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Patent Agency Ranking
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：CN110287388B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910487773.X
申请日：2019-06-05
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F16/904 , H03M7/30
Abstract: 本申请提供了一种数据可视化方法及装置，其中，该方法包括：获取待处理的原始体数据，采用层次化压缩的方式压缩所述原始体数据，形成压缩数据，传输所述压缩数据至客户端设备，以使所述客户端设备可视化展示所述压缩数据。采用上述方案，解决了相关技术中远程可视化技术对不同场景适应性差的问题，将待处理的原始体数据进行层次化压缩，然后将其传输至客户端设备，大幅降低了可视化数据的数据量，不同层次的数据适应不同显示场景，保证了双方交互的实时性，提升了显示效果。
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公开(公告)号：CN110287388A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910487773.X
申请日：2019-06-05
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F16/904 , H03M7/30
Abstract: 本申请提供了一种数据可视化方法及装置，其中，该方法包括：获取待处理的原始体数据，采用层次化压缩的方式压缩所述原始体数据，形成压缩数据，传输所述压缩数据至客户端设备，以使所述客户端设备可视化展示所述压缩数据。采用上述方案，解决了相关技术中远程可视化技术对不同场景适应性差的问题，将待处理的原始体数据进行层次化压缩，然后将其传输至客户端设备，大幅降低了可视化数据的数据量，不同层次的数据适应不同显示场景，保证了双方交互的实时性，提升了显示效果。
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公开(公告)号：CN111797842A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010641901.4
申请日：2020-07-06
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明公开了一种图像分析方法及装置、电子设备。其中，该方法包括：接收待处理的图像集，其中，图像集中包含多张待分析的生物图像；采用目标网络模型提取生物图像中的目标对称特征，其中，目标网络模型携带有预处理内核，预处理内核用于将原始生物图像的整体对称特征转换为目标生物图像的区域对称特征，以使目标网络模型提取目标对称特征；展示生物图像的目标对称特征。本发明解决了相关技术中难以识别生物图像的对称特征的技术问题。
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公开(公告)号：CN111797842B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010641901.4
申请日：2020-07-06
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种图像分析方法及装置、电子设备。其中，该方法包括：接收待处理的图像集，其中，图像集中包含多张待分析的生物图像；采用目标网络模型提取生物图像中的目标对称特征，其中，目标网络模型携带有预处理内核，预处理内核用于将原始生物图像的整体对称特征转换为目标生物图像的区域对称特征，以使目标网络模型提取目标对称特征；展示生物图像的目标对称特征。本发明解决了相关技术中难以识别生物图像的对称特征的技术问题。
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