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公开(公告)号:CN117041018A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202311295891.3
申请日:2023-10-09
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 贵州电子信息职业技术学院
IPC: H04L41/0631 , H04L41/0677
Abstract: 本申请实施例公开了一种数据中心远程智能运维管理方法及相关设备,便于数据管理中心对各种类型设备进行管理和后续的检修工作。本申请实施例方法包括获取各种类型的目标设备的订阅机制信息,所述订阅机制信息包含各种类型的目标设备的设备信息,所述设备信息中包含有所支持的数据结构;根据所述订阅机制信息与所述各种类型的目标设备建立订阅关系,所述订阅关系包括有数据传输协议,所述数据传输协议根据所支持的数据结构生成;在所述订阅关系生效期间,基于所述数据传输协议获取各种类型的目标设备的设备数据信息,设备数据信息包括目标设备本身的设备信息,以及目标设备在工作过程中产生的数据流,数据流包括有目标设备对应的若干个数据点。
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公开(公告)号:CN119272256B
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411794395.7
申请日:2024-12-09
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 贵州电子信息职业技术学院
Abstract: 本申请公开了一种企业信息共享管理方法、系统、装置及存储介质,便于对企业数据进行管理,且可促进企业内部各部门之间的协作和沟通,提高数据的利用效率和价值。本申请方法包括:获取各部门上传的部门数据,并通过正则表达式判断所述各部门上传的部门数据的格式是否符合上传格式;当确定所述部门数据的格式符合上传格式时,根据所述部门数据自动生成唯一识别标识,所述识别标识包含时间戳和所述部门数据对应的部门信息;将所述部门数据按照部门信息进行分类,以获取分类数据;将所述分类数据上传至信息管理系统;当接收到目标数据的申请信息时,根据所述申请信息判断是否具有访问权限。
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公开(公告)号:CN119272256A
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202411794395.7
申请日:2024-12-09
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 贵州电子信息职业技术学院
Abstract: 本申请公开了一种企业信息共享管理方法、系统、装置及存储介质,便于对企业数据进行管理,且可促进企业内部各部门之间的协作和沟通,提高数据的利用效率和价值。本申请方法包括:获取各部门上传的部门数据,并通过正则表达式判断所述各部门上传的部门数据的格式是否符合上传格式;当确定所述部门数据的格式符合上传格式时,根据所述部门数据自动生成唯一识别标识,所述识别标识包含时间戳和所述部门数据对应的部门信息;将所述部门数据按照部门信息进行分类,以获取分类数据;将所述分类数据上传至信息管理系统;当接收到目标数据的申请信息时,根据所述申请信息判断是否具有访问权限。
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公开(公告)号:CN117041018B
公开(公告)日:2024-01-02
申请号:CN202311295891.3
申请日:2023-10-09
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 贵州电子信息职业技术学院
IPC: H04L41/0631 , H04L41/0677
Abstract: 本申请实施例公开了一种数据中心远程智能运维管理方法及相关设备,便于数据管理中心对各种类型设备进行管理和后续的检修工作。本申请实施例方法包括获取各种类型的目标设备的订阅机制信息,所述订阅机制信息包含各种类型的目标设备的设备信息,所述设备信息中包含有所支持的数据结构;根据所述订阅机制信息与所述各种类型的目标设备建立订阅关系,所述订阅关系包括有数据传输协议,所述数据传输协议根据所支持的数据结构生成;在所述订阅关系生效期间,基于所述数据传输协议获取各种类型的目标设备的设备数据信息,设备数据信息包括目标设备本身的设备信息,以及目标设备在工作过程中产生的数据流,数据流包括有目标设备对应(56)对比文件汪强;石玉阳;尹孟园.云桌面平台在高校机房中的应用研究.绵阳师范学院学报.2018,(第05期),全文.徐建波.IT计算机数据中心智能化运维监控及能效管理的探索与研究.电子世界.2018,(第09期),全文.
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公开(公告)号:CN119597905A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411689529.9
申请日:2024-11-25
Applicant: 贵州电子信息职业技术学院
IPC: G06F16/334 , G06F40/30 , G06F3/16 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域,本发明公开了基于深度学习的自然语言处理平台及处理方法,包括数据采集模块,用于采集字体数据、文本数据、图像数据和环境数据;数据处理模块,用于对采集的字体数据、文本数据、图像数据和环境数据进行预处理,并获取综合特征数据集;文字识别模块,用于通过文字识别模型,预测得到文字识别结果,判断文字识别结果是否一致;语义识别模块,通过语义识别模型,生成对应的文字释义;通过软件终端收集文字识别结果和对应的文字释义;语音输出模块,采用TTS技术将文字识别结果和对应文字的释义转换成自然语音输出;通过上述技术的实现有助于帮助学生更好地学习和理解。
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