-
公开(公告)号：CN116069472A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310094351.2
申请日：2023-02-07
Applicant: 山东省科学院高新技术产业(中试)基地(山东省科学院留学人员创业园) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 一种面向异构多源传感器的边缘计算系统，包括事件缓冲区，用于存储所述异构多源传感器的输出数据；调度模块，当事件加入事件缓冲时，所述调度模块启动对所述事件缓冲区中的事件排序；任务存储区，用于存储所述边缘计算系统执行的任务；以及执行模块，获取事件缓冲区中的事件，选取所述任务存储区中的相应的任务并执行。另外，本发明同时还公开了一种面向异构多源传感器的边缘计算系统调度方法。该发明特别适于众多异构多源传感器的应用场景，能在降低系统成本的情况下，较好地兼容接入传感器的各种协议，并有效提高输入信号处理的实时性。
-
公开(公告)号：CN116069472B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202310094351.2
申请日：2023-02-07
Applicant: 山东省科学院高新技术产业(中试)基地(山东省科学院留学人员创业园) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 一种面向异构多源传感器的边缘计算系统，包括事件缓冲区，用于存储所述异构多源传感器的输出数据；调度模块，当事件加入事件缓冲时，所述调度模块启动对所述事件缓冲区中的事件排序；任务存储区，用于存储所述边缘计算系统执行的任务；以及执行模块，获取事件缓冲区中的事件，选取所述任务存储区中的相应的任务并执行。另外，本发明同时还公开了一种面向异构多源传感器的边缘计算系统调度方法。该发明特别适于众多异构多源传感器的应用场景，能在降低系统成本的情况下，较好地兼容接入传感器的各种协议，并有效提高输入信号处理的实时性。
-
公开(公告)号：CN119557409B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510121723.5
申请日：2025-01-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东浪潮智慧医疗科技有限公司 , 山东健康医疗大数据有限公司
IPC: G06F16/3329
Abstract: 本发明涉及知识问答技术领域，涉及基于多模块协同优化的智能问答方法及系统，方法包括：将待回答的问题，输入到知识问答模型中，知识问答模型输出知识问答结果；模型中的知识范围判断模块判断依靠自身知识能否解决问题，如果不能就进入动态检索模块；动态检索模块根据待回答问题对记忆知识库的内容进行相似性检索，如果检索结果不符合要求，则进入多层次问题改写模块；多层次问题改写模块对待回答的问题进行改写，将改写的问题输入知识筛选模块；知识筛选模块根据改写的问题，输出筛选出的文档，自反思优化模块根据文档和问题生成初步答案，并判断初步答案的是否合理，如果不合理就进行自反思优化，为智能问答技术的发展提供了新的解决方案。
-
公开(公告)号：CN114896403B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210565193.X
申请日：2022-05-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06F16/353 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了基于门控机制的企业二级行业分类方法及系统，包括：获取待分类的企业信息；将待分类的企业信息，输入到训练后的企业二级行业分类模型中，输出企业二级行业分类结果；其中，训练后的企业二级行业分类模型，其工作原理是：获取待分类企业信息的单词特征向量，再从单词特征向量中提取企业信息的上下文向量；然后，将单词特征向量与上下文向量进行拼接；对拼接后的向量分别提取上下文特征和局部显著特征；对提取的两种特征进行加权融合，将融合后的特征进行分类，得到最终分类结果。本发明减少了传统二级行业分类中的人力开支，缩短了企业行业分类的系统执行时间，且分类结果准确、系统安全。
-
公开(公告)号：CN118840346A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410952558.3
申请日：2024-07-16
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于图像去噪的钢材表面缺陷检测方法及系统，方法包括：获取待识别钢材表面图像；将待识别钢材表面图像，输入到训练后的钢材表面缺陷检测模型中，得到钢材表面缺陷检测结果；其中，训练后的钢材表面缺陷检测模型，将钢材表面图像进行特征提取，再经过特征融合，最终输出不同尺度的检测图；所述训练后的钢材表面缺陷检测模型，训练过程中所使用的损失函数是ASI‑IoU损失函数；动态调整边界框，并考虑边界框本身的形状和尺寸；所述训练后的钢材表面缺陷检测模型，还使用内容引导残差注意力模块CGRAB实现特征的融合。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118585125A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410562782.1
