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公开(公告)号：CN107122629A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710255286.1
申请日：2017-04-19
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
CPC classification number: G06F21/121 , G06F21/602
Abstract: 一种基于随机混淆的Android软件协同加固方法，包括如下步骤：a)解压获得classes.dex文件和bin文件；b)对classes.dex文件头header进行随机混淆；c)对源文件中的bin文件进行重命名；d)计算混淆后的classes.dex文件的hash值hash_dex；e)计算加载器loder的hash值hash_loder；f)对重命名后的bin文件进行加密并生成密文ciphertext；g）重新签名，打包生成加固后的APK。通过对dex头文件随机混淆加固以及对bin文件的安全动态加载加固。通过随机混淆的协同加固方法对Android软件进行保护，增强了代码的安全性。有效防止Android软件被恶意篡改或盗版的现象发生。
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公开(公告)号：CN107046695A
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201710219697.5
申请日：2017-04-06
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明提供了一种低复杂度的高精度单锚节点定位系统与方法，属于无线定位测试领域。该系统包括：锚节点和目标节点；所述锚节点包括：锚节点支架以及安装在其顶端的锚节点全向天线，在锚节点支架上安装有天线底板，在天线底板上安装有多个定向天线；各个定向天线分别与一个低噪音放大器连接，低噪音放大器与检波器连接，检波器与模数转换器连接，模数转换器与锚节点微处理器连接，锚节点全向天线与锚节点无线收发芯片连接，锚节点无线收发芯片与锚节点微处理器连接；所述目标节点包括：目标节点支架以及安装在目标节点支架顶端的目标节点全向天线。
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公开(公告)号：CN119249857A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411160062.9
申请日：2024-08-22
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: G06F30/27 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于海洋科学和数据处理技术领域，提供了一种面向海洋观测数据的基座模型构建方法及系统，包括构建海洋基座模型；将获取的海洋时序数据输入海洋基座模型中，构建海洋时序数据的时间戳粒度级的Token序列，将时间戳前的偏移延迟特征向量和协变量向量连接到时间戳Token向量中；结合因果自注意力机制和旋转位置嵌入，将Token序列的特征映射到Transformer的解码器，生成下一步时间戳序列；定义损失函数，优化模型参数，得到训练好的海洋基座模型。本发明在多种海洋数据集上学习通用的特征表示和时序模式，从而构建一个具有高度泛化能力的海洋通用模型，不仅能够处理大规模、多源的海洋数据，还能够捕捉数据的时序特性，提供实时的数据处理和预测能力。
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公开(公告)号：CN118606293A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410639776.1
申请日：2024-05-22
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)
Abstract: 本发明提出了一种跨域异构存储系统的数据迁移方法及系统，将改进的蚁群算法来对数据迁移路径优化问题进行求解，根据路径的传输成功率动态调整信息素浓度，使其与传输成功率成正比，即传输成功率越高的路径，其对应的信息素浓度越高，从而增加选择该路径的概率；根据传输数据量以及目标节点的负载情况动态调整启发函数值，使其与目标节点的负载成反比，负载越重的节点，其对应路径的启发函数值越低，以降低选择该路径的概率，从而实现存储系统的负载均衡，提高数据迁移的效率和质量。
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公开(公告)号：CN118503229A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410961286.3
申请日：2024-07-18
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: G06F16/21 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/27
Abstract: 本发明涉及一种面向多源异构数据的Hudi数据摄取方法及系统，属于数据处理技术领域，包括：发布数据入湖任务：上传入湖任务的相关信息，发布入湖任务；执行数据入湖任务：采用Apache Hudi作为数据湖架构，通过数据入湖处理引擎将原始数据从数据源传输到数据湖中进行存储，同时采集原始数据的元数据信息，并将原始数据的元数据信息持久化存储到元数据库中；构建数据资源目录：根据采集的元数据以及元数据在数据湖中的相关信息构建数据湖的数据资源目录。本发明通过网关架构对所有数据流进行集中管理，简化来自不同源的数据集成过程，降低系统的复杂性和总体拥有成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116167304B9
