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公开(公告)号：CN119129768A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410834572.3
申请日：2024-06-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N20/00 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F123/02
Abstract: 本发明实施例提供了一种训练学生模型的方法，包括：获取第一训练集，其包括多个未经缺失处理的原始样本和对应的标签；获取利用原始样本和标签训练得到教师模型，其包括用于从原始样本提取教师表征的特征提取器和用于根据教师表征得到教师预测结果的回归层；利用多种缺失率对每个原始样本进行处理，得到对应的缺失样本，所有缺失样本和对应的标签组成第二训练集；获取学生模型，其包括用于从缺失样本提取学生表征的特征提取器和用于根据学生表征得到学生预测结果的回归层；利用第二训练集、教师表征和教师预测结果对学生模型进行训练，训练时，基于表征损失、预测结果损失、对比损失和绝对误差损失加权的总损失更新学生模型的参数。
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公开(公告)号：CN118094055A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410176786.6
申请日：2024-02-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种目标跟踪的容量极限估计方法，包括：根据探测定位系统的探测参数，获取该探测定位系统在指定探测场景下进行目标跟踪的目标密度上限；基于该目标密度上限及目标区域的面积，估计该探测定位系统在该目标区域进行目标跟踪任务的容量极限及跟踪难度。本发明还提出一种目标跟踪的容量极限估计系统，以及一种用于实现目标跟踪容量极限估计的数据处理装置。
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公开(公告)号：CN112949628B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110168050.0
申请日：2021-02-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于嵌入‑混合的轨迹数据增强及轨迹识别方法。所述轨迹数据增强方法包括：将轨迹数据中的每条轨迹转换成相应感兴趣点的集合；基于所有感兴趣点的总集计算包含每个感兴趣点编码的嵌入矩阵；基于所述嵌入矩阵确定每一条轨迹的轨迹编码向量；对任意两条或更多条轨迹的编码向量进行加权融合，获得新的编码向量；按照步骤S3的逆过程，对所获得的编码向量进行解码获得新的轨迹数据。本发明的轨迹数据增强方法可以有效地应用在轨迹数据上，可以同时针对轨迹数据的顺序性、空间性、语义性进行数据增强工作。既不会破坏轨迹数据的顺序性，又能考虑到轨迹数据的空间性和语义性。进而可以达到提升轨迹识别模型精度的效果。
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公开(公告)号：CN103344249B
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201310280694.4
申请日：2013-07-05
Applicant: 中国人民解放军总参谋部第六十一研究所 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G01C22/00
Abstract: 本发明提出一种基于惯性传感器短时频谱分析的计步方法，使用者携带惯性传感器采集使用者在时间“t”内的惯性数据，并对采集到的数据进行频谱分析，得到步行频率，进而通过采集时间计算出使用者在时间“t”内运动的步数。
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公开(公告)号：CN103297962A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310153333.3
申请日：2013-04-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 宁波中科集成电路设计中心有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于加密模糊关键字的机会网络路由方法及系统，方法包括：步骤1，计算所述订阅兴趣关键字集中每个兴趣关键字对应的模糊集和陷门集；步骤2，通过相似度匹配算法计算任意两个陷门集之间的相似度；步骤3，发布节点根据其发布内容提取的发布兴趣关键字集利用可信第三方计算所述发布兴趣关键字集中每个兴趣关键字对应的搜索关键字集合，并将所述搜索关键字集合作为发布内容的控制信息，利用所述控制信息以及加密的发布内容组成发布内容包，并将所述发布内容包发送给与其连接的所有转发节点；步骤4，所述转发节点接收所述订阅兴趣包后，将其路由信息作为头部，其身份标识作为尾部，组建路由表。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118229179A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410297830.9
