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公开(公告)号：CN106055633A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610367978.0
申请日：2016-05-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06F16/35 , G06K9/6256 , G06K9/6269
Abstract: 本发明提出了一种中文微博主客观句分类方法，所述方法包括：根据预设的主观句训练语料集和客观句训练语料集形成如下的六个特征集：3‑POS主观模式特征集、句法依存关系特征集、情感词特征集、情感影响因子特征集、语气词及标点符号特征集、字数及链接特征集；根据所述六个特征集，利用支持向量机SVM算法，形成中文微博主客观句分类模型，以利用所述中文微博主客观句分类模型对待测试语句进行主客观句分类。所述方法不但考虑了中文文本的语言学特点，同时也充分利用微博的个性化特征，使得本文所选取的特征更加接近微博本身的语义描述。
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公开(公告)号：CN105069169A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510547203.7
申请日：2015-08-31
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出了一种网站镜像的检测方法及装置。所述检测方法包括：计算待检测网站的标题信息与原始网站的标题信息的相似度，若所述相似度超过设定阈值，则所述待检测网站为疑似网站；比对所述疑似网站的网页结构中的可视化元素和所述原始网站的网页结构中的可视化元素，若满足预设条件，则判定所述疑似网站为镜像网站，在保证检测准确性的同时，提高网站镜像检测的效率。
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公开(公告)号：CN119623543A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411778782.1
申请日：2024-12-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本申请公开了一种基于权值拓扑连接的大模型计算装置，计算装置包括：多个基于权值拓扑连接的硬件神经元HN模块，针对用户输入语句生成的多维向量，HN模块采用基于权值拓扑连接方式完成权重值矩阵乘法运算；其中，基于权值拓扑连接为将矩阵的权重值通过HN模块电路的连线方式表示。本发明提出了一种基于权值拓扑连接的高效大模型计算装置HN(Hard Neural)，无需存储单元，以组合逻辑的拓扑连接完成权值数值运算。
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公开(公告)号：CN101989260A
公开(公告)日：2011-03-23
申请号：CN200910164808.2
申请日：2009-08-01
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/28
Abstract: 本发明提供一种统计机器解码方法，包括下列步骤：1)对于测试集的每个源语言句子，由单解码器生成测试集句子的翻译超图；2)将所述测试集句子的翻译超图压缩为测试集句子的共享压缩翻译超图；3)在所述测试集句子的共享压缩翻译超图上，进行联合解码，从所述联合解码所获得的多个最优译文中选择最终译文。根据上述方法进行统计机器解码，缓解了单解码器和系统融合的局限性，并且提高了译文翻译的准确性。
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公开(公告)号：CN101989257A
公开(公告)日：2011-03-23
申请号：CN200910090202.9
申请日：2009-07-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/28
Abstract: 本发明提供一种基于树到树翻译模型的翻译规则抽取方法，包括下列步骤：1)、分析训练语料中的源语言串和目标语言串并输出训练语料的源语言压缩共享句法森林和训练语料的目标语言压缩共享句法森林；2)、根据所述训练语料的源语言压缩共享句法森林和所述训练语料的目标语言压缩共享句法森林抽取翻译规则。根据该翻译规则进行测试语料的翻译，有效提高了翻译质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100555270C
公开(公告)日：2009-10-28
申请号：CN200410000628.8
申请日：2004-01-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/20
Abstract: 本发明公开了一种机器翻译自动评测方法及其系统。该方法在至少一篇参考译文中查找机器翻译系统的输出译文的匹配子片断，然后根据这些匹配子片断及其长度计算熵，以及计算长度惩罚系数和匹配比例惩罚系数，最后获得一个评分作为评价指标。本发明的机器翻译自动评测系统包括子片断搜索模块、长度计算模块、长度惩罚模块、匹配比例惩罚模块和评测得分计算模块。本发明的机器翻译自动评测方法及其系统可以准确评价译文质量，并且能够成生一个具有绝对意义的评价指标，而且在进行自动评测时不限制匹配子片断的长度。
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公开(公告)号：CN118468966A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410647057.4
申请日：2024-05-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种串行压缩单元、深度神经网络加速器，该加速器的每一处理元件包含串行压缩单元与计算单元，其中：该串行压缩单元包含异步电路握手模块与锁存模块，相邻串行压缩单元的异步电路握手模块彼此之间串行连接，且每一异步电路握手模块由一握手信号控制，相邻二异步电路握手模块之间连接一延时匹配模块；相邻串行压缩单元的锁存模块彼此之间串行连接，且每一锁存模块对应连接异步电路握手模块，且于接收该异步电路握手模块输出的使能信号时被触发，每一锁存模块由该使能信号控制。该加速器性能与能效显著提高。
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公开(公告)号：CN105808746A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610141867.8
申请日：2016-03-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/284 , G06F16/258
Abstract: 本发明提出基于Hadoop体系的关系型大数据无缝接入方法及系统，该方法包括将获取所述Hadoop体系中的查询语句及元数据信息，并将所述查询语句转换成查询块，根据所述查询块与所述元数据信息生成处理算子树，解析输入的外部的数据源操控、查询语句，生成抽象语法树；将Sqoop算子添加到所述处理算子树中，当所述抽象语法树识别到关键字KW_SQOOP时表示出现外部数据源，识别出所述抽象语法树中所述外部数据源的实例名、外部数据库名和表名，将所述实例名、所述外部数据库名和所述表名存在SQOOP算子当中；通过流水线的方式合并导入导出的MapReduce任务与查询的MapReduce任务；根据所述处理算子树中各节点的shuffle key及父节点与子节点之间的关系，进行任务合并。
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公开(公告)号：CN105260739A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510603903.3
申请日：2015-09-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络应急技术处理协调中心
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6201
Abstract: 本发明适用于图像检索技术领域，提供了一种面向二进制特征的图像匹配方法及其系统，所述方法包括：特征提取步骤：提取待检测的图片的多个特征点的信息以及多个所述特征点的第一二进制描述子；第一匹配步骤：将多个所述第一二进制描述子与预设的图片库中的所有图片的第二二进制描述子进行比较，找出与多个所述第一二进制描述子匹配数最多的第二二进制描述子所对应的第一图片；第二匹配步骤：将所述待检测的图片和所述第一图片进行特征点的信息的匹配，获得所述待检测图片的匹配结果信息。由此，本发明提高了图像匹配的准确性及速度。
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公开(公告)号：CN102193914A
公开(公告)日：2011-09-21
申请号：CN201110139182.7
申请日：2011-05-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/28
Abstract: 本发明提供一种计算机辅助翻译的方法及系统，在自动翻译结果的基础上，利用机器翻译解码器的中间结果、记忆库、词典等其他方面的信息来修改和完善机器自动翻译的结果，并为用户编辑和修改翻译结果提供了更灵活的交互方式。这样使得机器翻译和人工翻译得到了结合，提升用户体验，并最终提高了翻译的质量和效率。
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