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公开(公告)号：CN119583579A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411716592.7
申请日：2024-11-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L67/1097 , H04L47/6275 , H04L47/52 , H04L47/2425
Abstract: 本发明属于RDMA及云内存池化领域，提供了一种基于RDMA的云内存池优先级流控方法及系统，本发明使用云服务器作为多个本地节点的云端云内存池，通过RDMA实现本地节点对云内存池服务器中内存的读写，逻辑上扩展本地节点的内存容量，并通过动态调控算法监测各本地节点对云内存池的内存需求及内存利用率，动态调控云内存池为各个本地节点分配的内存容量，提高内存利用率，同时，通过维护一个包含各个本地节点优先级的表，在发生网络拥塞时，通过优先级调度，实现网络拥塞控制，在保证网络吞吐量的同时，为高优先级节点提供高速稳定的数据传输与远程内存访问，保证重要事务的处理速度。
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公开(公告)号：CN119557409A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510121723.5
申请日：2025-01-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东浪潮智慧医疗科技有限公司 , 山东健康医疗大数据有限公司
IPC: G06F16/3329
Abstract: 本发明涉及知识问答技术领域，涉及基于多模块协同优化的智能问答方法及系统，方法包括：将待回答的问题，输入到知识问答模型中，知识问答模型输出知识问答结果；模型中的知识范围判断模块判断依靠自身知识能否解决问题，如果不能就进入动态检索模块；动态检索模块根据待回答问题对记忆知识库的内容进行相似性检索，如果检索结果不符合要求，则进入多层次问题改写模块；多层次问题改写模块对待回答的问题进行改写，将改写的问题输入知识筛选模块；知识筛选模块根据改写的问题，输出筛选出的文档，自反思优化模块根据文档和问题生成初步答案，并判断初步答案的是否合理，如果不合理就进行自反思优化，为智能问答技术的发展提供了新的解决方案。
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公开(公告)号：CN119557113A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510131779.9
申请日：2025-02-06
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明提供了一种用于异构设备的深度学习大模型训练方法及系统，其属于模型训练技术领域，为了解决传统方案在深度学习大模型的训练时，无法对异构GPU集群进行有效利用的问题，所述方案基于提出的虚拟设备概念，通过将待训练的深度学习大模型的不同网络层划分为若干阶段，每个阶段所有网络层的前向传播和反向传播计算均由独立的虚拟设备执行，同时，结合提出的混合并行训练策略来协调不同构的GPU资源的利用，实现高效的模型训练。
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公开(公告)号：CN119544262A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411478540.0
申请日：2024-10-22
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 国网山东省电力公司聊城供电公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/1001 , H04L67/12
Abstract: 本公开涉及网络安全技术领域，提出了一种智能电网自适应防御与流量动态优化方法及系统，包括如下步骤：获取智能电网的实时网络流量；采用基于机器学习算法对获取的实时网络流量进行检测，判断是否受到DoS攻击；对于检测到的攻击流量，自动执行DoS攻击防御响应措施；对于检测到的正常流量，通过网络负载均衡，以及基于核密度估计的优先级队列管理进行优化，对网络流量进行网络流量动态管理。本公开能够及时识别、应对智能电网中的拒绝服务(DoS)攻击，同时通过流量动态优化管理，优化网络资源的分配，提升整体网络性能，提高电力系统运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN119513498A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411673870.5
申请日：2024-11-21
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 青岛理工大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/20
Abstract: 本发明属于时间序列预测的技术领域，更具体地，涉及一种基于深度集成学习模型和高低频分离的时间序列数据预测方法。所述方法包括：收集系统中的时间序列数据，对得到的数据进行预处理；对原始时间序列数据进行VMD变分模态分解，将时间序列分解成K个有限带宽的模态分量；联合最大信息系数法和重构误差分析法来确定最佳的分解模态数量K；对分解的所有模态使用过零率和中心频率来划分高低频分量；分别针对高频分量和低频分量建立合适的预测模型；将所有模态预测结果进行叠加，得到最终的时间序列预测结果。本发明组合了多种深度学习模型使得预测方法具备更强的灵活性和适应性，能够针对不同特征的分量选择合适的模型进行预测，从而提升整体性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119474418A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411506302.6