申请日：2024-03-15
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G06F16/29 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供一种基于大数据的海上航线规划系统，包括：数字地图模块，用于获取港口数据、历史海洋货运的船舶数据和海图数据，所述船舶数据包括全球海洋货运船舶的轨迹数据和船舶货运类型，港口数据包括全球港口地理位置和港口档案；海洋运输网络构建模块，用于根据所述船舶数据、港口信息数据和海图数据，以海洋交通运输中的港口作为港口节点以及以港口间存在的航路作为边，构建多种货运类型的全球海洋航运有向网络；航线创建模块，用于根据船舶的货运类型、其起始港口和目标港口，从对应货运类型的全球海洋航运有向网络中，按照预定规则规划一条最优航线和多条备用航线。本发明通过规划一条最优航线以及多条备用航线，从而提高海上航运效率。
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公开(公告)号：CN111126563B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN201911166620.1
申请日：2019-11-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种基于孪生网络的时空数据的目标识别方法及系统。构建包括两个子网的孪生网络模型，获取训练样本(x1,x2,y)，x1和x2表示包括兴趣点的时空数据，y表示x1和x2是否属于相同目标；将x1和x2分别输入至孪生网络模型的子网，得到特征向量v(x1)和v(x2)，通过距离度量得到特征向量v(x1)和v(x2)间的距离，根据距离与标签y之间的损失反向传播训练孪生网络模型，得到最终网络模型；取最终网络模型的子网作为目标识别模型，将待链接目标的时空数据输入目标识别模型，得到待链接目标的时空数据的待链接向量，将已知目标的时空数据输入目标识别模型，得到已知目标的时空数据的已链接向量，根据待链接向量和已链接向量之间的相似关系，为待链接目标的时空数据链接目标。
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公开(公告)号：CN112766339A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110029664.0
申请日：2021-01-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种轨迹识别模型训练方法及轨迹识别方法。本发明的模型训练方法包括：S1、通过构建基于独热编码向量的语料对的方式将目标轨迹数据编码为轨迹语义向量；S2、构建用于对轨迹语义向量进行评估的循环神经网络和用于对评估结果进行分类的分类器；S3、利用标记轨迹数据对所述循环神经网络和分类器进行训练。本发明的轨迹识别方法中,采用了新的轨迹语义向量计算方法，该方法可以将不定长的轨迹段投影到定长的向量空间中。通过采用本发明的模型训练方法可以使得网络学习到不同类别的轨迹特征，通过循环神经网络识别轨迹类别。
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公开(公告)号：CN111459997A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010183569.1
申请日：2020-03-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29 , G06F16/906
Abstract: 本发明实施例提供了一种时空轨迹数据的频繁模式增量挖掘方法和电子设备，该方法用于对船舶或者航空器的时空轨迹数据进行挖掘，该方法先对轨迹点进行聚类形成多个聚类类簇，每个聚类类簇包括聚类中心和聚类范围，每个聚类中心配有一个身份标识，提取经纬度坐标落在相应聚类类簇的聚类范围的轨迹点并将其用该聚类类簇的聚类中心的身份标识表示，得到用聚类中心的身份标识按序排列表示的经映射后的轨迹，对经映射后的轨迹进行频繁模式挖掘，具有抗干扰性强且便于识别目标的重复轨迹的特定，便于找出目标的轨迹规律，以便为相关用户提供准确的轨迹预测或者服务。
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公开(公告)号：CN112181667B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202011192104.9
申请日：2020-10-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明实施例提供了一种假设树的虚拟化管理方法，用于边缘设备中假设树的虚拟化管理，包括：在边缘设备中运行向应用程序提供假设树虚拟化管理的中间程序；响应于一个或者多个应用程序的管理请求，所述中间程序向相应的应用程序提供管理服务，其中，所述管理服务包括：在相应的假设树过大而不能放入当前的边缘设备的内存时，对加载过程进行虚拟化以提供将相应的假设树加载到该内存中的可执行方案；本发明避免了虚拟内存规模受系统限制或者无法使用虚拟内存的边缘设备上无法加载占用过大内存的假设树的问题，使得不同应用程序的假设树能够通过中间程序在边缘服务器上加载和管理。
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