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公开(公告)号：CN119293254A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411825568.7
申请日：2024-12-12
Applicant: 国科大杭州高等研究院 , 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F16/358 , G06F16/353
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了基于大语言模型的文本聚类增强可视分析方法及装置。所述方法包括：获取待分析文本数据；待分析文本数据包含多个数据点；对待分析文本数据进行主题提取，得到与每个数据点对应的多个主题；其中，为每个主题分配概率；将每个数据点对应的多个主题与待分析文本数据连接，得到连接后的待分析文本数据；通过编码模型处理连接后的待分析文本数据，得到向量化后的各个数据点；对向量化后的各个数据点进行聚类，得到聚类结果；其中，聚类结果包括多个聚类簇；每个聚类簇对应一个预测聚类标签和语义主题；对聚类结果进行性能评估和可视化分析，得到数据分析结果。上述方案，在实现数据分析功能时准确性好。
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公开(公告)号：CN114997267B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202210441847.8
申请日：2022-04-25
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种海洋旋涡演化分析方法、装置、设备及可读存储介质，涉及海洋信息技术技术领域，包括构建海洋旋涡流程模型；提取海洋旋涡演化过程中的关键事件,根据旋涡检测方法和追踪方法，识别海洋旋涡并进行追踪；根据识别后的所述海洋旋涡和所述关键事件，确定海洋旋涡演化周期内的所有关键事件，利用循环神经网络和长短期记忆人工神经网络相结合的模型，生成海洋旋涡演化的关键性分析结果。本发明的有益效果为使用原位可视化来处理大规模流场中的模拟分析；可以实时生成高精度的涡旋流线结构，并支持不同海洋区域、不同尺度的涡旋统计分析和跟踪分析；证明了系统的效率和有效性；可以帮助专家跟踪和分析海洋涡旋的演化。
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公开(公告)号：CN117408147A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311340655.9
申请日：2023-10-17
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F30/27 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06F111/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供了一种海洋涡旋预测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及海洋环流模拟和观测领域，包括从海洋的流场数据中检测在预设时间序列内的涡旋区域和非涡旋区域；从海洋的流场数据中分别提取涡旋区域产生之前的第一流场时空特征，非涡旋区域产生之前的第二流场时空特征；以涡旋区域和第一流场时空特征作为正样本、非涡旋区域和第二流场时空特征作为负样本构建数据集；构建神经网络模型，根据流场的时空特征损失构建模型损失函数；利用数据集中的正样本和负样本对神经网络模型进行训练和测试，当模型损失函数收敛时得到训练完成的涡旋预测模型，本方法通过融合时空特征实现了对未来涡旋的准确预测，提高了海洋流场数据的存储效率。
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公开(公告)号：CN114997267A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210441847.8
申请日：2022-04-25
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明提供了一种海洋旋涡演化分析方法、装置、设备及可读存储介质，涉及海洋信息技术技术领域，包括构建海洋旋涡流程模型；提取海洋旋涡演化过程中的关键事件,根据旋涡检测方法和追踪方法，识别海洋旋涡并进行追踪；根据识别后的所述海洋旋涡和所述关键事件，确定海洋旋涡演化周期内的所有关键事件，利用循环神经网络和长短期记忆人工神经网络相结合的模型，生成海洋旋涡演化的关键性分析结果。本发明的有益效果为使用原位可视化来处理大规模流场中的模拟分析；可以实时生成高精度的涡旋流线结构，并支持不同海洋区域、不同尺度的涡旋统计分析和跟踪分析；证明了系统的效率和有效性；可以帮助专家跟踪和分析海洋涡旋的演化。
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公开(公告)号：CN111767679A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010676552.X
申请日：2020-07-14
