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公开(公告)号：CN118011527B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410425045.7
申请日：2024-04-10
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明公布了一种卫星图像红外通道对流结构的强度预测数据集制作方法，具体为：获取地球同步卫星的红外通道图像并将其转化为序列数据；提取满足特定条件的对流核心和对应的热力序列图；提取红外亮温径向剖面的时空演化特征的提取；提取表征热带气旋组织水平的偏角方差特征因子，本发明克服了卫星图像信息冗杂丰富给模型带来干扰的问题，通过有针对性地提取关键对流特征，不仅增强了模型的性能，而且显著提高了热带气旋强度预测任务的准确性，这一技术突破为气象学和人工智能的交叉研究领域带来了新的契机，有望为未来的强度预测和灾害防控提供更为可靠的数据支持。
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公开(公告)号：CN116484189A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310454771.7
申请日：2023-04-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/20 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的ERA5降水产品降尺度方法，首先获取ERA5再分析数据、GPM卫星数据和地面站日降水观测数据，并进行预处理；基于皮尔逊相关系数法衡量气象因子与地面观测降水之间的相关性，选取相关性较大的气象因子作为有效特征；剪裁各数据至研究区域，并进行归一化；建立降水降尺度模型，设计损失函数及模型参数；训练获得最优模型，对降尺度结果进行评估；采用双分支结构，以GPM卫星数据作为标签，一个分支以低分辨率降水作为输入，另一分支以有效气象特征作为输入来学习辅助指导；训练后的模型不仅捕捉了时间和空间上的数据变化，且很好地捕捉了极端情况，可以有效地将ERA5降水数据从25km降至10km。
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公开(公告)号：CN114742206A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210417830.9
申请日：2022-04-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及深度学习定量降水估计技术领域，具体是综合多时空尺度多普勒雷达数据的降雨强度估计方法，其方法步骤包括：获取多普勒单偏振雷达数据和地面自动气象站观测数据；获取雷达反射率因子、气象因子和地理因子；极坐标转笛卡尔坐标；K近邻插值和数据切片；制作标签；设计自注意模块并搭建模型；训练模型以及调整参数；调整最优模型进行测试集降水强度估计；与传统方法降雨估计方法进行对比分析，本发明能够很好的结合多尺度中有利于降雨估计的气象因子，对不利因子进行了一定程度的抑制，设计的模型能够学习到降雨场中的微物理特性，有效利用气象因子和地理因子，与雷达反射率因子相结合，减少误差，进行了更准确的估计。
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公开(公告)号：CN107861796B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201711235873.0
申请日：2017-11-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种支持云数据中心能耗优化的虚拟机调度方法，包括以下步骤：步骤1：基于虚拟机实例占用记录数据集，并获取云数据中心中处于运行状态的物理机列表和虚拟机列表；步骤2：根据虚拟机实例占用状态，获取步骤1中处于运行状态物理机的空闲空间；步骤3：根据虚拟机的资源需求以及步骤2所得的物理机的空闲空间，采用启发式检索，获取可行的虚拟机迁移策略；步骤4：计算云数据中心面向任务执行和虚拟机迁移的能耗值；步骤5：针对步骤3获得的虚拟机迁移策略，利用步骤4计算虚拟机迁移操作后云数据中心所产生的能耗值集合；步骤6：根据步骤5中所获的能耗值，选择能耗最优的虚拟机迁移策略为最终的虚拟机调度策略。
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公开(公告)号：CN105530303B
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201510934456.X
申请日：2015-12-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供一种网络缓存线性替换方法，首先建立一个缓存替换模型作为实验基础，先对网站固定缓存容量大小，然后对其发送大量的访问请求，再对网路缓存中出现的数据信息进行提取分析，同时将向网络中所发送的请求数据按照一定的数量分成不同的序列，这些序列也可以作为实验对象。在该网站的网络缓存存储满时，要对接下来的访问数据与之前已经存储的数据进行替换。在替换的过程中，采用了三种递进式的方法，来设计出了一个最为优秀的缓存替换方法。本发明结合传统的缓存替换方法。通过本设计的缓存替换方法，可以快速的给用户返还所需数据，提高数据查询请求的速度，适合于处理大数据的请求访问。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105574153A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510943677.3