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202310436896.7
申请日：2023-04-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F30/28 , G06F17/12 , G06F17/15 , G06F17/16 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及油藏数值模拟技术领域，本发明公开了基于神威架构的油藏数值模拟GMRES优化方法及系统，包括：将油藏数值模拟压力方程离散后得到的压力线性方程组的求解任务，按系数矩阵的维度划分为若干个计算任务，并将计算任务并行分发至多个主核；每个主核将计算任务中热点函数的数据平均分发至从核，并调用从核进行热点函数计算；主核根据从核回传的计算结果，计算得到压力线性方程组的解。实现了两级并行和负载均衡，极大的缩短了计算时间。
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公开(公告)号：CN118395204A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410597097.2
申请日：2024-05-14
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: G06F18/22 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06F18/20
Abstract: 本发明公开了基于时间卷积网络的海洋数据在线预测与检测方法及系统，其中方法包括：构建自适应时间卷积网络；构建训练集，所述训练集为海洋监测历史时序数据；所述自适应时间卷积网络，是对原始时间卷积网络，加入多头自注意力机制，并在残差单元中引入自适应层；将训练集输入到自适应时间卷积网络中对其进行训练，得到训练后的自适应时间卷积网络；训练过程中，将前K‑1个时刻的海洋监测数据作为网络的输入值，将第K时刻的海洋监测数据作为网络的输出值；获取待预测的海洋时序数据，将待预测的海洋时序数据输入到训练后的自适应时间卷积网络中，输出预测的海洋数据；将预测的海洋数据与设定阈值进行比较，确定预测的海洋数据是否发生异常。
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公开(公告)号：CN118381708A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410428516.X
申请日：2024-04-10
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: H04L41/042 , H04L41/0895 , H04L41/40 , H04L41/16
Abstract: 本发明提出了一种跨域异构存储集群的管理调度方法及系统，以总存储成本最小、总吞吐量最大以及待存储数据集与即将存储的存储系统的位置最近为优化目标，采用非支配排序的遗传算法进行约束条件求解，进行最优存储位置的选择，不仅提高了数据访问性能，减少延迟，并降低了对网络带宽和存储资源的不必要消耗。
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公开(公告)号：CN117958834B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311541071.8
申请日：2023-11-20
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/346 , A61B5/00 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 一种基于随机掩码和生成式自监督学习的心电分类方法，涉及ECG心电分类技术领域，将原始心电信号在一定约束下将导联信号随机遮掩破坏掉原始心电信号的完整性，使其信号的大部分时空信息被随机掩盖，然后再设计一种高效的编码器生成随机掩蔽策略下的信号，重构在时间和导联维度上遮掩的导联心电信号来学习时空表征。并且为提高编码器对局部特征的感受能力，编码器中引入注意力机制和增加卷积层的步幅、从而扩大神经元的感受野增加对局部特征的感知能力。
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公开(公告)号：CN117707785A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311870609.X
申请日：2023-12-28
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)
Abstract: 本发明提出了面向浅水方程的pcg申威众核优化方法及系统，涉及数据处理技术领域。包括读取系数矩阵和右端项，设定基本条件；在管理核心中，基于整行对系数矩阵进行数据划分，在行方向上进行均匀分块，得到分块数据；对计算核心的LDM均匀划分两个分区，将分块数据分多次传输至计算核心，两个分区并行实现传输和计算过程；将同一核组内各计算核心计算后的数据进行求和，放入共享内存区域中，由指定计算核心再次求和后比较残差，判断是否满足残差下降要求。本发明使用基于行的划分方法、两级并行、避免通信等方法加快计算速度，针对浅水方程提供了高效的对角预条件PCG在神威超级计算机上的实现方式。
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