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公开(公告)号:CN112685950B
公开(公告)日:2022-05-20
申请号:CN202011391590.7
申请日:2020-12-02
申请人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号: G06F30/27 , G06F119/02
摘要: 本发明公开了海洋时序观测数据的异常检测方法、系统和设备,海洋时序观测数据的异常检测方法,包括以下步骤:采集海洋观测数据并进行预处理;计算CoDisp值;基于预测数据点序列得到的t时刻的海洋观测数据的预测值;将预测值与t时刻实际测量得到的目标数据点x值相减并计算绝对值,获得PredDiff值;对预设时长内CoDisp值和PredDiff值分别统计建模,获取CoDisp值、PredDiff值的概率分布,并基于得到的概率分布,计算检测窗口内各目标数据点的异常概率。基于滑窗的动态异常概率确定方法能解决人工设定的阈值缺乏科学依据的问题,在实际应用时发挥异常检测作用。
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公开(公告)号:CN114385126A
公开(公告)日:2022-04-22
申请号:CN202210291793.1
申请日:2022-03-24
申请人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要: 本发明属于资源调度技术领域,提供了一种基于K8s的多租户深度学习模型研发系统及方法,基于Docker、K8s等主流技术,针对不同租户的深度学习模型研发需求,通过微服务总线、微服务控制器和资源服务组件等统一数据、接口、资源标准,建立基于K8s的隔离空间,实现数据存储、模型设计、模型训练、模型评估、模型发布的自动化容器集群环境搭建和参数配置,支持资源管理、用户管理、权限管理、项目管理、数据管理、模型管理等操作,帮助用户快速高效地进行深度学习模型研发,解决了资源监控、自定义模型构建等方面不完善的问题,极大地提高AI应用开发的效率和资源利用率,满足多种业务场景的需求。
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公开(公告)号:CN111125347A
公开(公告)日:2020-05-08
申请号:CN201911376996.5
申请日:2019-12-27
申请人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号: G06F16/338 , G06F16/36
摘要: 本发明的基于unity3d的知识图谱3D可视化方法,包括:a).摄像机、天空盒和场景初始化;b).三元组数据获取;c).预制体的创建及三维物理结构组织;d).三维力学模型构建;e).帧循环;f).沉浸式摄影机脚本;g).全局摄影机脚本;h).属性信息显示及UI绘制;i).检索功能及传送功能;j).沉浸视图、全局视图切换。本发明的基于unity3d的知识图谱3D可视化方法,具有良好的可移植性和可扩展性,可以发布到web、手机、PC等多种平台,而不会像WebGL等技术一样开发后即对平台具有高度依赖;另一方面表现在未来可以方便的扩展至虚拟现实、增强现实等新兴的显示技术上,实现更广阔、更沉浸、更具互动性的知识图谱3D可视化。
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公开(公告)号:CN108536794A
公开(公告)日:2018-09-14
申请号:CN201810281245.4
申请日:2018-04-02
申请人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省公安厅
IPC分类号: G06F17/30
摘要: 本发明的符合泊松分布的有序多分类变量的数据规格化方法,设数据样本的属性A符合泊松分布,属性A的m个类别经自然编码后的原始值分别为v1、v2、…、vm,vi、vj∈Z且vi≠vj,1≤i≤m,1≤j≤m,样本中属性A的总数量记为N,属性A中类别k下的数量记为nk;有序多分类变量的属性A规格化后的数据值v′k通过公式(1)进行求取:其中,1≤k≤m, 为属性A中m个类别原始值的均值,其通过如下公式进行求取。本发明的数据规格化方法,使得处理后的变量可应用在如神经网络、最近邻分类、聚类等基于对象距离的挖掘算法中,有益效果显著,适于应用推广。
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公开(公告)号:CN104270459A
公开(公告)日:2015-01-07
申请号:CN201410556001.4
申请日:2014-10-20
申请人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号: H04L29/08
CPC分类号: G06F9/5077
摘要: 本发明的增强公平性的云计算用户资源配额分配方法,包括:步骤1:申请类型的判断,如为首次申请,执行步骤2;如为变更申请,执行步骤4;步骤2:获取用户应用系统所对应资源配额的最大限额;步骤3:资源配额首次分配;步骤4:判断变更申请类型,如为减少资源配额,则释放相应的资源配额;如为增加资源配额,执行步骤5;步骤5:计算信用因子;步骤6:如果大于基准值,则分配申请增加的资源配额;如果小于基准值,则将申请增加的资源配额乘以系数再分配给用户;步骤7:以时间为周期动态调整用户的资源配额。本发明的云计算用户资源配额分配方法,阻止资源滥用,增强分配公平性;能够有效预估云计算平台资源需求量,满足更多用户的需求。
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公开(公告)号:CN117350171B
