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公开(公告)号：CN119807540A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510299772.8
申请日：2025-03-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/9535 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于检索匹配领域，提供了一种基于用户画像特征融合的标准化需求检索匹配方法及系统，对标准撰写需求先进行字符拆分，拆分后进行池化操作及维度映射，得到维度映射特征；对维度映射特征拆分成多个子特征后，将子特征两两进行多维对称交叉注意力处理，得到交叉注意力拼接特征；将交叉注意力拼接特征进行多次卷积拼接实现特征交叉融合，得到交叉融合特征；对交叉融合特征进行特征映射，得到三个不同的用户画像指标映射向量，本发明对标准化编写用户画像特征进行抽取将用户画像特征进行总结归纳，形成特征指标集合；对文本中包含的语义信息进行学习，将特征抽取任务转化为特征指标分类任务，使用户画像刻画的更精准。
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公开(公告)号：CN118196089A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410605255.4
申请日：2024-05-16
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/096
Abstract: 本发明属于视觉缺陷检测领域，提供了一种基于知识蒸馏的玻璃容器缺陷检测网络轻量化方法及系统，包括对玻璃容器缺陷图片进行缺陷类别筛选、标注和数据预处理；采用搭建置信度蒸馏分支，训练教师模型得到教师模型权重，将训练好的教师模型进行推理，从教师模型取出置信度最高且互不重叠的多个预测框并训练学生模型进行置信度蒸馏；搭建全局蒸馏分支，训练教师模型得到教师模型权重，将训练好的教师模型进行推理，从教师模型取出多尺度特征并重新加载和训练好的学生模型权重进行全局蒸馏；利用置信度蒸馏分支和全局蒸馏分支实现对缺陷检测网络的轻量化。
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公开(公告)号：CN118154603A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410578270.4
申请日：2024-05-11
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06T7/00 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，提供了一种基于级联多层特征融合网络的显示屏缺陷检测方法及系统，液晶显示屏缺陷检测模型包括用于提取图像特征的残差特征提取网络，用于融合图像中浅层细粒度信息和深层语义信息的级联多层特征融合网络，以及用于确定缺陷类别、位置和置信度信息的目标识别网络；设计的残差特征提取模块，利用深度卷积模块和逐点卷积模块有效捕捉图像中的细粒度特征的同时降低模型参数量，提高模型检测速度；在特征提取网络设计特征增强模块，同时考虑液晶显示屏缺陷的细节特征和整体结构，能够提取更重要、更明显的缺陷特征，提高了模型对不同类型缺陷检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117853491B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410262991.4
申请日：2024-03-08
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于数字图像处理和计算机视觉领域，提供了基于多场景任务下的少样本工业产品异常检测方法及系统，其技术方案为：将多场景下多种类别的工业产品图像数据集划分为训练集和测试集，所述训练集只包含正常产品图片，将测试集分为支持集和查询集，其中，支持集仅包含正常产品图片，查询集包括各类异常产品图片和对应的正常图片；利用深度对比学习方法构建双孪生网络框架，通过双孪生网络框架构建训练集对应的多场景任务下正常产品的特征分布的目标检测模型；基于训练后的多场景任务下正常产品的特征的目标检测模型建立支持集的特征分布，并通过查询集进行工业产品异常检测得到异常检测结果，可有效地解决实际工业多场景变换下存在的各种问题。
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公开(公告)号：CN117190078B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311450870.4
申请日：2023-11-03
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: F17D5/00 , F17D5/02 , F17D1/02 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种输氢管网监测数据异常检测方法及系统，涉及氢能源和数据处理技术领域，该方法包括：获取当前设定时间步长的输氢管网监测数据，提取时间变量序列数据和动态变量序列数据；将提取的数据输入至时序预测模型中，通过时间特征嵌入层和动态特征嵌入层，提取时间特征嵌入和动态特征嵌入，并通过时序编码器和动态编码器分别进行编码，将编码后的特征嵌入输入至转码器中进行融合，输出融合后的变量矩阵；最后动态特征嵌入、编码后的时间特征嵌入和变量矩阵均输入至解码器进行解码，输出预测值；将预测值和实际观测值的差值与设定阈值进行比较，实际观测值是否为异常数据。本发明实现了非平稳的输氢管网监测数据的准确异常检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117132584A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311227287.7
