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公开(公告)号：CN115562870B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202211309555.5
申请日：2022-10-25
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种集群的任务节点资源构建方法，包括以下步骤：对集群中的每个节点进行资源测评，得到每个节点的存储资源值、计算资源值和通信响应频率值；根据当前集群中的闲置节点数和待执行任务的类型确定待执行任务需要的节点数量；根据待执行任务需要的节点数量、每个节点的存储资源值、计算资源值和通信响应频率值，基于波函数坍缩算法确定多个执行节点集合；获取待执行任务的存储资源预估值、计算资源预估值和通信资源预估值；根据待执行任务的存储资源预估值、计算资源预估值和通信资源预估值，在所述多个执行节点集合中选择与待执行任务的资源需求最接近的集合作为待执行任务的执行节点集合。
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公开(公告)号：CN113763572B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111094179.8
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06T19/20 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于AI智能识别的3D实体标注方法及存储介质，属于人工智能技术领域，解决了现有技术中对3D实体标注难度大、准确度低且标注效率低的问题。该方法包括：获取3D实体在不同角度下的二维图片、位姿信息及标注标签，在二维图片内提取标注对象图片，进而组成训练样本集；基于样本中的位姿信息构建对应的偏移矩阵和增强角度旋转矩阵；进而对AI智能标注模型进行训练；利用优化后的AI智能标注模型对待标注对象进行标注。该方法将3D实体标注转换为二维图片标注，降低了标注难度，且通过AI模型建立标注与3D实体的关联关系，提高3D实体标注的准确度，通过提取标注对象对应的二维图片区域进行训练、标注，减少了计算量，提高了标注效率。
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公开(公告)号：CN115562870A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211309555.5
申请日：2022-10-25
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种集群的任务节点资源构建方法，包括以下步骤：对集群中的每个节点进行资源测评，得到每个节点的存储资源值、计算资源值和通信响应频率值；根据当前集群中的闲置节点数和待执行任务的类型确定待执行任务需要的节点数量；根据待执行任务需要的节点数量、每个节点的存储资源值、计算资源值和通信响应频率值，基于波函数坍缩算法确定多个执行节点集合；获取待执行任务的存储资源预估值、计算资源预估值和通信资源预估值；根据待执行任务的存储资源预估值、计算资源预估值和通信资源预估值，在所述多个执行节点集合中选择与待执行任务的资源需求最接近的集合作为待执行任务的执行节点集合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112507713A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011479879.4
申请日：2020-12-15
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F40/289 , G06F16/9536
Abstract: 本发明涉及一种基于动态自聚合主题模型的文本聚合系统，包括文本获取模块，在设定的时间间隔的时间片上，获取待聚合短文本数据；预处理模块，对待聚合短文本数据进行数据清洗和文本分词形成文本数据集；动态自聚合主题模型，结合相邻时间片上的文本数据集，来捕获文本数据集中主题的多项分布和词的多项分布；吉布斯采样模块，用于对动态自聚合主题模型中的多项分布进行推导，统计出每个时间片上的主题分布和词分布；聚合模块，根据每个时间片上的主题分布和词分布，计算与主题相关的短文本聚合的概率。本发明自动聚合短文本为标准长文档，能克服短文本稀疏性问题，并且不需要启发式的前处理或者后处理技术，使得模型简单，处理效率较高。
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公开(公告)号：CN112446220A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011479885.X
申请日：2020-12-15
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F40/30 , G06F40/284
Abstract: 本发明涉及一种基于动态语义建模的短文本聚合方法，包括以下步骤：在设定间隔的时间片上，获取待聚合短文本数据，进行数据预处理，形成数据集；在每个时间片上，通过建立动态自聚合主题模型捕获数据集中主题的多项分布和词的多项分布；采用吉布斯采样对动态自聚合主题模型中的多项分布进行推导，最后采样收敛时，统计每个时间片上的主题分布和词分布；根据每个时间片上的主题分布和词分布，计算与主题相关的短文本聚合的概率，自适应地聚合短文本。本发明自动聚合短文本为标准长文档，使得其能够捕获到更多的一致性主题，来克服短文本稀疏性问题，并且不需要启发式的前处理或者后处理技术，使得模型简单，处理效率较高。
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公开(公告)号：CN116260952A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310217707.7
申请日：2023-03-03
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于最大变化方向的点云帧序列压缩方法，属于点云压缩，解决了现有技术中动态点云压缩方法计算复杂并且压缩效率低的问题。方法包括以下步骤：基于多层投影法计算点云帧序列中相邻点云帧的最大变化坐标系和最大变化方向；基于相邻点云帧的最大变化方向对点云帧序列分段；对于每段点云帧，根据相邻点云帧的最大变化坐标系计算融合坐标系；将该段点云帧的每个点云帧投影在所述融合坐标系的投影方向上得到每个点云帧在每个投影方向上的完整投影图像，根据相邻两个点云帧在每个投影方向上的完整投影图像的相似度对该段点云帧进行压缩。实现了高效的点云压缩。
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公开(公告)号：CN113763572A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111094179.8
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于AI智能识别的3D实体标注方法及存储介质，属于人工智能技术领域，解决了现有技术中对3D实体标注难度大、准确度低且标注效率低的问题。该方法包括：获取3D实体在不同角度下的二维图片、位姿信息及标注标签，在二维图片内提取标注对象图片，进而组成训练样本集；基于样本中的位姿信息构建对应的偏移矩阵和增强角度旋转矩阵；进而对AI智能标注模型进行训练；利用优化后的AI智能标注模型对待标注对象进行标注。该方法将3D实体标注转换为二维图片标注，降低了标注难度，且通过AI模型建立标注与3D实体的关联关系，提高3D实体标注的准确度，通过提取标注对象对应的二维图片区域进行训练、标注，减少了计算量，提高了标注效率。
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公开(公告)号：CN112947758A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110240021.0
申请日：2021-03-04
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于VR技术的虚实协同系统，包括多个用户端和一个中心管理服务端；每个用户端与参与虚实协同的一个用户对应，用于产生基于用户实际动作与虚拟场景相结合的虚实结合数据，发送到中心管理服务端；所述中心管理服务端与所有的用户端建立通信连接，接收每个用户发送的虚实结合数据流，进行数据适配、存储和转换生成协同空间数据，分发到每个参与虚实协同的用户端；所述用户端将接收的所述协同空间数据动态镜像到仿真协同空间，进行多用户动作协同，动作姿态与虚拟环境的融合，构造得到多人共同面对同一个虚拟空间的场景。本发明实现了面向会议组织提供管理功能，使参会各方共同可在同一虚拟场景中实现虚实协同。
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