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311638586.X
申请日:2023-12-04
申请人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06F119/08
摘要: 本发明提出了基于双流模型的中尺度涡三维次表层结构反演方法及系统,涉及深度学习与海洋反演交叉领域,通过卫星采集待反演的中尺度涡海表面信息;将中尺度涡海表面信息输入到训练好的双流模型中,反演出中尺度涡不同深度下的温度结果,得到中尺度涡次表层温度剖图;其中,所述双流模型引入Triplet attention注意力机制,采用三分支结构融合通道注意力和空间注意力进行跨维度交互;本发明采用双流模型实现中尺度涡次表层结构反演,发掘海表面参数间的数据关联,分别建立不同参数与次表层温度的关系模型,融合多源信息特征关系,实现特征融合,有效融合了多源数据,提升了反演效果。
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公开(公告)号:CN114399006B
公开(公告)日:2022-07-12
申请号:CN202210292433.3
申请日:2022-03-24
申请人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号: G06K9/62 , G06F16/901 , G06F16/904
摘要: 本公开提供了一种基于超算的多源异构图数据融合方法及系统,涉及多源异构图数据处理技术领域,采用虚拟化服务器通过镜像模拟知识本体构建工具的运行环境,并以数据服务接口的方式将多个知识本体构建方法进行统一整合,能够集成知识标注、知识抽取、知识融合等图数据处理工具,实现多源异构数据的图数据融合,并且采用大规模知识图谱分布式存储方式,实时存储解析后的多源异构数据;对历史存储的多源异构数据进行统计分析,得到统计分析结果并进行可视化展示,其数据融合自动化程度高、融合速度快,可拓展性强,可支撑一站式图数据处理操作,另外,采用虚拟化技术完成各种工具环境部署,具有算力强大、硬件条件高、安全性高、性能优越的特点。
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公开(公告)号:CN114385601B
公开(公告)日:2022-07-08
申请号:CN202210291801.2
申请日:2022-03-24
申请人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号: G06F16/21 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/25
摘要: 本发明涉及流式数据智能处理技术领域,提供了基于超算的云边协同高通量海洋数据智能处理方法及系统,包括基于历史海洋观测数据构建每个海洋观测数据流的初始海洋数据智能处理模型;实时获取每个海洋观测数据流的数据并进行预处理;基于预处理后的每个海洋观测数据流数据,对相应的初始海洋数据智能处理模型进行实时迭代训练更新,得到每个海洋观测数据流的最新海洋数据智能处理模型,保存在模型版本库中;通过调用每个海洋观测数据流的最新海洋数据智能处理模型对每个海洋观测数据流中不断流入的数据进行实时推理与预测;将超算训练优化后的模型推送到边缘端,在边缘端进行模型更新,并进行具体推理应用,从而避免了数据远程传输,降低了延迟。
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公开(公告)号:CN114399006A
公开(公告)日:2022-04-26
申请号:CN202210292433.3
申请日:2022-03-24
申请人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号: G06K9/62 , G06F16/901 , G06F16/904
摘要: 本公开提供了一种基于超算的多源异构图数据融合方法及系统,涉及多源异构图数据处理技术领域,采用虚拟化服务器通过镜像模拟知识本体构建工具的运行环境,并以数据服务接口的方式将多个知识本体构建方法进行统一整合,能够集成知识标注、知识抽取、知识融合等图数据处理工具,实现多源异构数据的图数据融合,并且采用大规模知识图谱分布式存储方式,实时存储解析后的多源异构数据;对历史存储的多源异构数据进行统计分析,得到统计分析结果并进行可视化展示,其数据融合自动化程度高、融合速度快,可拓展性强,可支撑一站式图数据处理操作,另外,采用虚拟化技术完成各种工具环境部署,具有算力强大、硬件条件高、安全性高、性能优越的特点。
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公开(公告)号:CN114387190A
公开(公告)日:2022-04-22
申请号:CN202210285072.X
申请日:2022-03-23
申请人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要: 本发明涉及数字图像处理技术领域,提供了一种基于复杂环境下的自适应图像增强方法及系统,包括采集原始水下图像并进行预处理;利用RGB直方图统计预处理后的水下图像的RGB通道信息数据集;基于RGB通道信息数据集,利用训练好的水下图像退化分类模型得到不同退化程度的图像样本;基于不同退化程度的图像样本,利用训练好的不同退化程度的水下修复网络进行修复,得到修复后的水下图像;本发明相较于现有的方法能够更好的解决在不同时间节点出现的不同退化情况,由于针对不同退化程度调用不同修复模型,所以本发明对于水下退化图像的修复效果更好更自然。
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