心脏电生理模型的并行仿真方法及系统

    公开(公告)号:CN113421649B

    公开(公告)日:2022-10-28

    申请号:CN202110693502.7

    申请日:2021-06-22

    Abstract: 本申请公开了一种心脏电生理模型的并行仿真方法及系统。所述心脏电生理模型的并行仿真方法包括:计算主核控制与其连接的从核对模拟的细胞进行初始化;计算主核根据其获取的仿真任务为各个与其连接的从核下发电位仿真任务;各个从核同时对各自对应模拟的细胞进行电位仿真计算从而获得心脏细胞电位仿真计算结果;各个从核将计算得到的心脏细胞电位仿真计算结果写入与其连接的计算主核;控制主核获取各个计算主核所传递的心脏细胞电位仿真计算结果。本申请的心脏电生理模型的并行仿真方法可同时开启十万级规模进程并行计算仿真,能够快速完成动作电位周期的仿真计算,加快心脏电生理模型的仿真速度,有效缩短仿真时间。

    基于卷积神经网络的返回散射电离图回波信号提取方法

    公开(公告)号:CN115184893A

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202210716819.2

    申请日:2022-06-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的返回散射电离图回波信号提取方法,其具体步骤为:S1、基于设定的掩码Mj,k自定义联合损失函数,基于以联合损失函数为损失函数的卷积神经网络构建回波信号提取模型;S2、训练回波信号提取模型;S3、提取回波信号;实时收集电离图,制作电离图数据集,将电离图数据集输入至训练后的回波信号提取模型中进行回波信号提取,回波信号提取模型输出电离图回波信号,回波信号提取结束。本发明通过设定的掩码自定义联合损失函数,使卷积神经网络在学习到噪声和干扰的同时,将注意力集中于电离图的信号区域;并引入跳跃连接层,避免因网络层数增加而引发的梯度消失问题,提高回波信号的提取准确性。

    海上浮标系统
    54.
    发明公开
    海上浮标系统 审中-实审

    公开(公告)号:CN115107931A

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202210692794.7

    申请日:2022-06-17

    Abstract: 本申请公开了一种海上浮标系统。所述海上浮标系统包括:浮标本体,所述浮标本体至少部分没入海中;边缘计算机,所述边缘计算机设置在所述浮标本体内部;电池组件,所述电池组件与所述边缘计算机连接,用于为所述边缘计算机提供电能;太阳能板,其设置在浮标本体上,所述太阳能板与所述电池组件连接,其用于将所述太阳能转换为电能并为所述电池组件充电;相机,其安装在所述浮标本体上,所述相机至少能够拍摄所述太阳能板、边缘计算机、海面上的浮标中的一个或多个,所述相机与所述电池组件连接。本申请通过太阳能提供电能,从而能够使本申请的海上浮标系统在不借助其他外部电网的情况下进行长时间工作,且可通过相机对自身进行检测。

    海上智能浮标供电方法
    55.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114865768A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210690232.9

    申请日:2022-06-17

    Abstract: 本申请公开了一种海上智能浮标供电方法。所述海上智能浮标供电方法包括:获取电池组件电量信息;获取与电池组件连接的需要电池组件提供电量的各个相机以及边缘计算机的额定功率;根据各个所述额定功率,获取当前电池组件的电量信息能够支撑各个相机以及边缘计算机工作的预估时间;判断预估时间是否超过第一预设阈值,若是,则控制电池组件为各个需要电池组件提供电量的各个相机以及边缘计算机供电。本申请的低功耗海上智能浮标信息采集方法能够在通过合理的资源分配的情况下,使本申请的浮标系统中的各个待分配装置根据资源情况监测浮标所搭载传感器状态、目标提醒、入侵识别等业务场景。

    CUDA-C向ATHREAD-C的转换方法及装置
    56.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114625374A

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202210248764.7

    申请日:2022-03-14

    Abstract: 本申请公开了一种CUDA‑C向ATHREAD‑C的转换方法及装置。所述CUDA‑C向ATHREAD‑C的转换方法包括:获取CUDA内核代码;获取预设转换方法;通过ANTLR语言翻译工具,自动生成CUDA代码的抽象语法树;根据所述抽象语法树以及预设转换方法生成ATHREAD代码。本申请公开的CUDA‑C向ATHREAD‑C的转换方法构建了异构加速器的硬件对应关系,并在此基础上设计了基于编译器前端的软件自动转换架构,完全继承了CUDA‑C的并行算法结构,无需在国产超算上重新设计并行算法,保证了移植后数据的准确性和软件的可扩展性,硬件上的近似性对应以及与之相匹配的内存使用原则使得转换后的代码性能得到基本保证。

    多维集中式木马检查方法及装置

    公开(公告)号:CN112580046A

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN202011451502.8

    申请日:2020-12-10

    Abstract: 本申请公开了一种多维集中式木马检查方法以及装置。所述多维集中式木马检查方法包括:修改服务器配置和/或后端语言的配置,以使服务器能获取不大于100M的待查杀压缩文件;获取待查杀压缩文件;对所述待查杀压缩文件进行预处理,以获取解压后文件;对所述解压后文件进行木马扫描并生成扫描结果。本申请的多维集中式木马检查方法通过对服务器配置和/或后端语言的配置进行调整,从而可以实现更大的压缩包的木马查杀,从而解决了现有技术的缺点。

    基于scrapy爬虫框架的数据采集系统及方法

    公开(公告)号:CN111209460A

    公开(公告)日:2020-05-29

    申请号:CN201911376762.0

    申请日:2019-12-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于scrapy爬虫框架的数据采集系统及方法,包括:爬虫队列模块和爬虫执行模块;爬虫队列模块包括爬虫种子队列、爬虫种子处理单元和爬虫任务队列;爬虫种子队列用于存储爬虫任务;爬虫种子处理单元用于对爬虫种子队列中的爬虫任务进行去重筛选处理,并将去重筛选后的爬虫任务存储入爬虫任务队列;爬虫执行模块包括网页下载单元和URL挖掘单元;网页下载单元用于从爬虫任务队列中读取当前需要执行的爬虫任务,基于读取到的爬虫任务下载网页;URL挖掘单元用于在下载到的网页中提取到新的URL链接作为新的爬虫任务存入爬虫种子队列;实现对特定领域网站域名的深度挖掘,提升了系统的爬取广度。

    分布式机器视觉数据采集分析方法和系统

    公开(公告)号:CN110414361A

    公开(公告)日:2019-11-05

    申请号:CN201910590567.1

    申请日:2019-07-02

    Abstract: 本发明公开了一种分布式机器视觉数据采集分析方法和系统,所述分布式机器视觉数据采集方法包括以下步骤:各采集点分别采集客流视频信息;采集点本地处理图像信息并识别出其中客流信息,统计出客流数据;周期性将所述客流统计数据以文本形式发送至总处理设备,避免长距离传输视频,所述总处理设备将所接收的所有客流数据汇总。本方法,通过分别在各采集点进行本地实时处理客流视频信息,统计出客流数据,其只需要向总处理设备传输统计结果即可,传输数据量小,对网速没有要求;对总处理设备的要求低,无需价格昂贵的服务器;风险小,可靠性高,成本低,鲁棒性高,扩展灵活。

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