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公开(公告)号：CN104202656B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201410472027.0
申请日：2014-09-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术有限公司
IPC: H04N21/439 , H04N21/443
Abstract: 本发明提供了一种网络音频MP3流乱序分段解码方法，涉及音频流处理技术领域。本方法从网络中捕获音频MP3数据包，获取MP3数据帧并根据位置信息存储在缓存中，一个session建立一个缓存，当有连续MP3数据帧达到指定大小时，进行音频解码。采用FFmpeg技术进行数据块解码，解码时修改相应的上下文，通过伪装的方式让FFmpeg进行解码。采用具有多个加速单元的独立板卡进行解码，加速单元采用FFmpeg技术实现，从而可实现并行解码。无论网络音频MP3以何种顺序接收，本发明方法均能以固定数量的音频帧为单位拼接并进行最大程度解码，并可支持多数据流并发解码，提高了音频流有效帧数的接收率和解码率。
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公开(公告)号：CN106972967A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710195501.3
申请日：2017-03-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
CPC classification number: H04L41/147 , G06N20/00 , G06Q10/04 , H04L41/12
Abstract: 本发明提出了一种用于链路预测的深度学习降维方法和装置，该方法，包括：根据各个网络节点在设定时间段内的连接关系，确定每个网络节点的一级连接网络节点和二级连接网络节点；按照设定时长将所述设定时间段划分为多个时间片，并根据所述各个网络节点在每个时间片内的连接关系，确定出在每个时间片内每个网络节点与对应的一级连接网络节点和二级连接网络节点的连接关系；根据在每个时间片内每个网络节点与对应的一级连接网络节点和二级连接网络节点的连接关系，通过深度学习算法模型，对所述各个网络节点进行链路预测。本发明减少输入到深度学习算法模型的数据量，减少学习训练时间并提高链路预测的准确性。
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公开(公告)号：CN106960672A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710203054.1
申请日：2017-03-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院声学研究所
IPC: G10L21/0388 , H04S7/00
CPC classification number: G10L21/0388 , H04S7/303
Abstract: 本发明公开了一种立体声音频的带宽扩展方法与装置。该方法包括：将立体声信号分解为直达声和扩散声；按照预设的频带扩展方法对扩散声进行带宽扩展；将直达声分离成多个不同方位的点声源，对多个点声源分别进行带宽扩展，得到带宽扩展后的多个点声源；将带宽扩展后的多个点声源按照预先估计的方位信息进行重新混合，得到带宽扩展后的直达声；根据带宽扩展后的直达声结合带宽扩展后的扩散声重建出宽带立体声音频信号。借助于本发明的技术方案，解决了现有技术中仅根据单个声道重建信号的主观质量实现对信号带宽的扩展，没有考虑到两个声道中信号能量和相位的相关性，其重建立体声信号严重影响了听者对声源位置和距离的判定的问题。
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公开(公告)号：CN106790027A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611157700.7
申请日：2016-12-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了一种HDFS文件系统的多租户网盘权限管理方法及系统。所述方法包括：针对任一网盘，在HDFS文件系统的NameNode节点创建与所述网盘名称一致的操作系统用户组；在所述HDFS文件系统中创建子目录作为所述网盘；将所述子目录的根权限赋予所述网盘的使用用户组。本发明中方法及系统实现了上层业务系统用户、上层业务系统用户组与操作系统用户、操作系统用户组以及HDFS数据用户、用户组的统一，既保证了权限管理的简单清晰，又实现了在Hadoop集群中可靠的数据权限隔离；有效解决了现有技术不能通过Hadoop原生API的方式直接读写网盘数据的问题。
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公开(公告)号：CN104468381B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201410717284.6
申请日：2014-12-01
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术有限公司
IPC: H04L12/801
