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公开(公告)号:CN118069726A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202410154003.4
申请日:2024-02-02
申请人: 太极计算机股份有限公司
IPC分类号: G06F16/26 , G06F16/25 , G06F16/242 , G06F16/23
摘要: 本发明提供了一种智能化的数据可视化平台及应用,属于智能可视化技术领域,包括:数据采集模块:从多个数据源中自主识别并采集不同适配调用器在N1个相邻时段的指令数据,经过智能化的预处理流程获取每个适配调用器的指标;数据可视化模块:从指标‑类型数据库中检索每个指标对应的最佳可视化方法,并自动生成针对每个适配调用器的定制化可视化模板,每个可视化模板中包含若干任意搭建的可视化组件;用户交互模块:基于数据输入模块自主捕获用户的互动细节,并与可视化模板进行智能化匹配创建得到界面交互模板。智能化地从数据源采集适配调用器的性能指标,结合用户反馈自动生成并匹配定制化的数据可视化模板,提高了数据分析的效率和用户体验。
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公开(公告)号:CN112231409B
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202011144072.5
申请日:2020-10-23
申请人: 北京人大金仓信息技术股份有限公司 , 太极计算机股份有限公司
IPC分类号: G06F16/27
摘要: 本公开实施例公开了一种数据库同步的初始化装载方法、装置、设备和存储介质。该方法包括:获取源端数据库中日志的当前活动SCN,并向源端数据同步服务发送同步暂停请求,以控制源端数据同步服务在当前活动SCN处暂停日志解析操作;将源端数据库中待装载的表数据封装为源端数据同步服务对应的目标数据格式,并将封装后的待装载的表数据插入源端数据同步服务对应的同步文件中;向源端数据同步服务发送同步恢复请求,以使源端数据同步服务将同步文件发送至目标端数据库。实现了将待装载的表数据插入数据同步的同步文件中,从而利用数据库中增量数据的同步机制,将源端数据库中待装载的表数据同步至目标端数据库。
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公开(公告)号:CN117608494A
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311664735.X
申请日:2023-12-06
申请人: 太极计算机股份有限公司
摘要: 本申请提出了一种云计算集群的存储方法及系统,该方法包括:在云计算集群中的每台服务器上建立唯一对应的主虚拟机;对于每个主虚拟机,根据主虚拟机的工作状况确定是否对主虚拟机的系统盘和数据盘进行备份并分别确定每个磁盘的备份方式;对于每个需要备份的主虚拟机,选择建立备份虚拟机的目标服务器,根据确定的备份方式将主虚拟机备份至目标服务器;在云计算集群中存在故障服务器的情况下,控制故障服务器中主虚拟机对应的备份虚拟机接管主虚拟机的服务,并在故障服务器恢复运行后,根据对应的备份虚拟机的数据恢复主虚拟机。该方法可以避免发生集群故障,提高集群存储数据的可靠性,并提高数据存储的资源利用率。
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公开(公告)号:CN116776112B
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202311076477.3
申请日:2023-08-25
申请人: 太极计算机股份有限公司
发明人: 李宝东
IPC分类号: G06F18/21 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06Q50/02
摘要: 本申请提出了一种渔船双拖行为的识别方法及其装置,涉及渔船监控技术领域,通过接收终端设备采集的渔船的实时轨迹流数据,其中,实时轨迹流数据包括渔船的轨迹采集时刻、经纬度数据、航速数据和航向数据;根据预先设置的白名单区域和预先设置的在各个场景下的渔船活动半径,对实时轨迹流数据进行过滤,获取过滤之后获得的待分析轨迹流数据;对待分析轨迹流数据进行数据处理,获取数据处理后生成的数据集;将数据集输入训练好的目标时空图卷积网络模型中,获取目标时空图卷积网络模型输出的渔船双拖行为识别结果。本申请可以及时监测到双拖作业渔船的数量和活动范围,采取相应的管理措施,以保护海洋生物资源的可持续发展。
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公开(公告)号:CN116739221B
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202311016262.2
申请日:2023-08-14
申请人: 太极计算机股份有限公司
发明人: 刘韶辉
IPC分类号: G06Q10/063 , G06Q50/40 , G06V20/40 , G06V20/52
摘要: 本申请提出一种综合预警系统、综合预警方法、装置、设备和介质,该系统包括预警规则引擎、监测预警子系统和综合分析调度子系统,其中,预警规则引擎,用于基于第一用户操作,生成综合预警规则;其中,综合预警规则包括至少一规则类型对应的子预警规则;监测预警子系统,用于生成至少一与子预警规则对应的预警信息,并使预警规则引擎对至少一预警信息进行综合预警分析,生成与综合预警规则对应的综合预警指令;综合分析调度子系统,用于展示综合预警指令,并提供分析研判工具和指挥调度工具。由此,可以实现基于综合预警规则对应的综合预警指令实施防控管理,可以有效提升综合防控管理能力。
