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公开(公告)号：CN119418142A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510026855.X
申请日：2025-01-08
Applicant: 北京市大数据中心 , 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的多模态数据特征处理方法、系统及介质，主要涉及多模态数据技术领域，用以解决由于传统技术无法识别多种类型的数据图像，进而无法在用户查找数据时提供多类型数据图像的问题。包括：获取各个类型的数据图像，将数据图像转化为结构化数据，确定对应的特征提取算法，获得特征数据；根据对齐因子，获取同属于相同对齐因子的特征数据，拼接成一个特征向量，获得降维后的数据矩阵；通过降维后的数据矩阵和对应的标签数据，训练预设深度学习模型；根据用户检索信息对应的降维后的数据矩阵；将降维后的数据矩阵作为训练好的预设深度学习模型的输入，获得标签数据；进而获取标签数据对应的各个类型的数据图像。
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公开(公告)号：CN119415571A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510026856.4
申请日：2025-01-08
Applicant: 北京市大数据中心 , 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/2457 , G06F16/242 , G06F16/22
Abstract: 本发明提供基于权重分配和实体标注的数据发现方法、系统、设备及介质，属于数据搜索处理技术领域，对数据进行预处理操作；根据数据的实际特征，采用机器学习算法动态调整各数据项的权重；配置自适应权重分配模型，并采用多层实体标注方式对数据中的实际特征进行标注；构建倒排索引检索模型，根据自适应权重分配模型，提取每个数据项提取特征，分配相应的权重，并进行评分计算，根据得分，进行排序，反馈给用户；通过收集并分析用户搜索数据，动态调整自适应权重分配、搜索与排序算法及索引性能优化策略，并迭代执行评估与优化，结合用户反馈机制形成闭环。本发明能够准确反映不同特征对搜索结果的重要性。能够更好地满足用户多样化的搜索需求。
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公开(公告)号：CN119377792A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411960028.X
申请日：2024-12-30
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F18/2413 , G06F18/213 , G06F18/243
Abstract: 本申请公开了一种数据分级方法、系统及相关装置，用于对数据进行快速且准确的分级。本申请方法包括：获取数据来源信息，基于所述数据来源信息得到数据清单；根据所述数据清单，通过预设分类模型提取目标数据；获取定性要素和定量要素，基于所述定性要素和所述分类模型对所述目标数据进行分级得到初始级别；判断已得到所述初始级别后的所述目标数据是否包含敏感信息；若是，则设定要素权重，基于所述定量要素和所述要素权重对目标数据得到所述目标数据的二次定级，在得到所述目标数据的所述二次定级后，结合所述初始级别对所述二次定级进行调整，最终得到目标数据的目标级别；若否，则将所述目标数据的所述初始级别确定为所述目标级别。
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公开(公告)号：CN119358647A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411301362.4
申请日：2024-09-18
Applicant: 北京市大数据中心 , 太极计算机股份有限公司
IPC: G06N5/022
Abstract: 本发明涉及知识图谱技术领域，具体提供一种基于角色感知的图谱构建方法、系统、终端及存储介质，包括：从事件数据中抽取时间、地点和人物，并将抽取的时间、地点和人物作为角色，建立角色之间的关系；将事件数据中的实体构建为角色，以角色作为虚拟实体节点，以角色之间的多元关系作为边，通过构建角色向量和模式矩阵构建知识图谱；构建评分函数和损失函数，基于评分函数和损失函数，按最小化损失函数的策略对所述知识图谱进行训练。本发明可方便的在模型加入时空因子，提升图谱预测准确度。
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公开(公告)号：CN119357399A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411395579.6
申请日：2024-10-08
Applicant: 北京市大数据中心 , 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/353 , G06F16/31 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本公开提出了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取待处理的目标数据；对目标数据按照预设的处理规则进行预处理；将预处理后的目标数据进行特征提取，以获取多个目标特征；基于候选特征进行分类，并按照分类将对目标数据进行上链存储。由此通过分类，可以将目标数据按照分类进行分开存储，方便后续从区块链中进行数据获取时，可根据需求直接从对应分类进行数据获取，提升用户的使用体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118474102B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202410604726.X
