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公开(公告)号：CN114385619A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210285171.8
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)
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/2458 , G06N3/04
摘要： 本发明属于基于特定计算模型的计算机系统领域，提供了一种多通道海洋观测时序标量数据缺失值预测方法及系统，获取带有海洋缺失值的海洋观测时序标量数据；基于所述海洋观测时序标量数据，采用TA‑RNN模型，得到海洋缺失值预测结果；所述TA‑RNN模型包括卷积注意模块、空间注意模块和时间注意模块，所述卷积注意模块用于将所述海洋观测时序标量数据进行细化；所述空间注意模块用于捕获细化后的所述海洋观测时序标量数据的动态空间相关性；所述时间注意模块用于捕获空间注意模块输出数据中不同时间间隔之间的动态时间相关性。
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公开(公告)号：CN114385233A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210291811.6
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： 本申请属于计算机系统技术领域，提供了一种跨平台自适应数据处理工作流系统及方法，包括客户端，被配置为基于应用程序编程接口调用和画布式拖拽构建工作流，将所构建的工作流通过Istio安全网关发送到服务端；服务端，被配置为基于服务器接口接收客户端所构建的工作流，基于运算符计算平台适配器进行工作流逻辑运算符的计算环境优化适配。本申请采用基于Kubernetes的微服务架构，采用Istio安全网关作为客户端与服务端的唯一通道，实现跨平台自适应数据工作流的处理。
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公开(公告)号：CN113342904A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110354107.6
申请日：2021-04-01
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东科技大学
IPC分类号： G06F16/28 , G06F16/2458 , G06Q50/10
摘要： 一种基于企业特征传播的企业服务推荐方法，利用企业特征间关联的知识图谱，利用目标服务对交互记录中的企业进行特征传播，自动挖掘企业关联路径，刻画出企业之间关联特征，与企业特征结合，利用新的损失函数结合深度学习得到企业与服务的交互概率，能够解决通用框架仅使用交互数据以及基本信息而偏离企业间关系而导致的推荐效果不好等问题，实现对企业的服务方案精准推荐。通过对企业间关系自动挖掘，发现企业间关联路径，及企业特征进行交互预测评分，通过目标服务对交互记录中企业的特征传播以及交互框架，来解决企业对服务方案选择困难的问题。
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公开(公告)号：CN111709044B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202010565463.8
申请日：2020-06-19
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 本发明公开了基于国密算法的硬件指纹信息生成方法及系统，包括：创建空白文件，检测CPU指令支持情况，若满足要求，则进入下一步；如果不满足要求，则将错误信息接入空白文件，结束；生成四组随机数，将第一组随机数作为序列号；获取当前时间，生成INF信息段；从INF信息段中提取位置信息、偏移量和临时密钥种子；采用国密算法分别对序列号和INF信息段进行加密，生成加密初始值参数，生成加密用主密钥；生成硬件信息，利用硬件信息、当前时间和CPU信息构造数据段；对数据段进行加密，计算校验值，将所有数据写入文件，结束。
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公开(公告)号：CN111027090B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201811206205.X
申请日：2018-10-18
申请人： 山东科技大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 一种基于异方差差分和K‑匿名机制的医疗数据隐私保护方法，通过引入差分隐私保护改善了K‑anonymity弱保护性的缺点，增强了数据的安全性；同时利用CART决策树计算出的各属性权重对不同属性进行异方差加噪，给予对最终分类结果影响力小的属性大噪音，给予对最终分类结果影响力大的属性小噪音，改变了传统统一加噪的方式，增强了数据的可用性；最后加入深度神经网络使得其数据可用性有了直观的展示。
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公开(公告)号：CN110263684B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201910489830.8
申请日：2019-06-06
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 一种基于轻量级神经网络的心电图分类方法，通过单导联心电图数据和轻量级神经网络模型实现心律失常自动分类的方法。首先，肢体II导联心电信号蕴含足够的信息；其次，使用卷积核大小为1的卷积层和全局平均池化层压缩特征维度；最后使用流线型的深度可分离卷积快速提取特征。利用单导联数据集和轻量级神经网络模型可以在保证模型准确率的基础上大幅度提高模型运算速度。
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公开(公告)号：CN112287120A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011219474.7
申请日：2020-11-04
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 一种基于强化学习的双系统知识图谱的知识推理方法，通过融合高精度的分布式表示推理的单步推理算法和强化学习策略路径，搭建用于推理的推理系统和用于评价的评价系统。训练完备的评价系统帮助推理系统训练，使得推理系统可以学习评价系统中的网络信息。基于训练完备的评价系统对推理系统的推理路径评价，完成路径推理。
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公开(公告)号：CN111460953A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010221886.8
申请日：2020-03-26
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要： 一种基于对抗域自适应学习的心电信号分类方法，使用多尺度特征提取模块提取的特征是高度域不变的，减少了域间差异，源域样本训练的模型也可以在目标域上更好的应用，网络训练结束后，保存最优模型，将新的心拍样本输入到保存的最优模型中，获得最终分类效果。使用多特征提取器可以增加特征的丰富性，更加全面的提取心电信号的细节信息，同时使用对抗域自适应学习的方法，可改善不同域样本分布不同的现象，获得高度概括源域样本和目标域样本之间的域不变特征，通过这些特征训练一个对目标域高度适用的分类模型，可提高数据分布不同的跨域心电信号的分类精度。
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公开(公告)号：CN111436926A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010257349.9
申请日：2020-04-03
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC分类号： A61B5/0402 , A61B5/0472 , A61B5/00
摘要： 一种基于统计特征和卷积循环神经网络的房颤信号检测方法，通过对两种不同类型不同维度的特征进行融合，得到特征集，使用粒子群优化算法训练支持向量机，并使用带权重的支持向量机对心电信号进行分类，将统计特征和卷积循环神经网络结合起来，有效解决了目前房颤信号检测存在的问题，更加全面的概括了房颤信号的特征，提高了房颤限号检测的精确度。
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公开(公告)号：CN111419220A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010227774.3
申请日：2020-03-27
申请人： 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东大学齐鲁医院
摘要： 一种基于共振稀疏分解的十二导联心电信号房颤检测方法，根据房颤信号的特点，利用共振稀疏分解对心电信号进行处理，将分解出的低共振分量部分送入神经网络中进行训练，逐个导联训练后通过投票算法（Voting）将各训练模型得出的概率进行联合运算，得到最终的检测结果，用于房颤检测时无需额外手工提取其他特征，网络结构简单，缩短了运算时间，可以实现实时房颤信号检测。针对房颤信号中“P波消失，出现F波”的表现特点，以共振稀疏分解为基础，突出房颤信号特点，通过简单的神经网络结构，保准准确率的基础上减少了运算时间。
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