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公开(公告)号：CN119477602A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411548834.6
申请日：2024-11-01
Applicant: 南京南瑞瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/2452 , G06F16/2453 , G06F16/25
Abstract: 本发明公开了一种面向电网量测的自适应计算系统与方法，所述系统包括引擎核心服务部分和配套存储计算部分，引擎核心服务部分包括服务层和引擎层，配套存储计算部分包括计算层和存储层，服务层提供统一计算引擎API、SQL开发终端、统一数据目录视图和数据目录管理工具，方便用户访问和管理数据；引擎层通过存算加速模块、自适应下推模块、自适应路径规划模块和数据标准化管理模块，优化数据处理性能和管理；计算层整合融合计算引擎、交互查询引擎、流批计算引擎和实时计算引擎，提供高效的数据计算和分析服务；存储层支持跨源异构数据存储和统一元数据存储，确保数据的存储和管理。本发明能够提高电网量测数据查找、使用效率，缩减应用开发成本。
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公开(公告)号：CN119537312A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411483304.8
申请日：2024-10-23
Applicant: 南京南瑞瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种一种大模型样本的预处理方法、系统、设备及存储介质，所述方法基于系统实现，包括：通过样本采集模块，从多个样本源采集原始数据，并存入由样本存储模块提供的原始样本库中；利用样本加工模块，从原始样本库中获取采集的原始数据，根据文件类型对不同类型的样本数据进行相应的解析、清洗和质检工作，存入高质量样本库中；基于用户需求，通过样本管理模块提供的创建/修改样本目录、需求提报、样本可视化、样本申请功能，实现对原始及高质量样本的维护、检索和展示。本发明通过自动化的样本预处理流程，显著缩短样本准备时间，提升大模型训练效率。
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公开(公告)号：CN118051413A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410045158.4
申请日：2024-01-11
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于动态切换数据源的全链路监测方法和监测系统，所述方法包括：封装原始的类与接口，并定义类与视图的虚拟存储空间，保存源端实现类；后台捕获源端地址，打包数据源并分别保存配置信息，然后基于实现类映射配置脚本生成自由缓存指令；基于AOP原理，后台根据切点位置复用指令缓存，根据指令映像调用切点位置历史数据源，选择适当方法接入链路，并实时监测数据流向；设计运营监测指标，面向切点截取链路状态并生成链路监测日志，所述系统包括后台控制模块、指标生成模块和全链路监测模块。本发明不仅可以帮助用户快速定位和解决问题，还可以提高多数据源共存状况下数据中台的稳定性和运行效率。
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公开(公告)号：CN117724929A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311738214.4
申请日：2023-12-18
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F11/30 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种神经网络改进加权指数的程序故障研判方法，确定应用程序运行状态的评判指标，并预设各评判指标的权重；实时采集应用程序的评判指标的参数，并根据其对应的权重加权计算得出应用程序当前的故障指数；确定故障指数判定准确性；根据权重以及对应的故障指数判定准确性，通过神经网络算法改进各评判指标的权重；根据改进的权重，对应用程序的故障进行研判；同时根据研判结果返回神经网络算法重新对各评判指标的权重进行改进。通过采用了神经网络改进权重的方法来优化应用程序故障判断能力，通过前期人工经验结合后续运行积累的历史数据对神经网络进行不断训练，使指数的权重可获得有益的持续改进。
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