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公开(公告)号:CN111737017A
公开(公告)日:2020-10-02
申请号:CN202010840008.4
申请日:2020-08-20
申请人: 北京东方通科技股份有限公司 , 北京东方通软件有限公司 , 北京微智信业科技有限公司 , 北京泰策科技有限公司
IPC分类号: G06F9/50
摘要: 本发明提供了一种分布式元数据管理方法及系统。包括获取元数据,并将所述元数据储存在预先构建的分布式管理系统的储存节点;在所述储存节点上通过静态负载均衡策略和动态负载均衡策略,得到优化元数据;基于目录重定向表格确定所述目录重定向表格到存储节点的路径,根据所述优化元数据,构建静态和动态均衡调控的元数据储存集群。本发明的有益效果在于:本发明通过不同的储存节点可以使得元数据分类清晰且清楚。便于规划管理和划分。通过在储存节点设置负载均衡策略,可以使得数据得到优化。通过目录重定向表格构建了储存节点和元数据的传输路径,通过集群式的分布式储存系统,对元数据进行管理。
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公开(公告)号:CN111628898A
公开(公告)日:2020-09-04
申请号:CN202010754217.7
申请日:2020-07-31
申请人: 北京东方通科技股份有限公司 , 北京微智信业科技有限公司 , 北京东方通软件有限公司 , 北京泰策科技有限公司
IPC分类号: H04L12/24
摘要: 本发明提供一种网络通信业务影响分析模型建立的方法及系统,其中方法包括:步骤S1:对网络通信业务进行分析,获取分析结果;步骤S2:当分析结果为网络设备故障时,根据网络设备的设备信息判断是否存在警告信息;若没有,则执行步骤S3,若有,则提取设备信息及警告信息;步骤S3:判断是否存在第一路由,若有,则从路由库中提取相关警告信息。本发明的网络通信业务影响分析模型建立的方法,实现网络通信业务过程中的故障检测。
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公开(公告)号:CN111538871A
公开(公告)日:2020-08-14
申请号:CN202010648775.5
申请日:2020-07-08
申请人: 北京东方通科技股份有限公司 , 北京东方通软件有限公司 , 北京微智信业科技有限公司 , 北京泰策科技有限公司
IPC分类号: G06F16/901
摘要: 本发明提出了一种支持不同数据类型的一体化检索方法,属于信息检索技术领域。所述一体化检索方法包括:在检索系统中,利用数据类型不同的多种原始数据构建数据检索模型;利用原始数据新增的数据类型,对所述数据检索模型进行自适应更新;实时检测是否存在检索触发操作,当检测到检索触发操作时,获取检索触发操作对应的检索条件;利用所述数据检索模型和检索条件,调取对应的原始数据。
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公开(公告)号:CN117170656B
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202311254757.9
申请日:2023-09-26
申请人: 北京泰策科技有限公司
摘要: 本发明提供了一种基于数据可视化的低代码业务表单设计系统,包括:请求生成模块,用于获取业务表单生成请求,并对业务表单生成请求进行解析,确定待显示业务表单的表单属性;协同逻辑确定模块,用于基于表单属性确定待显示业务表单对应的低代码模块以及低代码模块之间的目标协同逻辑;可视化编辑模块,用于获取可视化编辑界面,并基于目标协同逻辑对低代码模块进行可视化编辑,并基于编辑结果完成对待显示业务表单的可视化设计;有效保障对待显示业务表单进行可视化设计的智能性与有效性,并且基于不同的业务表单实现对低代码模块不同方式的应用,提高了业务表单设计的效率以及适用性。
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公开(公告)号:CN117009230B
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202310919328.2
申请日:2023-07-25
申请人: 北京泰策科技有限公司
IPC分类号: G06F11/36
摘要: 本发明提供了一种基于代码覆盖率评测的精准测试方法及系统,方法包含:通过增量、控制流和数据流程对代码变更进行分析,得到包含代码变更确定程序运行的程序行为的第一分析结果;结合第一分析结果,确定变更代码对相关函数、相关模块及相关文件的影响范围,得到第二分析结果;结合第二分析结果,按照对新增代码、修改代码及删除代码的不同规则,生成需要测试人员执行的测试用例列表;系统包含:第一分析结果模块、第二分析结果模块及测试用例列表生成模块。本发明通过增量、控制流和数据流的分析,实现了对代码变更内容的分析;减少了手动编写测试用例的工作量和出错率;可以针对不同粒度的影响范围生成相应的测试用例列表,覆盖面广。
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公开(公告)号:CN117035004A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310912800.X
申请日:2023-07-24
申请人: 北京泰策科技有限公司
IPC分类号: G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/213
