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公开(公告)号：CN114924719B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210579440.1
申请日：2022-05-25
Applicant: 南京南数数据运筹科学研究院有限公司 , 无锡南数数据科学研究院有限公司
IPC: G06F8/30 , G06Q30/0202 , G06Q30/0241 , G06F18/25 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种面向多源数据的大数据创新应用开发平台，涉及应用开发相关技术领域，包括数据融合模块、计算机终端和应用开发模块，所述数据融合模块的输出端与计算机终端的输入端信号连接，所述计算机终端和应用开发模块双向信号连接，所述数据融合模块由市场分析模块、数据选择模块、数据预处理模块、数据分类处理模块、数据整合模块和数据输送模块组成。本发明数据选择模块包含市场供给预测和目标人群收集，并与市场分析模块和数据预处理模块相对应，实现对各市场区域内人口分布、经济收入和消费习惯的数据融合处理，通过对市场各情况数据的汇总整理，能够有效提升开发应用的数据吸收准确性，增强应用的市场适用程度。
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公开(公告)号：CN114004821A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111304407.X
申请日：2021-11-05
Applicant: 南京南数科技有限公司 , 南京南数数据运筹科学研究院有限公司 , 南京市儿童医院 , 北京师范大学 , 中国矿业大学 , 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于级联rcnn的肠神经节细胞辅助识别方法，该方法具体包括以下步骤：S1，采集肠组织切片并对其进行苏木精‑伊红染色，对染色后的图像数据进行预处理，将预处理后的数据作为训练数据集；S2，构建用于目标检测的深度卷积神经网络作为目标检测模型；S3，利用训练数据集对目标检测模型进行训练；S4，利用训练好的目标检测模型对肠组织的染色图像进行检测，识别图像中的肠神经节细胞。通过本发明可以实现快速准确地识别肠组织切片染色图像中的神经节细胞。
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公开(公告)号：CN113989264A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111331675.0
申请日：2021-11-11
Applicant: 南京市儿童医院 , 南京南数数据运筹科学研究院有限公司 , 南京大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06V20/69 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H30/20 , G16H70/60
Abstract: 本发明公开了一种基于CE‑Net算法的肠道神经节细胞识别方法，包括以下步骤：S1，采集病理切片的图像数据，并通过预处理增加图像数据量，得到训练数据集；S2，构建肠神经节细胞识别模型；S3，结合训练数据集对肠神经节细胞识别模型进行训练；S4，肠神经节细胞识别模型推理端计算阈值；S5，通过训练后的肠神经节细胞识别模型对待测图片进行肠神经节细胞的识别。通过本发明能够实现对神经节细胞快速、准确的识别，减少人工识别的时间成本和错误率。
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公开(公告)号：CN111698202A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010336851.9
申请日：2020-04-26
Applicant: 南京南数数据运筹科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种网络环境安全状况评估方法，其包括以下步骤：步骤1：对整体系统环境的网络结构进行分组，得到多个网络分组；步骤2：评估设定每个网络分组内的IP地址的重要程度权重值以及每个网络分组的重要程度权重值；步骤3：评估每个IP地址安全性；步骤4：评估每个网络分组的安全性；步骤5：评估整个系统环境网络安全性。本发明具有能够综合整个系统环境中的所有可搜集的安全相关因素进行安全评估，并且能够解决一些常见情况下，由于IP地址的资产价值信息无法获取而造成的关键评价要素缺失问题，从而对网络系统环境安全评估更加有效全面的效果。
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公开(公告)号：CN111642099A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010336866.5
申请日：2020-04-26
Applicant: 南京南数数据运筹科学研究院有限公司
IPC: H05K7/14
Abstract: 本发明涉及一种一体式支撑滚轮装置，其包括支架转动连接在支架上的滚轮，所述支架包括圆盘和固定设置在圆盘上的侧板，所述侧板上转动连接有用于限位滚轮的固定支撑部，所述固定支撑部包括滑轴和转动连接在滑轴上的U型固定支撑板，所述侧板上沿垂直于侧板的方向水平开设有滑动槽，所述滑轴滑移设在滑动槽中。本发明的优点是：可以使服务器机柜可方便移动的同时，也可方便的进行固定，同时在固定状态下增加了滚轮与地板的接触面积，避免了地板的局部受压过大情况，减少对地板的损坏。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114862366A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210591201.8
