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公开(公告)号：CN114666576A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210562480.5
申请日：2022-05-23
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种公共安全边缘网关系统，包括基础管理子系统、视频接入子系统、画面质量检测子系统和中心管理子系统。基础管理子系统用于通道配置管理、画质检测配置、视频实时预览、录像回放查看、告警查询和网络配置；视频接入子系统用于前端设备视频的接入和边缘节点视频的接入汇聚；画面质量检测子系统用于检测视频画质，实时对画面异常进行分析和检测；中心管理子系统用于获取全部边缘节点的通道信息和运行状态，对前端接入设备监控视频进行预览、回放和下载，以及对网络边缘节点进行升级和维护。本发明使用边缘和中心结合的接入方案，在边缘节点处统一前端设备接入，并进行协议转换，实现了视频监控设备的自动运维，显著减少人工运维成本。
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公开(公告)号：CN112579978A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011505399.0
申请日：2020-12-18
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种城市生态环境综合分析方法，通过获取待分析城市区域范围内的不同评价种类的样本数据，根据获取的上述样本数据分别确定城市区域范围内的评价指数，获取经由Delphi Method方法计算的上述指数在分析城市生态环境时的评分指标权重，最后根据获得的每个指数以及该指数对应的评分指标权重计算得到城市生态环境综合分数，由城市生态环境综合分数确定评价等级。旨在解决现有技术中存在的现有城市生态环境的分析往往简单的采用对所有生态环境参数在生态环境指数对照表中的位置进行独立方向的评价，评价结果不够全面，评价参数独立也使得评价结果不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN111930355A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010807848.0
申请日：2020-08-12
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种web后端开发框架，包括基础功能模块，用于集成web后端开发技术，以common包为基础，构建web后端开发的基础功能模块，便于开发其它功能模块；组件功能模块，用于以组件的方式提供额外的、可定制化的功能，功能完成以后都以单独的子模块的形式存在，便于开发人员在开发中引入使用；微服务功能模块，用于在基础功能模块的基础上，以app-core模块为核心，扩展其它微服务子模块。本发明还提供一种web后端开发框架的构建方法。通过本方案能够解决现有开发框架中的技术集成问题，提高了开发效率，灵活性和可扩展性高，可以灵活的集成第三方框架，也可以对现有的功能通过组件的方式进行扩展，跨平台性能好，支持跨平台部署。
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公开(公告)号：CN111930354A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010806958.5
申请日：2020-08-12
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于软件开发的框架组件及其构建方法，应用于web后端开发框架，包括接口配置组件为应用提供接口工具，使得开发人员根据需求配置接口且无需开发代码；文件上传组件为应用提供文件上传和下载的公用API，直接使用API来完成文件上传或下载需求开发；工作流组件为开发框架单独提供流程服务和可视化的管理，协调数据、业务活动和开发人员；定时任务组件为应用部署和管理定时任务，且实现在不停机状态下对定时任务进行调整；系统管理组件为web后端开发框架提供管理接口，能对系统的权限、角色、机构和用户等进行管理。通过本方案能为web后端开发框架提供框架组件，使得框架能够实现组件化开发，进一步提高软件开发人员的软件开发效率。
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公开(公告)号：CN111078988B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201911338357.X
申请日：2019-12-23
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/9532 , G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种电力服务信息热点检索方法、装置和电子设备，该方法包括：响应于接收到的用于指示用户检索电力服务信息的检索请求，识别与该检索请求对应的用户需求信息；在预先建立的资源库中检索与用户需求信息对应的电力服务信息；且检索电力服务信息包括：根据意图关键字统计出在预设时间段内与用户需求信息对应的电力服务工单的数量；并按照电力服务工单的数量从高到低对意图关键字进行排序，得到与第一排序结果对应的所述电力服务信息；按照第一预设规则展示位于第一排序结果中的前N个所述电力服务信息。能够快速获取用户需求信息，让用户更方便、更快速、更直观的获取数据和应用信息，提升用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110188775B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201910453505.6
申请日：2019-05-28
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于联合神经网络模型的图像内容描述自动生成方法，包括构建联合神经网络、联合神经网络多层映射参数训练、图片及对应文本预处理和输入模型进行描述结果检测等四个步骤。本发明通过使用多层偏移改进的卷积深度神经网络和具有学习长期依赖信息的循环神经网络构建联合神经网络；利用误差反向传播算法对神经网络多层映射参数进行训练；对图像进行预处理，利用卷积神经网络提取特征以及进行特征映射；输入模型进行描述结果检测，用于将测试数据集中的图像进行特征向量输入训练好的联合神经网络中进行生成对应的文本描述，能够显著有效的提升的自动描述图片内容的效果。
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公开(公告)号：CN111078988A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911338357.X
申请日：2019-12-23
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/9532 , G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种电力服务信息热点检索方法、装置和电子设备，该方法包括：响应于接收到的用于指示用户检索电力服务信息的检索请求，识别与该检索请求对应的用户需求信息；在预先建立的资源库中检索与用户需求信息对应的电力服务信息；且检索电力服务信息包括：根据意图关键字统计出在预设时间段内与用户需求信息对应的电力服务工单的数量；并按照电力服务工单的数量从高到低对意图关键字进行排序，得到与第一排序结果对应的所述电力服务信息；按照第一预设规则展示位于第一排序结果中的前N个所述电力服务信息。能够快速获取用户需求信息，让用户更方便、更快速、更直观的获取数据和应用信息，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN110969187A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911045787.2
申请日：2019-10-30
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图迁移的语义分析方法，包括如下步骤：场景图提取，利用单帧图片文本描述生成场景图模型；空间图提取，利用单帧图片生成空间图模型；模型训练预测，通过输入图和输出文本训练神经网络，并对测试集进行预测；所述模型训练预测通过图卷积网络和长短期记忆网络进行训练。本发明能适应视频中物体在空间和行为的变化，并做出正确的描述。
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公开(公告)号：CN119004284A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411498340.1
申请日：2024-10-25
Applicant: 创意信息技术股份有限公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了基于模型关键特征的自适应AIOps数据漂移检测方法，属于智能运维技术领域。方法通过从原始特征中提取出重要特征，并分别计算出模型的训练数据和测试数据在重要特征上特征分布的相似性，根据相似性评估结果配置概念漂移检测器；对构建模型所使用的特征进行特征重要性评估，从评估结果中选出与模型性能相关的第三特征；构建故障预测AIOps模型，并设置基准模型退化指标和性能评估指标；基于基准模型退化指标和性能评估指标，监控模型训练和测试过程中的第三特征变化数量，同时通过概念漂移检测器检测识别模型的概念漂移并发出漂移警报。本发明通过实时监测数据特征的变化以及模型准确性的波动，可以及时发现AIOps模型的退化情况。
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公开(公告)号：CN115001650B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210503069.0
申请日：2022-05-09
Applicant: 电子科技大学 , 创意信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的实体对齐的加密计算系统及方法，系统中首先构建了四个用于安全计算的构建块：安全的矩阵乘法构建块、安全的聚合构建块、安全的矩阵点乘构建块和安全的非线性计算构建块；在以上构建块的基础上，提出了安全的实体对齐的系统，该系统包括两个组成部分：安全的前向推理模块和安全的参数更新模块；本发明采用可打包的加性同态结合两方安全计算的技术，首先利用安全的前向推理算法为每一个节点聚合包含其邻接信息的嵌入表示，然年利用安全的参数更新算法来更新实体对齐模型的网络参数，实现实体对齐模型的安全学习过程，不会泄露任何有关节点的信息。
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