申请日：2023-09-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于深度学习的液晶显示屏瑕疵检测方法及装置，涉及计算机视觉目标检测技术领域，通过设计轻量化特征提取网络，在保证液晶显示屏瑕疵特征提取能力的基础上减少计算量，提高模型的检测速度；设计跨层多尺度特征融合网络，高效的融合特征提取网络的浅层细粒度信息和深层语义信息；设计精细化预测网络，包括特征聚合器和特征提纯模块，特征聚合器融合了多层次的特征，提取更多上下文信息，增强细粒度特征的提取；特征提纯模块抑制了不同尺度特征图的冲突信息，减少语义差异，提高了模型对液晶显示屏瑕疵检测的准确率。
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公开(公告)号：CN116992870A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311242919.7
申请日：2023-09-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F40/279 , G06F16/28 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于非对称核函数的文本信息实体关系抽取方法及系统，涉及实体关系抽取技术领域，包括：获取目标文本的句子向量、实体掩码和关系掩码；所述关系掩码中包括实体词的掩码、处于实体词窗口内的周围词的动态掩码和处于实体词窗口外的边缘词的掩码；对句子向量进行特征编码；根据得到的特征向量和实体掩码得到实体向量，根据特征向量和关系掩码得到关系向量，将实体向量和关系向量作为参数以构建非对称核函数；根据非对称核函数确定目标实体对与每个关系的关联度，由此确定目标实体对在目标文本中的关系。实现对关系语义的聚焦，具有良好的可解释性。
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公开(公告)号：CN112435151B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202011356149.5
申请日：2020-11-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F21/62 , H04L9/40 , G06Q50/26 , G06F21/60 , G06F16/215
Abstract: 本公开提出了一种基于关联分析的政务信息数据处理方法及系统，包括：通过局域网子网发送指令信息，调用政务数据服务器中的指令数据；判断指令数据是否为所调用的指令信息并进行权限判断，对于符合权限要求的允许进行数据读取操作；对获取的数据进行清洗及预处理，将政务公开关键指标数据进行划分，划分结果存储在第一数据列表中；将政务公开关键指标中与经济社会发展相关指标进行处理并进行主成分分析，再将数据进行指标划分，获得第二数据列表；调用第一数据列表及第二数据列表并进行数据关联分析，获得数据间的关联结果。本公开技术方案将不同的政务指标数据进行了关联处理，获得数据之间的关联性。
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公开(公告)号：CN110439546B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910739401.1
申请日：2019-08-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: E21B49/00 , G01V9/00 , G06F30/20 , G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种断层封闭性的确定方法、系统、设备及介质，包括：根据断距内泥岩的单层厚度，和断层上盘与下盘的垂直距离，确定断层带的泥质含量；根据上覆地层的平均密度、地层水的密度和断层的倾角度数，确定断面压力；根据断面压力和成岩时间，确定断层成岩作用；根据断层带的泥质含量和断面压力，确定排替压力；根据断层带的泥质含量、断面压力、断层成岩作用和排替压力，确定断层封闭综合能力值；根据断层封闭综合能力值的分布情况，确定油层和水层的分界值；计算断层带的泥质含量、断面压力、断层成岩作用和排替压力四项指标的乘积；利用断层封闭综合能力分界值和单项指标对断层封闭性进行评估。
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公开(公告)号：CN114706559A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210319424.9
申请日：2022-03-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于需求识别的软件规模度量方法。该方法以软件的需求规范文档为基础，获取软件需求并进行需求分类，通过对功能需求中的功能点识别统计得到软件规模。包括:获取目标软件的需求规范文档；对目标软件需求文档进行数据预处理,得到需求语句数据；使用图注意力网络和BERT构建自动需求分类模型进行需求识别分类；对功能需求则进行功能点规模计算，对非功能需求进行属性嵌入和全局统计；最后以功能点规模估算为主，全局非功能需求分类统计和系统特性作为调整系数完成软件规模度量。
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