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公开(公告)号：CN117933040A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311765290.4
申请日：2023-12-20
申请人： 中国科学院软件研究所
IPC分类号： G06F30/25 , G06F111/04 , G06F111/18 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/02
摘要： 本发明公开一种基于半隐式连续迭代的不可压缩流体仿真方法及系统。本发明引入了一种半隐式的连续迭代方法，用于迭代调整粒子位置以确保流体不可压缩性。与PBD框架中通常采用高斯‑牛顿方法不同，本发明所提出的半隐式方法消除了在每种情景下调整数值参数的需要。它可为具有不同数值参数特征的流体系统可靠地生成一致和稳定的模拟结果，包括粒子大小、时间步长等参数的变化。同时，该发明具备高度并行性，可实现不可压缩流体的高效实时仿真，为虚拟现实、元宇宙等场景内容生成提供便利。
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公开(公告)号：CN117391197A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311186724.5
申请日：2023-09-14
申请人： 中国科学院软件研究所
IPC分类号： G06N5/04 , G06N5/025 , G06F16/2458 , G07C5/08
摘要： 本发明涉及一种用于符合性判断的规则推理方法及系统。该方法包括：获取产品的检验数据；采用时序数据和关系数据融合的存储模型，存储获取的产品的检验数据以及符合性判断规则；定义规则链，根据规则链将产品的检验数据和符合性判断规则进行关联，实现产品质量符合性判断的自动推理，并获得推理结果。所述时序数据和关系数据融合的存储模型包括时序数据存储模型和关系数据存储模型。所述规则链包括根规则链和属性规则链。本发明提高了产品质量检验过程的符合性判断工作效率和准确性，降低了人为判断失误的概率，为产品开展更大规模的检测数据提供可能性，有助于提升产品质量；本发明的属性规则链可根据用户的产品需求自定义，应用场景更加广泛。
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公开(公告)号：CN117150012A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311092637.3
申请日：2023-08-28
申请人： 中国科学院软件研究所
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/045 , H04L9/40 , H04L61/4511
摘要： 本发明公开了一种基于语义表示的DGA域名检测方法及装置，所述方法包括：对良性域名榜单进行扩展处理，在符合zipf’s law的扩展数据集上训练分词模型；对待检测域名进行分词处理，得到若干子词；计算每一子词的词嵌入表示；基于所有子词的词嵌入表示，得到所述待检测域名的DGA域名检测结果。本发明实现了对单词DGA域名的高效识别。
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公开(公告)号：CN116680054A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310696197.6
申请日：2023-06-13
申请人： 中国科学院软件研究所
IPC分类号： G06F9/48 , G06F9/50 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/25 , G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/96
摘要： 本发明公开了一种面向实时智能感知系统的神经网络集成分层调度方法和系统。该方法的步骤包括：1)针对系统中的感知任务训练神经网络，构建神经网络集成；2)确定神经网络集成中神经网络的顺序；3)对感知任务进行优先级计算，根据优先级和神经网络的顺序执行任务；4)基于带权投票法对感知任务的结果进行融合。本发明利用神经网络集成方法来提升感知任务的计算准确度。本发明适用于任何类型的感知任务和神经网络结构；由于计算过程主要集中在离线阶段，因此几乎不会引入任何在线调度开销；同时，通过基于置信度和截止期地实时调度算法合理地为感知任务分配计算资源，在保证调度成功率的同时最大化准确率，进而提高了系统的安全性。
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公开(公告)号：CN115550402A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211120601.7
申请日：2022-09-15
申请人： 中国科学院软件研究所
IPC分类号： H04L67/12 , H04L41/0631 , H04L41/0663 , H04L43/10 , G06F11/14 , G06F11/20
摘要： 本申请涉及一种无人潜航器软件平台。该平台包括：硬件层，设置有无人潜航器控制所使用的至少一个节点计算机，每个节点计算机包括至少一个处理器；操作系统层，用于提供至少一种类型的操作系统，操作系统与节点计算机对应；多智能体平台层，设置于应用层和操作系统层之间，用于支持应用层的至少一个智能体进行不同类型功能的运行；应用层，设置有至少一个智能体且包括至少一个实时数据库智能体。本申请能够利用多智能体平台提供的功能机制实现无人潜航器的软件冗余，能够利用实时数据库实现无人潜航器的数据冗余，既满足潜航器实时数据处理需求又大幅度地提高无人潜航器运行的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN111555956B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202010222853.5
