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公开(公告)号：CN117290873A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311424074.3
申请日：2023-10-30
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本申请公开了一种联邦学习数据安全保护方法、系统、设备及介质，所述方法通过获取的联邦学习用户的电力数据对本地模型进行训练后获取本地模型参数，针对本地模型参数进行第一加密获得第一加密数据和第一验证标签，基于边缘服务器对第一加密数据进行复合加密和梯度预处理，得到优化加密数据和第二验证标签，根据第二验证标签对优化加密数据进行验证，若验证通过，则利用优化加密数据对本地模型进行优化，若验证未通过，则舍弃优化加密数据。通过复合加密算法，可以大大提高数据传输中的安全性，加入边缘服务器对电力数据进行梯度预处理，可以提高训练速度，提升模型准确率，通过对本地模型进行多次训练，可以大大降低通信与计算费用支出。
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公开(公告)号：CN116664450A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310922672.7
申请日：2023-07-26
摘要： 本发明公开基于扩散模型的图像增强方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待增强的目标图像与图像增强指令，编码得到编码特征图和文本编码；将编码特征图和文本编码输入到预先训练好的目标图像增强网络中；按照预设噪声添加规则和预设步数，逐步向编码特征图中添加高斯噪声，得到服从高斯分布的目标噪声图像，并确定每一步添加高斯噪声后的结果图像中的预测噪声；基于交叉注意力机制，对目标噪声图像中与文本编码对应的区域进行图像增强，得到加噪增强图像；按照预设噪声去除规则和预设步数，逐步从加噪增强图像中去除每一步的预测噪声，得到去噪后图像；对去噪后图像进行解码，得到增强后图像。本发明有效地提高了对特征缺失较多的图像的增强效果。
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公开(公告)号：CN115189705B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211101283.X
申请日：2022-09-09
摘要： 本发明涉及通信领域，公开一种无线接收参数的确定方法、双模通信方法及其系统。所述确定方法包括：由HPLC通路以特定频带发送前导序列；由HRF通路以零中频方式接收多个数据组，并对所接收的多个数据组进行变换以获取多个频域数据组，其中在所述零中频方式中，采用的低通滤波器的截止频率为所述特定频带的起始频率，及所述数据组包括前导序列的发送过程对所述数据组的接收过程的干扰信号；以及根据所述截止频率、所述多个频域数据组及每个带宽选项下的中频带宽，确定所述HRF通路在以低中频方式接收过程中的所述每个带宽选项下的最优中频频点。本发明可有效地减少直流及HPLC信号的带宽与带外泄露对HRF的影响，即，最大限度地减少有线通路对无线通路的干扰。
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公开(公告)号：CN117171362A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311147924.X
申请日：2023-09-06
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/332 , G06F18/214 , G06F40/186 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种电力系统信息的关系抽取方法、装置、设备及介质，方法包括：对获取的电力系统文本数据进行预处理，确定若干待处理分句；将预设的实体类型列表和关系列表分别与各分句进行结合，生成若干实体类型/关系抽取问题模板并输入至生成式预训练语言模型，获取各分句中的若干实体类型和关系，并与若干用于表征不同实体类型之间的关系的链提取模板进行匹配，确定各分句的若干目标链提取模板；将分句分别与若干目标链提取模板进行结合，生成若干实体关系抽取问题模板并输入至生成式预训练语言模型，获取各关系所对应的若干对实体，进而生成若干关系三元组。本发明能够在无需人工标注与模型训练的基础上实现电力系统信息的关系自动化抽取。
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公开(公告)号：CN116668702B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310945851.2
申请日：2023-07-31
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 之江实验室 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 浙大宁波理工学院
IPC分类号： H04N19/139 , H04N19/159 , H04N19/13 , H04N19/124 , H04N19/117
摘要： 本发明公开一种视频编码方法、装置、终端设备及存储介质，方法包括：当待编码图像属于帧内编码时，通过预先以机器智能任务为目标训练的视频编码模型进行图像编码、量化和熵编码，获得二进制码流；当待编码图像属于帧间编码时，通过视频编码模型，首先进行运动估计，然后进行运动矢量编码、量化和熵编码，对待编码运动矢量信号进行运动矢量解码和运动补偿，然后根据待编码图像获得预测残差；根据隐向量和运动矢量隐向量获取显著图像以对预测残差进行滤波，然后进行残差编码、量化和熵编码获得预测残差码流，结合运动矢量码流获得整合码流；根据各待编码图像的二进制码流/整合码流，获得目标压缩视频。本发明能够满足机器智能任务的视频编码需求。
