-
公开(公告)号：CN112966053B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010988719.6
申请日：2020-09-18
Applicant: 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心 , 中国海洋大学
IPC: G06F16/28 , G06F16/248 , G06F40/295 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本申请公开了一种基于知识图谱的海洋领域专家库构建方法及装置。所述基于知识图谱的海洋领域专家库构建方法包括：构建海洋领域专家语义模型，海洋领域专家语义模型包括至少一组关键字信息组以及关联关系信息；获取海洋信息数据库；根据关键字信息组提取所述海洋信息数据库中的与关键字信息组相关的信息作为提取知识信息库，一组关键字信息组能够提取一个提取知识信息库，每个提取知识信息库中包括至少一个知识信息；根据关联关系信息为知识信息抽取与其他知识信息的关系，从而生成知识图谱；根据知识图谱生成可视化图谱。本申请的海洋领域专家知识图谱构建方法构建了海洋领域的知识图谱，为海洋专业知识提供支撑，通过可视化图谱方便使用者观察。
-
公开(公告)号：CN110767266B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911064826.3
申请日：2019-11-04
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
Abstract: 本发明的基于图卷积的面向ErbB靶向蛋白家族的打分函数构建方法，包括：a).构建ErbB靶向蛋白数据，对于ErbB包含的4个受体酪氨酸激酶ErbB‑1、ErbB‑2、ErbB‑3和ErbB‑4均构建靶向蛋白数据集；b).扩大数据集规模，采用原始构象、旋转构象、优化构象的方法扩大数据集规模；c).构建ErbB靶向蛋白家族机器学习打分函数模型；d).模型的训练和评估。本发明的打分函数构建方法，建了一个ErbB蛋白家族机器学习分子亲和力评估数据集，为ErbB蛋白家族的机器学习任务奠定了数据基础；通过GCN技术突破了经典打分函数的瓶颈，提高了打分函数的性能，解决了机器学习打分函数通用模型准确率低的问题。
-
公开(公告)号：CN115016041B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210948017.4
申请日：2022-08-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心 , 天津大学
Abstract: 本发明提供一种台风强度确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法涉及人工智能技术领域，包括：获取台风图像；将台风图像输入至卷积神经网络，得到卷积神经网络输出的图像特征；基于台风图像，构建台风图像对应的目标台风的知识图谱；知识图谱用于表示目标台风的先验知识信息和属性信息；基于先验知识信息和属性信息，确定目标台风的隐式特征；基于图像特征和所述隐式特征，确定目标台风的强度。本发明提供的方法，通过构建台风图像对应的目标台风的知识图谱，确定目标台风的隐式特征，及将卷积神经网络得到的图像特征和隐式特征进行结合，实现了先验知识在训练过程中的嵌入，提升了台风强度确定的准确率。
-
公开(公告)号：CN115220355A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210687805.2
申请日：2022-06-17
Applicant: 中国海洋大学 , 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
IPC: G05B15/02 , G05B19/418
Abstract: 本申请公开了一种通过手势识别执行操作的方法及装置。所述通过手势识别执行操作的方法包括：通过手势识别执行操作的方法包括：获取手势表达库，手势表达库包括多个手势轨迹信息以及每个手势轨迹信息所对应的执行信息；获取待识别手势轨迹信息；计算待识别手势轨迹信息分别与所述手势表达库中的各个所述手势轨迹信息的相似度值；判断相似度值是否超过预设相似度阈值，若是，则获取与待识别手势轨迹信息相似度值最高的手势轨迹信息所对应的执行信息。本申请的通过手势识别执行操作的方法通过先识别手势，找到手势对应命令后去找对应的执行信息，根据执行信息去执行相应的动作，相对于现有技术中的语音方式，具有更准确的结果。
-
公开(公告)号：CN113190511B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110430909.0
申请日：2021-04-21
Applicant: 中国海洋大学 , 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
IPC: G06F16/16
Abstract: 本申请公开了一种基于众核集群的大数据并发调度及加速处理方法。所述基于众核集群的大数据并发调度及加速处理方法包括：获取海洋数据文件；拆分所述海洋数据文件，从而获得至少两个海洋数据子文件，其中，各个海洋数据子文件具有相同的分辨率以及时间步长；通过并行系统对每个海洋数据子文件进行并行处理，从而获得至少一个时空数据文件，所述时空数据文件具有与所述海洋数据子文件不同的分辨率以及时间步长。通过采用本申请的基于众核集群的大数据并发调度及加速处理方法能够根据需要更改获取到的时空数据文件的分辨率以及时间步长，并且计算速度快。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115018145A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210613101.0