申请日：2020-03-26
申请人： 中国科学院软件研究所 , 中国科学院计算机网络信息中心
IPC分类号： H04L51/046 , H04L51/222 , H04L51/10 , H04L51/08
摘要： 本发明公开了一种即时通讯中包含可读取地理位置信息的图片的处理方法及电子装置，适用于服务端与若干通信客户端组成的网络，其步骤包括：接收第一通讯客户端发送的消息数据包，提取包含图片的所述消息数据包中的图片地理位置信息；根据所述图片地理位置信息获得所述图片对应的地图信息，并将所述消息数据包中的所述图片替换为所述图片与所述地图信息，得到修改消息数据包；将所述地图信息返回所述第一通讯客户端，将所述修改消息数据包发送至相应通讯客户端。本发明可以根据图片中的地理位置信息，获得照片拍摄地的地图，点击地图就可以浏览他人分享的图片，也可以了解相应的地理信息，人文信息，在交流的过程中增加了互动性。
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公开(公告)号：CN110187956B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201910375521.8
申请日：2019-05-07
申请人： 中国科学院软件研究所
摘要： 本发明公开了一种多智能体平台中的分层实时任务调度方法和系统，分为实时操作系统智能体调度器和智能体内任务调度器两层。本方法为：1)初始时，从智能体集合A中选择m个优先级最高的智能体，并将其分配到m个CPU核上运行；2)若智能体Ai被选中占有CPU核，则智能体Ai的调度器将以就绪任务集Ti中的任务按其优先级递减顺序在该CPU核上依次执行；3)当智能体Ai就绪任务集中的任务全部执行完后，释放其所占有的CPU核，并选择其他智能体执行。本发明可使运行于实时操作系统上的多智能体平台中的任务尽可能地在其截止期之前完成，满足了复杂应用的实时性需求，增加了多智能体系统的可靠性和可预测性。
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公开(公告)号：CN110187956A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910375521.8
申请日：2019-05-07
申请人： 中国科学院软件研究所
摘要： 本发明公开了一种多智能体平台中的分层实时任务调度方法和系统，分为实时操作系统智能体调度器和智能体内任务调度器两层。本方法为：1)初始时，从智能体集合A中选择m个优先级最高的智能体，并将其分配到m个CPU核上运行；2)若智能体Ai被选中占有CPU核，则智能体Ai的调度器将以就绪任务集Ti中的任务按其优先级递减顺序在该CPU核上依次执行；3)当智能体Ai就绪任务集中的任务全部执行完后，释放其所占有的CPU核，并选择其他智能体执行。本发明可使运行于实时操作系统上的多智能体平台中的任务尽可能地在其截止期之前完成，满足了复杂应用的实时性需求，增加了多智能体系统的可靠性和可预测性。
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公开(公告)号：CN107145949A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710308370.5
申请日：2017-05-04
申请人： 中国科学院软件研究所
IPC分类号： G06N5/04
摘要： 本发明提供一种多核实时规则推理方法，适用于RETE网络，所述RETE网络包括α网络和β网络，其中所述α网络由α节点组成，且一个α节点对应条件元素Ci的一个约束；所述β网络由β节点组成，且一个β节点表示不同条件元素的逻辑组合。该方法利用多核处理器的特点，将α网络和β网络对应不同线程，并分配在不同核上执行，α网络和β网络的多个线程间通过一个β激活队列Q和β节点的实例队列共同完成通信，有效提高了规则匹配的并发性与效率。并且该方法按照β节点优先级来选择被处理的β节点，优先级越大，越优先占用处理器，可以使得规则截止期短的规则优先被处理，从而提高了规则推理的实时性。
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公开(公告)号：CN103793589B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201210428024.8
申请日：2012-10-31
申请人： 中国科学院软件研究所
摘要： 本发明涉及高速列车故障处理方法，步骤为：1）查询故障列表中用户设定时间内发生的故障和故障代码，组成故障集；2）对故障集进行扫描得到满足最小支持度的频繁项目集，得到合法故障关联规则集；3）将合法故障关联规则集通过规则图表示，根据步骤1）故障列表中故障与该规则图上的节点进行匹配；4）在匹配后的规则图中遍历找到所有节点均被匹配路径；计算被匹配路径上各个节点所代表故障的重要性并排序；5）根据重要性排序按照故障重要性由高到低进行处理。本发明可在专家知识缺乏的情况下，支持对故障原因分析，同时利用规则匹配寻找海量故障中的因果关系，使维修可以优先修理重要性高的根源故障，从而大大降低了高速列车的故障维修成本。
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