Abstract: 本发明公开了一种多域流规则匹配的实现方法，涉及高速流分类技术领域。本发明首先根据IP报文数据流的五元组定义对每个元组都建立一个规则表，然后建立一个哈希快速流表，将匹配规则的所有信息添加到规则表中；再进行IP报文数据流匹配，如果找到，则执行相应的动作，否则查找规则表，进行掩码匹配查询。本发明通过改进查询速度快的前缀扩展Trie树，牺牲部分内存空间，采用数据压缩和哈希表相结合的方式，在保证查询速度的前提下，又不会因为大容量的规则库而发生内存爆炸。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103544259B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201310484629.3
申请日：2013-10-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种分组聚集排序TopK查询处理方法及系统。分组聚集排序TopK查询处理方法包括：接收分组聚集排序TopK查询请求；各分布式数据节点根据所述查询请求，进行本地数据分组聚集，并将自身的分组聚集数据异步传输到集中处理节点；所述集中处理节点采用哈希表结合二叉平衡树的数据结构对各分布式数据节点的分组聚集数据进行数据合并，并采用近似高频项统计算法进行统计，得到聚集排序后的高频项列表；输出所述高频项列表。本发明的分组聚集排序TopK查询处理方法及系统灵活性好，查询效率高，分布式适应性好。
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公开(公告)号：CN104239248A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410472222.3
申请日：2014-09-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京赛思信安技术有限公司
IPC: G06F13/28
Abstract: 本发明提供了一种PCI-E多缓冲区DMA数据传输方法，涉及PCI-E数据传输技术领域。本方法在数据源系统和数据目的系统中各自分配N块物理内存，分别对两个系统中的N块物理内存通过双向链表建立空闲内存池及工作内存池；从空闲内存池获取用于写入数据的内存，写入数据的内存加入工作内存池；在环形缓冲区中写入所要操作的内存的物理起始地址和大小。本发明通过空闲内存池及工作内存池的使用减少内存拷贝次数和系统调用次数；通过环形缓冲区增加DMA的数据传输速率。本发明在大数据量的传输下降低了系统的等待开销，提高了传输效率。
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公开(公告)号：CN104036774A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410280868.1
申请日：2014-06-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G10L15/06
Abstract: 本发明公开了一种藏语方言识别方法及系统，该方法包括：预先训练语种识别模型，所述语种识别模型包括：多方言DNN并行音素识别器模型、多方言语言模型；接收待识别藏语方言语音信息；提取所述语音信息的声学特征；利用所述多方言DNN并行音素识别器模型获得对应所述声学特征的音素序列；计算各音素序列在每个语言模型上的似然得分；将似然得分最高的语言模型对应的方言作为所述语音信息对应的方言种类。利用本发明，可以提高藏语方言识别效果。
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公开(公告)号：CN103544258A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310484503.6
申请日：2013-10-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864
Abstract: 本发明涉及一种大数据多区间查询条件下的基数估计方法及装置，包括以下步骤：按照数值属性对大数据预先划分成多个分区；建立树形索引结构，每个分区作为树形索引结构的一个节点；获取待写入树形索引结构的数据源，对支持区间查询条件的数据源进行倒排索引处理；将经过倒排索引处理的数据源写入树形索引结构中的节点内，将数据源的相应部分分别写入数据文件及基数估算器内；根据区间查询条件在树形索引结构中查询满足区间查询条件的节点，得到节点中的基数估算器，对基数估算器进行逻辑处理，得到基数估算值。本发明通过降低数据的计算精度提高基数统计效率，在任意多区间查询条件下，具备较高的查询效率，使用了大数据增量更新技术提高索引数据在线更新效率。
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公开(公告)号：CN102761487A
公开(公告)日：2012-10-31
申请号：CN201210242506.4
申请日：2012-07-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 曙光信息产业(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数据流处理方法和系统，该方法用于借助众核处理器的多个处理核心对数据流进行解码处理，其中，多个处理器核心被划分为多个资源组，该方法包括：将数据流分配给多个资源组中的部分或全部；以及每个资源组对被分配到该资源组的数据流进行解码处理。本发明通过将数据流分配给多个处理核心划分得到的多个资源组中的部分或全部，并在每个资源组中对被分配到该资源组的数据流进行解码处理，从而能够对多个数据流进行并行处理，并且减少各个流的各个片段输入产生的响应延迟以及整个流的响应延迟，提高了处理效率，优化了处理器资源的使用。
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