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公开(公告)号:CN117093831B
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311339951.7
申请日:2023-10-17
申请人: 太极计算机股份有限公司
IPC分类号: G06F18/15
摘要: 本发明提出一种电子证照构建方法及装置,涉及电子证照技术领域,方法包括:根据电子证照用户对应不同证照类型的用户基础数据和用户业务数据;以及各个证照类型对应电子证照统一标准模板中的用户基础标准元数据、用户业务标准元数据之间的映射关系,构建电子证照数据标准化模型;将待生成的目标证照类型的目标用户基础数据和目标用户业务数据输入到电子证照数据标准化模型,以根据得到目标用户基础标准元数据、目标用户业务标准元数据以及电子证照统一标准模板,构建目标证照类型的标准化电子证照,由此,将用户基础数据和用户业务数据融合统一标准的用户基础标准元数据和用户业务标准元数据,实现电子证照的数据统一规范,增加电子证照规范性。
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公开(公告)号:CN117336296A
公开(公告)日:2024-01-02
申请号:CN202311630506.6
申请日:2023-12-01
申请人: 太极计算机股份有限公司
IPC分类号: H04L67/10 , H04L67/1097 , H04L41/14 , H04L9/40
摘要: 本发明提供了一种集群共识的智能选择方法,属于智能选择技术领域,其方法包括对系统的预置需求进行因素分析,确定需求占比情况,获取系统处理数据类型,并根据数据类型生成对应特征子集,结合特征子集对需求占比情况进行优化;根据预置需求从当下文献与技术文档库筛选可用共识算法并进行初级评估,确定每种共识算法在不同节点的数据一致性;将一致性超出设定值的共识算法基于优化后的需求占比情况对每个集群进行质量分析,根据质量分析结果选择最适合预置需求的集群共识算法,实现准确高效的选择集群共识算法,更好地满足系统的需求,提高系统与集群的性能与可靠性。
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公开(公告)号:CN116860859B
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202311120377.6
申请日:2023-09-01
申请人: 江西省信息中心(江西省电子政务网络管理中心 , 江西省信用中心 , 江西省大数据中心) , 太极计算机股份有限公司
IPC分类号: G06F16/25 , G06F16/22 , G06F16/245
摘要: 本申请关于一种多源异构数据的接口创建方法、装置及电子设备。具体方案为:响应于接收到接口创建指示,根据接口创建指示获取目标数据库中的目标数据;根据接口创建指示获取目标接口配置数据;确定输出参数项的预设处理规则;基于接口创建信息、输入参数项、输出参数项和预设处理规则,创建目标接口。本申请降低了用户对多源异构数据服务接口开发的难度,提高了接口开发质量和效率。
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公开(公告)号:CN117251414A
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202311534482.4
申请日:2023-11-17
申请人: 太极计算机股份有限公司
IPC分类号: G06F16/13 , G06F16/178 , G06F16/182 , G06F9/54
摘要: 本发明提供了一种基于异构技术的数据存储及处理方法,涉及数据存储技术领域,包括:将以同步工具、分布采集工具以及Kafka消息队列构成数据采集模块采集到的目标数据写入数据湖Hudi后再利用Flink、Spark组件进行离线计算处理;将离线处理结果传输至数据仓库生成离线数据报表;利用计算引擎Flink读取并对Kafka消息队列中的数据以及Mysql同步数据实时计算;使用Apache Druid作为数据查询引擎,以供用户查询离线数据、实时数据处理结果。通过采用多数据模式的存储、Flink流批一体数仓计算架构以及Hudi异构技术栈完成所有离线和实时业务统计,有效解决开发成本够高的问题以及提高了数据处理效率;通过使用Apache Druid作为数据查询引擎实现更高效的数据查询以及分析,而改善数据查询效率。
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公开(公告)号:CN117174333A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202310912765.1
申请日:2023-07-24
申请人: 太极计算机股份有限公司
IPC分类号: G16H50/80 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F123/02
摘要: 本申请提出了一种基于神经网络算法的数据预测方法,涉及数据预测技术领域,其中,该方法包括:获取第一预设时间段内的第一区域的日新增阳性历史数据,并通过数据统计对第一区域的日新增阳性历史数据进行选择,得到目标历史数据;通过预设的分区窗口对目标历史数据进行分区,并对分区后的目标历史数据进行归一化处理;构建BiLSTM模型,并利用归一化处理后的目标历史数据对BiLSTM模型进行训练,得到训练好的BiLSTM模型;获取第二预设时间段内的日新增阳性历史数据,将第二预设时间段内的日新增阳性历史数据输入训练好的BiLSTM模型进行预测,得到预测的日新增阳性数据。本申请通过结合深度学习和神经网络模型提取数据的时间特征,从而提高了预测精度。
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