申请日：2024-05-15
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: H04L67/10 , H04L67/1095 , H04L9/40 , H04L41/142
Abstract: 本发明提出一种基于云边端服务平台的分布式安全计算方法，采用云中心服务器‑边缘节点‑用户端设备三层网络结构，该方法包括云中心服务器经多个边缘节点向多个用户端设备广播全局模型；各用户端设备针对全局模型利用各自的数据集计算对应的局部梯度，进而得到局部梯度标准值，并使用最大功率传输方式将局部梯度标准值送至相关联的边缘节点；各边缘节点基于相关联的用户端设备的局部梯度标准值和传输功率得到接收信号，基于接收信号得到各自的边缘节点梯度估算值并送至云中心服务器；云中心服务器聚合各边缘节点梯度估算值以更新全局模型从而得到最优全局模型。利用本发明的方法能够降低拜占庭攻击的影响、增强从用户端到边缘节点的传输的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118069726B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410154003.4
申请日：2024-02-02
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/26 , G06F16/25 , G06F16/242 , G06F16/23
Abstract: 本发明提供了一种智能化的数据可视化平台及应用，属于智能可视化技术领域，包括：数据采集模块：从多个数据源中自主识别并采集不同适配调用器在N1个相邻时段的指令数据，经过智能化的预处理流程获取每个适配调用器的指标；数据可视化模块：从指标‑类型数据库中检索每个指标对应的最佳可视化方法，并自动生成针对每个适配调用器的定制化可视化模板，每个可视化模板中包含若干任意搭建的可视化组件；用户交互模块：基于数据输入模块自主捕获用户的互动细节，并与可视化模板进行智能化匹配创建得到界面交互模板。智能化地从数据源采集适配调用器的性能指标，结合用户反馈自动生成并匹配定制化的数据可视化模板，提高了数据分析的效率和用户体验。
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公开(公告)号：CN119051983A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411523876.4
申请日：2024-10-30
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , G06F21/60 , G06N20/20 , G06F18/243 , G06F18/2433 , G06F21/62 , G06F21/64
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，本发明提供的一种基于可信数据空间的综合安全评估系统，通过构建隐私数据处理空间、数据加密与区块链存储等技术手段，显著提升了系统的稳定性和安全性。系统具备灵活的数据处理机制，能在高流量环境下保持实时监控和攻击模拟能力，同时采用基于随机森林算法的安全评估模型，提高安全评估的准确性和效率。此外，本发明还支撑多模式、多参数条件的数据处理，符合可信计算3.0架构的要求，并为用户提供全面的安全分析报告。综上所述，本发明为可信数据空间提供了全面的安全保障，具有显著的有益效果。
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公开(公告)号：CN119003823A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411106636.4
申请日：2024-08-13
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种将矩形空间剖分为多级矩形网格及编码方法，涉及空间数据处理技术领域，本发明包括S1、将整个三维空间在x、y、z三个方向上进行一次划分，使其分为8个子空间，将这8个子空间定义为下一级空间，即1级空间；S2、再将每个子空间按照上述方法划分成8个更高级别的子空间，即2级空间；S3、如此递归，直到达到规定的最高层级N‑1级，共N级；S4、对第N‑1级空间内网格进行三维Z序编码，依次给每个空间网格赋予编码。本发明通过多级空间网格划分，将原始空间进行细致精确划分并编码，从而解决了原始空间内空间位置的精确定位问题，进一步将三维空间网格转换为一维编码，从而提升了空间网格查询的效率。
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公开(公告)号：CN118069727B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410155940.1
申请日：2024-02-02
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/26 , G06F16/2455 , G06F16/248 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供一种数据可视化平台的数据智能处理方法，包括：获取目标数据可视化平台的实时数据，并对实时数据进行分类处理，得到初始目标数据；对初始目标数据进行数据解析，并根据解析结果进行数据转化，从而进行数据建模，并根据每一数据模型中对应数据的数据信息进行第一算法的确定；获取每一第一算法对应目标数据的数据类型，并根据数据类型确定算法优化方案；基于算法优化方案对第一算法进行调整，得到第二算法，并基于第二算法对相应目标数据进行数据可视化处理及数据显示。通过分级分类规则对动态数据解析，从而对数据可视化算法进行智能调整，使得面向不同应用和不同属性用户的数据可视化平台的层级可视化智能呈现，实现数据精准可视化。
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