摘要: 本发明公开了一种基于多模态学习技术的文本、图片、视频生成方法及系统,其方法包括:分别获取文本、图片和视频各自对应的多模态数据,根据所述多模态数据生成学习特征;根据文本、图片和视频各自的学习特征训练预设神经网络学习模型以生成多模态学习模型;接收用户下发的决策任务,解析决策任务的任务向量和决策指令;基于决策指令利用多模态学习模型对任务向量进行自适应处理以生成实时文本/实时图片或者实时视频。通过分别获取文本和图片以及视频各自的多模态特征进而获取学习特征以构建学习模块可以利用模型对后续向量事物进行模态化建模以多层次地对向量事物进行展示,提高了用户对于不同事物的认知和学习效率的同时也提高了体验感。
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公开(公告)号:CN117010019A
公开(公告)日:2023-11-07
申请号:CN202310977188.4
申请日:2023-08-04
申请人: 北京泰策科技有限公司
IPC分类号: G06F21/62 , G06F16/903 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/30
摘要: 本发明提供了一种基于NLP语言模型的数据脱敏方法及系统包括:获取初始数据,将初始数据输入到NLP语言模型中进行训练得到待脱敏数据,利用正则表达式获取待脱敏数据中的敏感子数据,解析敏感子数据,得到敏感子数据对应的敏感属性,基于敏感属性建立对应的脱敏原则,利用脱敏原则对对应的敏感子数据进行脱敏,利用完成脱敏的敏感子数据替换对应的敏感子数据,得到脱敏数据,利用NLP语言模型对初始数据进行训练得到待脱敏数据,结合正则表达式来提取其中的敏感子数据,最后根据敏感子数据的敏感属性对敏感子数据进行脱敏,满足了不同类型数据的脱敏工作。
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公开(公告)号:CN116993917A
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202310998825.6
申请日:2023-08-09
申请人: 北京泰策科技有限公司
IPC分类号: G06T17/00 , G06V10/762 , G06Q50/26
摘要: 本发明提供了一种基于三维模型实现的火灾模拟疏散演练方法,包括获取建筑物的扫描数据,确定建筑物内的逃生路径和消防设施;根据逃生路径,设置建筑物内不同楼层的逃生节点,构建第一网络拓扑结构图;根据消防设施,设置建筑物内不同楼层的消防节点,构建第二网络拓扑结构图;将第一网络拓扑结构图和第二网络拓扑结构图融合,生成建筑物的三维模型;根据三维模型,设置火灾模拟的火情参数和人员参数,并触发不同楼层的火情评价机制;通过火情评价机制,获取不同楼层的疏散通道和灭火概率;根据疏散通道,生成火灾演练的逃生路径,并通过灭火概率,对逃生路径进行动态调整。
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公开(公告)号:CN116991869A
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202310909307.2
申请日:2023-07-24
申请人: 北京泰策科技有限公司
IPC分类号: G06F16/242 , G06F16/2452 , G06F16/2455 , G06F16/2453 , G06F18/22 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要: 本发明公开了一种基于NLP语言模型自动生成数据库查询语句的方法,获取用户上传的文本查询请求数据,基于NLP语言模型,对该文本查询请求数据进行自然语言转换处理,抽取自然语言对应的参数数据,该参数数据包括自然语言中的实体、属性及隐含的关系;基于深度学习模型,对自然语言对应的参数数据进行查询语句关联分析,通过分析获取查询语句关联结果;基于查询语句关联结果,将自然语言中的参数数据进行查询转换处理,获取数据库查询语句。该方法提高了自动生成数据库查询语句的准确率,通过获取数据库查询语句使构成完整的SQL语句更可靠,避免查询语句匹配错误的问题,进一步提高了根据数据库查询语句查找数据的准确率。
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公开(公告)号:CN116827942A
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202211497141.X
申请日:2022-11-23
申请人: 北京泰策科技有限公司
IPC分类号: H04L67/10 , H04L67/1008 , H04L67/1034 , H04L67/1031 , H04L67/1029
摘要: 本发明公开了一种基于分布式的AI视频分析任务的平衡方法,涉及AI视频分析方法技术领域,本发明之方法包括以下步骤,S1、建立Raft系统;S2、AI视频分析应用接收视频任务并依次编号;S3、利用日志结构检测AI视频分析应用和服务器;S4、集群部署视频任务,并解决AI视频分析应用摘除或宕机的情况;S5、当任务收集应用中的视频任务数量超出集群处理能力时,服务器发出系统报警,将未能处理的视频任务上报给其他系统。本发明为一种基于分布式的AI视频分析任务的平衡方法,每个AI视频分析应用分配得到的视频任务数量相同,分配平衡,每个AI视频分析应用对于视频任务的分析完成时间相同,这样不容易出现分析结果漏报的情况,进而提高了工作效率。
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