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公开(公告)号：CN117393176A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311366722.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种宏微观图融合的传染病感染预测方法、装置和存储介质。所述方法包括：获取某一设定时间段内多个第一区域的宏观图，以及多个第二区域的微观图；第一区域中包括多个第二区域；将宏观图输入第一图卷积神经网络得到第一隐层向量；将微观图输入第二图卷积神经网络得到第二隐层向量；融合第一隐层向量与第二隐层向量得到各第一区域的融合隐层信息；对融合隐层信息进行时序计算得到各第一区域的时序隐层信息，将时序隐层信息分别输入两个预测网络中得到两个预测结果；将两个预测结果进行融合计算，得到最终各第一区域的传染病预测结果。采用本方法能够实现宏微观图融合挖掘的传染病预测，提高预测结果可解释性和传染病预测的效率。
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公开(公告)号：CN112328424A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011396662.7
申请日：2020-12-03
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种用于数值型数据的智能异常检测方法及装置，该方法包括：上传数据阶段，实现数据上传；数据池阶段，实现数据存储与数据比对；算法池阶段，实现系统智能推荐多种适合当前数据的异常检测算法；算法结果集成阶段，实现汇总各算法的计算结果并得出最终计算结果；异常点判定阶段，实现自主选择异常点判定方法并做出判定；检测结果可视化阶段，实现可视化直观展示数据尤其是异常点。本发明创新地提出了智能辅助算法推荐、算法结果集成和异常点智能判定并将其运用到系统中，极大地简化了用户操作，帮助用户在较少的时间内得到更加准确且易于观察的异常检测结果。
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公开(公告)号：CN111899117B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202010747667.3
申请日：2020-07-29
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种应用于社交网络的基于局部边连接度检测的k边连通分量挖掘系统，其包括层次化图分割计算模组、遍历排序模组、图分割模组、局部边连接度检测模组、节点合并模组及子图剪枝模组。所述层次化图分割计算模组维护一超节点索引。所述遍历排序模组初始化一节点序列，并遍历目标图的节点。所述图分割模组根据节点序列的排序状态分割目标图或子图。所述局部边连接度检测模组检测当前局部子图的k核结构的边连接度值。所述节点合并模组根据所述边连接度值的检测结果确认是否合并节点。所述子图剪枝模组根据所述节点合并模组的计算结果进行子图删除剪枝操作。同时，本发明还提供一种采用上述挖掘系统的挖掘方法。
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公开(公告)号：CN115174566B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202210640394.1
申请日：2022-06-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于物联网边缘计算技术领域，公开了一种基于深度强化学习的边缘计算任务卸载方法，该方法步骤为：S1、输入数据与相关参数；S2、计算时间和能耗相关数据；S3、训练任务卸载算法模型；S4、执行任务卸载输出。本发明在边缘计算方面，定义多用户边缘计算任务环境，考虑传输信道带宽，采用强化学习的方法，在满足计算时效性的前提下，训练边缘计算任务卸载与压缩策略，实现最优的能耗。
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公开(公告)号：CN113658716B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202110851425.3
申请日：2021-07-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/80 , G06F16/215 , G06F16/26 , G06F16/29
Abstract: 本发明属于公共卫生服务技术领域，具体涉及一种基于约束子图计算的新冠肺炎感染人群分析方法及系统，该方法步骤为：S1、新冠数据收集与清洗；S2、构建新冠肺炎场景下的人群图模型；S3、分析计算人群被感染概率指数；S4、发现潜在的感染人群并输出。本发明采用约束子图计算挖掘技术，综合多方面感染因素，通过定义计算被感染概率指数的方法，更有效的挖掘出潜在的新冠肺炎感染人群；基于被感染概率指数指标，设计新冠肺炎感染人群分析系统，设定不同级别的防疫应对举措，精确通知到管理部门和个体人群，为公共卫生防疫工作提供极大的助力，降低新冠感染概率，保护公众生命安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116257787A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211093466.1