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公开(公告)号：CN117369868A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311669559.9
申请日：2023-12-07
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明涉及一种面向国产软件环境的冷热应用代码迁移方法,包括以下步骤：步骤S1:对源代码进行检测，获取与目标平台不兼容的部分；步骤S2:基于检测结果，进行代码重构，减少复杂耦合度；步骤S3:对源代码进行静态分析，识别出冷热代码的潜在位置，并根据静态分析的结果，将热代码和冷代码进行区分，并记录下冷代码的位置和相关信息；步骤S4:基于冷热代码迁移策略，进行源代码迁移；步骤S5:在迁移过程中，对源代码进行动态检测，发现系统中存在的问题和风险，包括内存泄漏、崩溃，并修复；步骤S6:迁移结束后，在目标平台进行兼容性检测，确保代码能够在新的平台和环境中正常运行。本发明能有效提高迁移效率、保持系统稳定性和提高代码质量。
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公开(公告)号：CN117234870A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311188211.8
申请日：2023-09-14
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06F11/34 , G06F11/30 , G06F9/50 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N20/20
摘要： 本发明公开了一种用于异构CPU资源负载调度预测方法及系统，属于CPU资源负载调度技术领域。本发明方法，包括：在异构CPU服务器中获取与CPU资源相关的利用数据，并记录所述异构CPU服务器的标志位字段；对所述利用数据进行预处理，并对所述预处理后的利用数据以预设比例划分为训练集和测试集；训练得到Attention‑GRU模型，并将所述特征序列带入至Bagging算法模块进行学习，得到用于异构CPU资源负载调度预测的预测模型；获取目标异构CPU服务器的与CPU资源相关的目标利用数据，将所述目标利用数据输入至预测模型进行计算，输出目标异构CPU服务器的资源负载调度预测结果。本发明可以快速的对异构CPU的资源负载调度进行预测。
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公开(公告)号：CN116704266A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310935029.8
申请日：2023-07-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
摘要： 本申请公开一种电力设备故障检测方法、装置、设备及存储介质，涉及电力物联网安全技术领域，能够提高电力设备的故障检测精度和检测效率。具体方案包括：获取原始图像数据集，并进行类型划分，得到第一数据集和第二数据集，第一数据集中为电力设备正常运行的图像数据，第二数据集为电力设备故障的图像数据；对第二数据集进行数据增强，得到第二目标数据集；利用第一数据集训练预设的初始多尺度卷积神经网络模型，得到中间多尺度卷积神经网络模型；利用第一数据集和第二目标数据集训练中间多尺度卷积神经网络模型，得到目标多尺度卷积神经网络模型；将实时采集的电力设备图像输入至目标多尺度卷积神经网络模型中，得到电力设备的故障检测结果。
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公开(公告)号：CN116186129A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211633737.8
申请日：2022-12-19
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： G06F16/25
摘要： 本申请公开了一种多源异构数据的处理方法及装置。该方法中，对多源异构数据进行处理获得第一数据集；基于所述第一数据集中的数据的安全参数，对所述第一数据集中的数据进行相应的标记获得第二数据集，并确定所述第一数据集中的数据的加密指标；对所述第二数据集中的数据按照与所述加密指标对应的加密方式进行加密，获得第三数据集；将所述第三数据集中的数据的按照主题分类存储在所述目标数据库。如此，通过对多源异构数据的处理，根据安全参数对已处理的多源异构数据进行标记，基于确定的加密指标对已标记的多源异构数据进行加密，并将已加密的多源异构数据按主题分类存储在目标数据库，一定程度上提高了多源异构数据的合规性和安全性。
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公开(公告)号：CN116070161A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310110444.X
申请日：2023-01-16
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F123/02
摘要： 本申请公开了一种异常检测方法及相关装置，所述方法包括：对多维时间序列数据进行预处理；利用编码器的网络模型对预处理后的多维时间序列数据进行处理，得到嵌入空间向量；获取单类别检测损失函数；基于所述嵌入空间向量以及所述损失函数对模型进行训练；利用训练后的模型进行异常检测，得到异常检测结果。利用单类别检测损失函数，由于其仅需尽量学习到正常数据的特征，若后续异常检测过程中所检测到的数据与正常数据的类别偏差较大，那么可以将其视为异常；并且通过对高维时间序列数据进行的预处理以及对于编码器的利用，能够充分提取到多维时间序列数据的特征，从而能够进行多维时间序列场景下的异常检测。
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