申请日：2022-05-31
Applicant: 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
Abstract: 本公开是关于一种湿物理过程次网格参数的预测方法以及装置。其中，该方法包括：基于预设分辨率将全球数据网络空间进行网格化划分，并将大气模式和陆地模式输出的用于湿物理过程次网格参数的中间变量和结果变量进行存储；将中间变量进行数据分类及归一化处理；建立基于注意力机制的网络预测模型，根据中间变量预测输出次网格结果变量，计算网络模型关键参数；基于包含所述关键参数的所述网络预测模型，对预设时间段湿物理过程次网格参数进行预测，并基于预测结果绘制所述预设时间段湿物理过程的预测结果图。本公开通过基于注意力机制的网络预测模型，实现了湿物理过程次网格参数的快速的收敛性预测和良好的预测效果。
-
公开(公告)号：CN113391817B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110665389.1
申请日：2021-06-16
Applicant: 中国海洋大学 , 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
IPC: G06F8/41
Abstract: 本申请公开了一种基于ANTLR4的头文件替换方法及装置。所述基于ANTLR4的头文件替换方法包括：获取目标语言的头文件映射数据结构，所述目标语言的头文件映射数据结构包括目标头文件信息及原有头文件信息；获取待替换文件，其包括头文件以及内容文件；在内容文件进行源代码解析转换过程中，获取待替换文件的头文件信息；将待替换文件的头文件信息与原有头文件信息进行匹配从而获取匹配到的原有头文件信息并将匹配到的原有头文件信息作为替换头文件信息；将各个替换头文件信息插入至内容文件转换后的待替换文件中的头文件中。本申请的基于ANTLR4的头文件能够实现头文件快速准确的匹配与插入，提高代码转换的效率。
-
公开(公告)号：CN114913400A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210575115.8
申请日：2022-05-25
Applicant: 天津大学 , 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的海洋大数据协同表示的预警方法及装置，方法包括：构造用于提取不同尺度的输入数据特征的多尺度自注意力网络，作为知识蒸馏的教师网络，分别用于预测TIWs任务以及ENSO任务；构造一单尺度网络用于预测TIWs以及ENSO任务，作为知识蒸馏的学生网络，分别利用多尺度教师网络提取两个任务数据的不同尺度的SST图的特征序列，并将特征序列聚合后连接到学生网络的主干卷积层中，进行基于特征序列的知识蒸馏；获取训练后的学生网络；基于训练后的学生网络对ENSO、TIWs现象进行预测，当超过相应的阈值时，进行ENSO、TIWs现象的预警，减少ENSO、TIWs灾难的发生。装置包括：处理器和存储器。本发明提高了TIWs和ENSO的预警精度，减少了灾难性的发生。
-
公开(公告)号：CN113281709B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110430943.8
申请日：2021-04-21
Applicant: 中国海洋大学 , 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
IPC: G01S7/40
Abstract: 本申请公开了一种基于区域耦合预报系统的雷达性能评估方法。所述基于区域耦合预报系统的雷达性能评估方法包括：各个主核并行获取雷达信息；各个主核根据自身获得的雷达信息生成模型参数、海杂波后向散射系数；每个主核将自身生成的模型参数、海杂波后向散射系数以及雷达信息传递给与自身连接的从核，从核生成该主核所对应的方位角在距离维上每一点的信杂噪比和检测概率并传递给该主核；每个主核将从核传递的信杂噪比和检测概率按照雷达标志、方位标志进行存放从而得到每个方位角的检测概率图。本申请的基于区域耦合预报系统的雷达性能评估方法利用通过主核加从核两级并行技术进行处理，处理速度得到显著提高。
-
公开(公告)号：CN114780239A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210464650.6
申请日：2022-04-29
Applicant: 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
Abstract: 本发明公开了一种基于众核处理器以BCSR存储格式的SpMV实现方法与系统，上述方法包括：通过主核按任务块的大小遍历待计算的稀疏矩阵，并按数据块的大小以BCSR存储格式对稀疏矩阵进行划分并压缩，获得压缩后的矩阵；根据矩阵的规模将矩阵按任务块的大小进行划分并编号，形成任务池，并将划分好的任务按任务号分配至各从核；根据从核的数量划分系数向量，并将划分后的系数向量根据从核号分配并静态存储到各从核中；根据分配至各从核的所述任务中的任务数据以及获取的系数向量进行SpMV计算，获得各从核计算的结果向量；整合各从核计算的结果向量，得到完整的结果向量。通过上述方法，有效提高了SpMV的计算速度和性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
124
records
(took 0.057 seconds)