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明公开了一种时变矢量场数据的处理方法及装置。其中，该方法包括：获取矢量场数据的数据序列，其中，上述矢量场数据的述数据序列包括多个数据帧；基于上述数据序列中的关键帧，生成多个中间帧，其中，上述关键帧和上述中间帧均为低空间分辨率，上述多个中间帧构成低分辨率矢量场序列；基于上述低分辨率矢量场序列，预测高分辨率的矢量场数据。本发明解决了相关技术在物理模拟的矢量场可视化过程中，由于粗糙的网格分辨率和少量的时间步，导致存在可视化质量差的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116797980A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310905465.0
申请日：2023-07-21
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06V20/40 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种基于关键帧的强化学习模型的诊断方法、装置及设备，涉及机器人强化学习技术领域，包括获取第一信息；获取第二信息；在所述第二信息中搜索各个所述步骤输出的Q值中的最小Q值；根据所述第二信息计算所有所述步骤的平均Q值；分别计算由所述最小Q值对应的所述步骤开始往前的各个所述步骤输出的Q值与所述平均Q值的差值，得到差值集合；在所述差值集合中搜索最小差值，所述最小差值对应步骤输出的Q值为最接近Q值，根据所述最接近Q值对应的时刻在所述第一信息中找到对应的关键帧，根据所述关键帧诊断所述机器人的故障原因。本发明消除了机器人在强化学习模型训练过程中的不确定性，提高了故障诊断效率。
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公开(公告)号：CN113961078A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111301498.1
申请日：2021-11-04
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明提供了一种全景漫游方法、装置、设备及可读存储介质，涉及天体漫游技术领域，获取第一信息，所述第一信息包括全景漫游区域范围和采集时间；生成全景漫游基础数据，所述全景漫游基础数据包括每个网格点对应的第一时刻的天体图像，所述第一时刻为所述采集时间的启始时刻；获取用户漫游需求信息，所述用户漫游需求信息包括漫游初始格点；根据所述用户漫游需求信息和所述全景漫游基础数据，生成漫游画面，所述漫游画面为漫游初始格点对应的天体图像。本发明通过全景漫游的空间上进行网格化划分，仅保存每个网格点的上的数据，降低数据储存量。
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公开(公告)号：CN113159117A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110264699.2
申请日：2021-03-11
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本申请公开了一种流线生成方法及装置。其中，该方法包括：获取流场数据，基于预设算法对流场数据进行检测，确定临界点对应的目标区域及目标类型；确定目标区域中与目标类型对应的第一密度种子点，其中，第一密度小于预设密度；根据第一密度种子点的中心位置，确定第一密度种子点集合；对第一密度种子点集合进行第一粒度的流线计算，得到多条第一精度流线；基于目标模型对多条第一精度流线进行优化，得到多条第二精度流线组成的第二精度流线集合，其中，第二精度流线的精度大于第一精度流线的精度。本申请解决了由于相关技术中需要长期的粒子追踪及大量的积分计算造成的计算时间长、流线生成效率低下及用户体验较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN109343703A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811052655.8
申请日：2018-09-10
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种信息处理方法、装置、系统、存储介质和处理器。其中，该方法包括：获取目标终端上显示的目标参数；通过增强现实设备在目标空间中显示与目标参数对应的目标信息；通过增强现实设备获取目标对象对目标信息进行的目标手势，并基于目标手势对目标信息进行处理，得到处理结果；通过增强现实设备在目标空间中显示与处理结果对应的目标内容。通过本发明，达到了提高信息处理效率的效果。
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公开(公告)号：CN118015433A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410113316.5
申请日：2024-01-26
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06V10/86 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种科学模拟参数与可视化结果的预测方法及相关装置，涉及集合模拟技术领域，由全部模拟参数和可视化参数及其对应的可视化图像构成数据集；构建深度学习神经网络模型，利用所述训练集和测试集对深度学习神经网络模型进行训练和测试，得到训练完成的图像预测模型；将预设的模拟参数和可视化参数输入所述图像预测模型，由所述图像预测模型输出预测的可视化图像，并将所述预测的可视化图像变换为目标图像；将所述目标图像输入图像预测模型中，采用基于梯度的参数回推法计算得到所述目标图像对应的模拟参数和可视化参数，本发明用于解决现有技术中对新参数进行模拟和分析需要消耗巨大计算资源的技术问题。
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