申请日：2022-05-27
Applicant: 南京南数数据运筹科学研究院有限公司 , 无锡南数数据科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/10
Abstract: 本发明公开了一种面向数据信息一体化的数据智能计算系统，涉及数据计算相关技术领域，包括数据整合模块、计算机终端和共享模块，数据整合模块的输出端与计算机终端的输入端信号连接，计算机终端的输出端与共享模块的输入端信号连接，共享模块的输出端与数据整合模块的输入端信号连接，数据整合模块由项目分析模块、数据分类模块、数据选择模块、文件归纳模块、数据整合模块和数据输送模块组成。本发明通过数据类别的属性和特征进行区别，有助于提升数据处理的效率，通过数据兼容性模块和数据来源分析的配合，对数据来源进行整理，并与整体数据进行兼容处理，能够有效提升对数据的分类准确程度，增强对数据的处理效率。
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公开(公告)号：CN113989800B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111631341.5
申请日：2021-12-29
Applicant: 南京南数数据运筹科学研究院有限公司 , 南京南数科技有限公司 , 南京市儿童医院 , 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进渐进式残差网络的肠神经丛辅助识别方法，包括以下步骤：步骤1，采集数据并进行预处理，得到训练数据集；步骤2，基于改进的渐进式残差复原网络构建复原模型，并基于训练数据集和MSEloss对复原模型进行训练；步骤3，将原始待测图像输入训练后的复原模型，得到复原结果；步骤4，将复原结果与原始待测图像进行像素级差异比较，得到肠神经丛的位置；步骤5，采用分类模型，对正常与非正常的神经丛进行分类。通过本发明可以实现对神经丛准确、快速的识别，先对正常与非正常的神经丛进行分类，实现对正常与非正常形态的神经丛评估，识别为正常的神经丛后再进行后续神经节细胞的识别，从而大大提高识别效率和准确率。
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公开(公告)号：CN113902751A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111337902.0
申请日：2021-11-10
Applicant: 南京大学 , 南京南数数据运筹科学研究院有限公司 , 南京南数科技有限公司 , 南京市儿童医院 , 中国矿业大学
IPC: G06T7/10 , G06V10/764 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Swin‑Unet算法的肠神经元发育异常的病理识别方法，包括以下步骤，获取肠组织苏木素‑伊红染色切片H&E染色图像中粘膜下和肌间神经丛，并采集神经丛内的神经节细胞图像并对其进行预处理，作为训练数据集；对训练数据集进行数据增强；构建图像分割模型；利用训练数据集对图像分割模型进行训练；构建图像分类模型；对训练数据集再次进行预处理；利用训练数据集对图像分类模型进行训练；利用训练好的图像分割模型和图像分类模型对待检测图像进行分割和分类，实现对肠神经节发育状况的判定。通过本发明可以实现对肠组织切片染色图像中粘膜下和肌间神经丛内的神经节细胞准确、稳定的识别和分类，从而辅助后续的诊断。
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公开(公告)号：CN111680863A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010336772.8
申请日：2020-04-26
Applicant: 南京南数数据运筹科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于层次分析法的网络环境安全状况评估方法，其以下步骤：建立层次结构为五层的网络安全态势评估指标体系；将整个网络环境分为多个子网络设备及主机，各子网络设备及主机下对应多个维度，各维度下对应多个一级指标，各一级指标下对应多个二级指标；基于熵值和变异系数改进的层次分析法，对各二级指标、各一级指标、各维度重要程度权重及安全分数值进行计算评估；一层一层往上聚合，根据各层级指标的重要程度权重及分值，计算得到各子网络设备及主机的权重及安全分数值；根据各子网络设备及主机的安全分数及权重，融合得到最终的网络安全态势总分。本发明具有对网络系统环境安全评估更加有效全面的效果。
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公开(公告)号：CN110535844A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910769608.3
申请日：2019-08-20
Applicant: 北京网思科平科技有限公司 , 南京南数数据运筹科学研究院有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明实施例公开了一种恶意软件通讯活动检测方法、系统及存储介质，该方法包括：获取目标环境内的每一台主机的网络通讯数据；对网络通讯数据进行处理，获取每一台主机分别对应的标准字段；当确定第i台主机对应的第j个IP对为第一类型IP对时，根据相邻两次通讯发起时间间隔确定其是否为恶意软件beacon通讯活动；或者，当确定第i台主机对应的第j个IP对为第二类型IP对时，统计第二预设时间段内第i台主机对应的第j个IP对中本地IP和远程IP之间的第一平均通讯次数，以及第一实际通讯次数；根据第一平均通讯次数和第一实际通讯次数，确定其是否为恶意软件beacon通讯活动；当确定为恶意软件beacon通讯活动时，发出告警信息。
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