申请日：2022-09-08
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明属于图计算与时序数据预测领域，公开了一种基于空间结构图学习的多维异步时序数据分类方法，该方法考虑到传感器间的互相作用，将每一时间点的多维数据分别构建成图，使用图神经网络实现各传感器数据信息更新，同时在信息传播的过程中对缺失的观测值进行填充，并利用基于时间间隔的Transformer机制学习不同时刻间的相互关系。本发明在对异步时序数据进行分类的过程中，实现了信息在不同传感器间相互传播，并对缺失的观测值进行填充，提高了算法在数据大量缺失下的鲁棒性，同时考虑时序数据在时序上的相关性，提高了多维异步时序数据的分类效果。
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公开(公告)号：CN114003815A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111299225.8
申请日：2021-11-04
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种网络舆情主题及其关注用户群体的发现方法，其步骤包括：1构建舆情文档中数据集合，2建模舆情文本话题，关注舆情文本话题的用户群体，3设计有参贝叶斯模型，4利用坍塌式吉布斯抽样算法进行参数推断。本发明在应对大规模的在线社交媒体内容以及社交用户评论行为时，一方面能够结合主题分析快速、有效、准确地发现网络中的舆情主题，有助于舆情检测，为舆情的引导和控制提供决策支持；另一方面能够识别关注每个舆情话题的用户群体，实现对社交媒体用户依据关注话题的异同进行快速精准的分类。
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公开(公告)号：CN111899117A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010747667.3
申请日：2020-07-29
Applicant: 之江实验室
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种应用于社交网络的基于局部边连接度检测的k边连通分量挖掘系统，其包括层次化图分割计算模组、遍历排序模组、图分割模组、局部边连接度检测模组、节点合并模组及子图剪枝模组。所述层次化图分割计算模组维护一超节点索引。所述遍历排序模组初始化一节点序列，并遍历目标图的节点。所述图分割模组根据节点序列的排序状态分割目标图或子图。所述局部边连接度检测模组检测当前局部子图的k核结构的边连接度值。所述节点合并模组根据所述边连接度值的检测结果确认是否合并节点。所述子图剪枝模组根据所述节点合并模组的计算结果进行子图删除剪枝操作。同时，本发明还提供一种采用上述挖掘系统的挖掘方法。
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公开(公告)号：CN114003815B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202111299225.8
申请日：2021-11-04
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种网络舆情主题及其关注用户群体的发现方法，其步骤包括：1构建舆情文档中数据集合，2建模舆情文本话题，关注舆情文本话题的用户群体，3设计有参贝叶斯模型，4利用坍塌式吉布斯抽样算法进行参数推断。本发明在应对大规模的在线社交媒体内容以及社交用户评论行为时，一方面能够结合主题分析快速、有效、准确地发现网络中的舆情主题，有助于舆情检测，为舆情的引导和控制提供决策支持；另一方面能够识别关注每个舆情话题的用户群体，实现对社交媒体用户依据关注话题的异同进行快速精准的分类。
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公开(公告)号：CN117312633A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311465612.3
申请日：2023-11-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/9035 , G06F16/901 , G06F15/78 , G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种基于带HBM的FPGA的动态极大团枚举装置及方法，包括：HBM存储外界PC主机传来的用于更新图结构的动态边流、全图邻接矩阵、以及候选团；矩阵计算单元基于动态边流更新全图邻接矩阵并发送更新的全图邻接矩阵至HBM存储，同时确定需要更新候选团的待更新头节点；排序计算单元根据更新的全图邻接矩阵和每个待更新头节点通过数据分块排序构建候选团重构的排序集；更新计算单元基于候选团重构的排序集并行执行各待更新头节点对应的候选团的更新任务，并将更新的候选团发送至HBM存储，并更新的候选团被发送至PC主机以采取过滤操作提取极大团，这样支持流水线式的增量极大团计算，提升任务的整体计算效率。
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