申请日：2015-12-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/128
Abstract: 本发明提供一种基于文件热度分析和K-means的副本放置方法，首先通过分析文件在给定时间内的访问频率，计算文件的访问热度。利用文件的访问热度，结合K-means算法，预测下一周期内可能的高访问热度文件，综合考虑统计周期、文件大小、工作环境等多种因素，按需动态地调整文件副本的数量及放置位置。本发明能够有效地减少文件访问的平均响应时间，提高数据服务性能。
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公开(公告)号：CN119886226A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510370248.5
申请日：2025-03-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散进化算法的神经架构搜索方法，该方法首先构建超网，该超网包括子网，每个子网通过连续编码为每条连接边上的每个操作赋予权重；然后获取不同类别的图片构建成数据集；最后对超网权重和子网编码进行交替优化，直至满足约束条件时停止优化，得到最优子网编码，进而得到神经网络的架构。本发明创新性地将扩散模型的迭代去噪机制与进化算法的全局搜索策略相融合，通过结合扩散模型的去噪机制与进化算法的全局搜索能力，构建超网并交替优化网络权重和子网编码；利用自适应噪声调度和密度估计，增强种群多样性，避免局部最优，能够更好地找到适合任务的最优神经网络架构。
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公开(公告)号：CN119884693A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510371485.3
申请日：2025-03-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种天气数据处理方法及系统，精准的天气数据可以为人们提供可靠的决策依据，因此，提升天气数据的精准度具有重要的意义，基于区域变化率对实时云层区进行区域变化处理，得到播报区域的拆分等级；根据划分方向和播报区域中的地理信息对播报区域进行划分，得到多个衰减区域，基于衰减区域对实时风速进行衰减处理，得到预测风速；基于实时风向和实时风速确定实时云层区的云路轨迹，根据拆分等级、预测风速和云路轨迹对播报区域进行更新，得到云路展示图，可以依据云层的实际变化趋势对区域进行动态划分播报，从而较好的提升天气数据的精准度。
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公开(公告)号：CN119478587A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510027124.7
申请日：2025-01-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/082
Abstract: 本发明提出了一种基于CLIP损失与感知损失的扩散模型LoRA微调优化方法及系统，所述方法包括：步骤1，在LoRA微调过程中，结合CLIP损失和感知损失，动态调整CLIP损失和感知损失的权重；步骤2，利用CLIP模型计算去噪后的中间图像与目标文本的语义相似度，并根据相似度差异优化扩散模型的噪声预测能力；步骤3，采用感知损失计算中间图像与目标图像在特征空间的差异，并优化扩散模型的噪声预测能力，提升生成图像的视觉质量与细节保真度；步骤4，根据训练进展调整是否启用CLIP损失和感知损失。通过引入CLIP损失，模型在微调训练过程中能够更好地将图像与文本进行对齐，使得生成的图像更加符合文本提示的描述。
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公开(公告)号：CN117972009A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410374261.3
申请日：2024-03-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/29 , G06T3/4038 , G06T17/05 , G01S13/95
Abstract: 本发明公开了一种针对天气雷达拼图系统组网产品的数据解析方法，建立了一套对天气雷达拼图系统V3.0组网产品的雷达基数据进行全面的数据识别、分析、提取、存储和可视化流程，本发明针对输入的二进制雷达基数据能够结合多样的地理特征要素进行可视化并且嵌入了地理信息实现栅格数据的导出以便后续在GIS中进行二次开发。本发明中提出的雷达解析和识别框架在实现对V3.0组网产品数据的高效解析和准确识别方面具有显著的优势，为天气雷达拼图系统V3.0组网产品在之后的推广和处理带来了更具有适应性和可靠性的解决方案。
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