申请日：2024-10-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F16/48 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了基于多视角中心结构的多模态哈希检索方法、系统、设备及介质，属于人工智能及多模态哈希检索技术领域，本发明要解决的技术问题为多模态哈希检索过程中类内紧凑性和类间可分性之间取得平衡，采用的技术方案为：构建多模态数据集；构建基于多视角中心结构的多模态哈希检索模型；训练模型；其中，构建基于多视角中心结构的多模态哈希检索模型具体如下：模态特定原型学习：利用图像模态深度多层感知器和文本模态深度多层感知器分别从对应模态中提取细化特征，并计算图像模态和文本模态细化特征的平均值获取模态特定原型，进而获取图像模态的独特特征和文本模态的独特特征；多模态集成类原型学习；多视角语义增强哈希学习。
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公开(公告)号：CN119474417A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411506301.1
申请日：2024-10-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F16/48 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了基于原型的联邦医学多模态哈希检索方法、系统、设备及介质，属于联邦学习及多模态哈希检索技术领域，本发明要解决的技术问题为如何在多模态哈希检索过程中有效地保障医学数据的隐私性和安全性，避免因数据的不平衡造成的失衡缺陷，采用的技术方案为：构建医学多模态数据集；构建基于原型的联邦医学多模态哈希检索模型：利用神经网络和深度学习技术构建基于原型的联邦医学多模态哈希检索模型；训练模型：利用最终的数据集对基于原型的联邦医学多模态哈希检索模型进行训练；构建基于原型的联邦医学多模态哈希检索模型具体如下：医学多模态融合；原型参数增强学习；哈希检索查询。
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公开(公告)号：CN119449893A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411568604.6
申请日：2024-11-05
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智控科技创新有限公司
Abstract: 本发明属于程序控制系统的技术领域，具体地，涉及一种基于Qt的EtherCAT主站系统及多任务调度方法。所述系统包括人机交互模块、任务调度管理模块、EtherCAT主站协议栈功能模块、XML从站配置文件解析模块、网口通信模块和串口通信模块；人机交互模块包括业务实时显控、EtherCAT通信数据在线调试、业务基础配置及模块化调试和系统鉴权；任务调度管理模块包括系统的工作状态管理、复杂业务数据的处理模块和任务调度；EtherCAT主站协议栈功能模块包括被控对象的实时数据处理、被控从站的业务控制逻辑管理、EtherCAT主站初始化流程和被控对象的业务处理过程接口实现。本发明显著提高了EtherCAT主站系统的开发效率和系统性能，满足现代工业控制系统对实时性、稳定性和用户体验的要求。
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公开(公告)号：CN119417468A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411532142.2
申请日：2024-10-30
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明公开的一种基于多维数字水印指纹的跨链交易追踪方法及系统，所述方法包括：交易参与方通过DID完成身份注册，获取VC；身份链为可验证凭证VC生成哈希值作为指纹密钥，并将其储存在身份链上；交易发起方使用DWT变换在跨链交易中依次嵌入鲁棒性水印和脆弱性水印；交易发起方将完成水印嵌入的跨链交易转发给中继链，并由中继链对其进行指纹密钥验证；验证通过，中继链转发跨链交易给交易接收方；交易接收方提取跨链交易中的脆弱性水印，并验证水印完整性，再通过提取验证鲁棒性水印，追踪跨链交易来源。本公开结合鲁棒性水印、脆弱性水印及指纹密钥，实现了交易发起方的合规性监管、跨链交易追踪、安全监管。
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公开(公告)号：CN119416268A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510033845.9
申请日：2025-01-09
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明属于大模型保护数据的技术领域，更具体地，涉及基于马尔可夫决策过程的大语言模型多阶段隐私保护方法。所述方法包括系统建模，设计基于MDP的动态隐私保护模型MDP‑PPFC。所述模型包括系统状态和状态转换，在系统中引入纳什均衡的功能来分析模型中的收益函数，用户和系统可以找到保护隐私问题的权衡来最大化准确结果；系统分析，获取MoD数据效用测量和分析隐私损失；最优防御策略中的强化学习，修改SARSA强化学习算法以在提出的模型中获得零和多阶段博弈的独占纳什结果。本发明解决了各种局限性导致先前的研究无法全面揭示隐私保护过程中所面临的风险的问题。
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