申请日：2024-05-08
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了区块链数据存储方法及系统，其中方法，包括：将每个区块链节点视为一个单独的群组，每个区块链节点构成一个初始群组；对每个区块链节点，将其移动到模块度增益最大的相邻群组中；判断任意两个群组是否是相邻群组，如果是相邻群组，则将相邻群组的区块链节点合并为一个群组，构成一个新的群组；重复合并群组，直至模块度增益不再增加，或者，达到设定迭代次数后，停止重复，得到划分后的若干个群组，每个群组包括若干个区块链节点。
-
公开(公告)号：CN117152835A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311064394.2
申请日：2023-08-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/86
Abstract: 本发明公开了校园危险行为检测方法、系统、设备及存储介质，其中方法包括：获取待检测的图像；将待检测的图像，输入到训练后的校园危险行为检测模型中，输出校园危险行为检测结果；其中，训练后的校园危险行为检测模型采用改进的yolov7来实现，改进的yolov7是将原始yolov7的head模块的cat单元，替换为注意力机制单元CM；训练后的校园危险行为检测模型，训练过程中所采用的损失函数为DRIoU。在校园场景下精确的捕获和识别校园危险行为和动作，在面对不同尺度的目标时能确保检测精度，在实时检测的前提下优化了对遮挡目标和密集目标的检测精度。相较于人工监控的方法检测效率更高，发现也更及时。
-
公开(公告)号：CN116610800A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310560641.1
申请日：2023-05-16
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于语境引导注意力的方面级情感分类方法，获取待分类的句子和句子对应的方面词；对获取数据分别进行词嵌入表示的提取，得到句子和方面词的词嵌入表示；对两种词嵌入表示分别进行向量提取，得到两种词嵌入隐藏状态向量；构建语义图卷积网络；构建句法图卷积网络；将两种词嵌入隐藏状态向量，输入到语义图卷积网络中，输出语义表示；将两种词嵌入隐藏状态向量，输入到句法图卷积网络中，输出句法表示；将两种表示进行聚合操作，得到两方面节点隐藏状态向量；分别对两方面节点隐藏状态向量进行平均池化操作，然后对平均池化操作的两个结果进行级联操作得到最终特征；对最终特征给出情感概率分布，进而得到情感分类标签。
-
公开(公告)号：CN116506210A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310573133.7
申请日：2023-05-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省科创集团有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/243 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于流量特征融合的网络入侵检测方法及系统，包括：获取待检测的网络流量数据；对网络流量数据进行预处理；将预处理后的网络流量数据，输入到训练后的网络入侵检测模型中，得到网络入侵检测结果；其中，所述训练后的网络入侵检测模型，包括：对预处理后的网络流量数据分别进行特征提取，得到第一特征数据和第二特征数据；对提取的第一特征数据和第二特征数据，进行特征融合，得到融合特征；将融合特征进行分类，得到分类结果。
-
公开(公告)号：CN119670760A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510174481.6
申请日：2025-02-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东正中信息技术股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/253 , G06F40/194 , G06F40/211
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域。提供了一种基于零资源框架的细粒度大模型幻觉处理方法及系统，通过大语言模型进行预处理后的文本的多维异常检测，得到多维异常检测结果；根据多维异常检测结果进行异常修正优先级排序；根据句法分析结果以及生成的句法依赖树，动态调整上下文窗口范围；结合调整后的上下文窗口范围，根据异常修正优先级排序结果，进行高风险词汇和句子的优先修正；评估修正后的内容，符合终止条件时得到修正后的最终文本。本发明实现了对检测内容的过度置信、细微语义和语法偏差幻觉检测，提高了大语言模型的幻觉检测处理能力，特别是对于细粒度幻觉问题的检测处理能力。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
39
records
(took 0.09 seconds)
