且动作识别任务收敛慢的问题，能够使得动作识别模型更全面地理解和描述精细动作特征，提高动作识别的性能和鲁棒性，还能增强模型扩展性和灵活性。
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公开(公告)号：CN117807995B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410224873.4
申请日：2024-02-29
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种情绪引导的摘要生成方法、系统、装置及介质，涉及人工智能技术领域，用于解决当前生成的摘要不包含情绪信息的问题。该方案利用用户输入的视觉模态信息和目标情绪信息，提取对应的第一视觉特征和目标情绪特征；利用预训练语言模型对第一视觉特征编码得到第一摘要特征；对第一摘要特征及目标情绪特征整合编码得到目标情绪摘要特征；根据目标情绪摘要特征生成与视觉模态信息对应的目标情绪摘要。本发明能够在摘要生成过程中将情绪信息融入到摘要文本中，满足用户对含有情绪信息的摘要的需求，通过结合视觉模态信息和情绪信息，能够提供更丰富、更具情绪色彩的摘要内容，从而满足用户的情绪需求。
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公开(公告)号：CN118113728A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410534584.4
申请日：2024-04-30
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F9/448
Abstract: 本发明涉及数据通信安全技术领域，具体公开了一种数据查询方法、系统、装置、设备、可读存储介质，通过在接收到用正则表达式表示的查询数据时，将解析编译正则表达式得到的单字符非确定性有限状态机转换为多字符非确定性有限状态机，具体通过自单字符非确定性有限状态机的初始状态节点起将经过路径替换为一条由m个字符表示的多字符路径，直至替换完单字符非确定性有限状态机的所有边，得到多字符非确定性有限状态机；基于该多字符非确定性有限状态机执行查询数据的匹配任务，能够并行匹配多个字符，从而不论查询语句中包含单个正则表达式还是多个正则表达式，都进一步提高了查询匹配效率。
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公开(公告)号：CN117834297B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410230015.0
申请日：2024-02-29
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种攻击检测方法、装置、系统、电子设备及可读存储介质，应用于数据安全技术领域。其中，方法应用于边缘计算设备的联邦学习过程中，边缘云服务器基于各边缘计算设备的初始网络模型对目标数据集的推理结果生成有权无向图，基于该有权无向图将边缘计算设备划分为多个数据同性簇，并为之选择簇头。簇头获取属于同一个簇内的边缘计算设备的本地模型参数，基于待检测攻击的攻击特点确定具有攻击特征的边缘计算设备的模型参数更新特征，根据同一簇内各边缘计算设备的本地模型参数确定是否存在攻击设备。本发明可以解决相关技术中无法精准检测攻击导致用户数据无法得到保护的问题，能够有效检测恶意攻击设备，提升用户数据的安全性。
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公开(公告)号：CN117808128B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410230128.0
申请日：2024-02-29
Applicant: 浪潮电子信息产业股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数据异构条件下的图像处理方法、联邦学习方法及装置，涉及图像处理技术领域，边缘云服务器根据数据分布相似性对边缘计算设备分簇，簇内边缘计算设备具有相似的数据分布，可以让模型更好的捕捉到数据的特征。边缘计算设备采用残差分级训练的方式进行模型训练，实现细粒度模型训练，缓解数据分布差异大的问题。边缘计算设备与边缘云服务器在联邦学习过程中进行三层模型参数聚合，得到准确可靠的图像处理模型，最终边缘计算设备使用该准确可靠的图像处理模型进行图像处理，可以提升图像处理的准确性与可靠性。
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