-
公开(公告)号:CN119830964A
公开(公告)日:2025-04-15
申请号:CN202411713507.1
申请日:2024-11-27
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于生成式对抗模型的无人设备轨迹恢复方法,属于人工智能、大数据、自然语言处理技术领域。本发明实现了轨迹时空有序性的同时,生成具有较高完整性的无人设备轨迹,能够满足旅行时间估计、路线优化等多种需要高质量轨迹的无人设备应用场景。本发明要解决的问题一是针对轨迹的依赖关系捕捉不足问题,研究对抗网络生成过程,提高轨迹的时空依赖提取能力;二是针对轨迹的嵌入表示不足问题,研究预训练方法,通过预训练轨迹路段的嵌入表示增强轨迹质量,提高训练效率。
-
公开(公告)号:CN113836897A
公开(公告)日:2021-12-24
申请号:CN202111108385.X
申请日:2021-09-22
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/194 , G06F16/36 , G06F16/338 , G06F16/33
Abstract: 本发明涉及一种多源异构数据字典对齐的方法,属于大数据领域。本发明包括选择源数据库,选择源表,选择作为标准的源字段;选择目标数据库,选择目标表,选择需要对齐的目标字段;选择源表中的数据值;直接选择目数据表中的数据值或者通过算法智能筛选出目标表中的数据值,算法包括但不限于:余弦相似度匹配、编辑距离匹配、经纬度距离匹配、分类编码匹配、时间日期匹配;如果需要将目标表中的数据值扩充到源表中,开启扩充,将该数据值扩充到源表中;匹配成功查看匹配结果。本发明操作简单,匹配的结果也是一目了然,数据字典对齐后也让具体数据值的展现为统一的数据值。
-
公开(公告)号:CN115061815B
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202210701152.9
申请日:2022-06-20
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种基于AHP的最优调度决策方法与系统,属于资源调度领域。本发明获取空闲状态的执行服务器及性能指标,建立AHP层次决策方法,将选择最优调度执行服务器的事件分解为目标层、准则层以及方案层,构造准则层的判断矩阵,计算准则层权重向量,并对构成的准则层判断矩阵进行一致性检验,计算方案层权重向量并对方案层判断矩阵进行一致性校验,最后将方案层判断矩阵与准则层权重向量加权计算得到各个方案对最优调度方法的加权分数,选择加权分数最高的方案,数据中台将数据采集任务分配到对应方案所代表的执行服务器。本发明缩短数据的采集时间,提高数据的采集效率。
-
公开(公告)号:CN115061815A
公开(公告)日:2022-09-16
申请号:CN202210701152.9
申请日:2022-06-20
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种基于AHP的最优调度决策方法与系统,属于资源调度领域。本发明获取空闲状态的执行服务器及性能指标,建立AHP层次决策方法,将选择最优调度执行服务器的事件分解为目标层、准则层以及方案层,构造准则层的判断矩阵,计算准则层权重向量,并对构成的准则层判断矩阵进行一致性检验,计算方案层权重向量并对方案层判断矩阵进行一致性校验,最后将方案层判断矩阵与准则层权重向量加权计算得到各个方案对最优调度方法的加权分数,选择加权分数最高的方案,数据中台将数据采集任务分配到对应方案所代表的执行服务器。本发明缩短数据的采集时间,提高数据的采集效率。
-
-
-