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公开(公告)号：CN119396765A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411498353.9
申请日：2024-10-25
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 清华大学
IPC: G06F15/78
Abstract: 本公开涉及芯片技术领域，具体涉及一种基于有源中介层的芯粒间传输方法和互连结构，所述基于有源中介层的芯粒间传输方法，包括：功能芯粒核心逻辑与芯粒接口交互，向有源中介层发送链路层数据片flit；有源中介层的路由层解析所述链路层数据片flit，确定所述链路层数据片flit的报文类型；若报文类型为数据类，则通过数据平面进行路由转发；若报文类型为配置类或者消息类，则通过控制平面的专用总线进行转发。上述技术方案采用数据平面结合控制平面的正交架构，把不同特点的业务数据流分开，提高了各自通信网络的互连架构定制化程度，效率更高；同时，减少了配置传输、消息传输和数据传输的相互干扰，更好地保障了数据通信的高带宽和消息通信的事实性。
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公开(公告)号：CN118739211A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410755435.0
申请日：2024-06-12
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
Abstract: 本发明涉及电力技术领域，公开一种智能断路器以及电力线传感网络系统。所述智能断路器包括：采样单元，用于将电学模拟信号转换为数字信号；通算一体单元，用于执行以下操作：对所述数字信号执行相应运算以获取运算结果；根据所述运算结果生成相应的控制信号并通过预设调制方式传送所述控制信号，所述预设调制方式为开关调制与脉冲宽度调制结合的调制方式；以及通过所述预设调制方式传送所述运算结果至外围设备，以及智能保护单元，用于在接收到所述控制信号的情况下，根据所述控制信号执行相应的操作。本发明在满足端侧计算能力需求的同时降低系统功耗，提升了智能断路器在端侧的就地保护能力；还可以节省器件占用体积，提高智能断路器的集成度。
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公开(公告)号：CN118731533A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410755436.5
申请日：2024-06-12
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司
Abstract: 本发明涉及电力领域，公开了一种用于确定电力设备的健康度的方法与系统，所述方法包括：获取与电力设备的多个特征参数相应的多个特征值；根据每个特征值的参考值、上限与下限、以及每个特征值所对应的特征参数的故障权重，确定每个特征值表征的电力设备的加权健康度以及每个特征值所对应的特征参数的健康权重；根据每个特征值所对应的特征参数的故障权重与健康权重，确定电力设备的最高健康度；以及根据每个特征值表征的电力设备的加权健康度、每个特征值所对应的特征参数的健康权重、以及电力设备的最高健康度，确定电力设备的第一实际健康度。本发明可高效且精确地确定电力设备的实际健康度，从而可基于健康度诊断电力设备的健康状态。
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公开(公告)号：CN114817567A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210471066.3
申请日：2022-04-28
Abstract: 本发明公开了分类号共现网络的构建方法、技术机会识别方法和系统，属于技术机会识别领域。采用联合专利分类(CPC)的语义信息和共现信息相结合形成CPC共现网络，再通过图神经网络模型挖掘CPC节点之间隐藏的连接模式，然后预测与代表目标领域的人工节点可能发生连接的CPC节点，最终识别目标领域未来可能出现的技术发展点，为技术发展战略的制定提供一定的决策支持。本发明能够充分结合CPC的语义信息和共现信息挖掘技术之间潜在的关联，丰富的节点特征为模型的学习提供了良好的基础，可以帮助更好地进行技术机会的识别。
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公开(公告)号：CN114780617A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210483086.2
申请日：2022-05-05
Applicant: 中国工程院战略咨询中心 , 华中科技大学 , 清华大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据和主题模型的技术清单生成方法，包括：获取与某个技术领域对应的多个科技文献，对该科技文献进行数据处理，并将处理后的多个科技文献存储在科技文献数据库中，将科技文献数据库中的所有科技文献输入训练好的支持向量机模型SVM中进行技术类别划分，并将技术类别划分结果存储在科技文献数据库中，将科技文献数据库中属于同一技术类别的科技文献合并为一个文档，所有文档形成文档库，对文档库先后进行停用词去除和低频词去除处理，以得到更新后的文档库，使用主题建模算法LDA对更新后的文档库进行主题聚类，以得到所有主题对应的单词分布矩阵。本发明能解决基于专家研判的方法存在的主观性强、成本较大的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112633011A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011610820.4
申请日：2020-12-30
Applicant: 清华大学 , 华中科技大学 , 中国工程院战略咨询中心
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/253
Abstract: 本发明属于数据挖掘与利用技术领域，公开了一种融合词语义与词共现信息的研究前沿识别方法及设备。该方法包括：对论文数据进行时间切片；从单一时间切片的论文数据中提取技术关键词；统计技术关键词的共现频率构建词共现网络；根据技术关键词的相似度形成语义相似度网络；融合词共现网络和语义相似度网络来构建语义共现网络，并将技术关键词聚类成多个簇团；对所有时间切片的语义共现网络都进行聚类；对相邻时间切片的簇团进行相似度计算形成主题演化脉络图；同时满足主题年龄短、主题发展率高、主题热度高的研究主题即为前沿主题，前沿主题中的热门技术即为研究前沿。本发明能够更加客观、准确地进行研究前沿的识别。
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公开(公告)号：CN114780140B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210486646.X
申请日：2022-05-06
Applicant: 中国工程院战略咨询中心 , 华中科技大学 , 清华大学
IPC: G06F8/76 , G06F8/61 , G06F9/455 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及数控机床领域和智能制造领域，具体涉及一种数控系统中基于深度学习模型的Docker容器部署方法，包括如下步骤：将深度学习模型的训练代码和环境依赖打包，创建Docker镜像文件；将Docker镜像文件传输至数控系统云平台，然后将其实例化为Docker容器；将数控机床的加工数据远程传输至数控系统云平台，载入Docker容器；基于云平台提供的算力资源基础和数控机床提供的加工数据基础，在Docker容器中进行深度学习模型的训练，将训练完成的深度学习模型保存为序列化格式；通过云平台将序列化格式的深度学习模型远程传输至智能数控系统。该方法结合迁移学习的思想，能够简单有效地完成深度学习模型的训练与部署，以提高数控机床的加工精度、加工速度和可靠性。
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公开(公告)号：CN114780617B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210483086.2
申请日：2022-05-05
Applicant: 中国工程院战略咨询中心 , 华中科技大学 , 清华大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据和主题模型的技术清单生成方法，包括：获取与某个技术领域对应的多个科技文献，对该科技文献进行数据处理，并将处理后的多个科技文献存储在科技文献数据库中，将科技文献数据库中的所有科技文献输入训练好的支持向量机模型SVM中进行技术类别划分，并将技术类别划分结果存储在科技文献数据库中，将科技文献数据库中属于同一技术类别的科技文献合并为一个文档，所有文档形成文档库，对文档库先后进行停用词去除和低频词去除处理，以得到更新后的文档库，使用主题建模算法LDA对更新后的文档库进行主题聚类，以得到所有主题对应的单词分布矩阵。本发明能解决基于专家研判的方法存在的主观性强、成本较大的技术问题。
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公开(公告)号：CN112069314B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202010866432.6
申请日：2020-08-25
Applicant: 清华大学 , 华中科技大学 , 中国工程院战略咨询中心
Abstract: 本发明属于特定领域发展态势分析领域，并具体公开了一种基于科技文献数据的特定领域态势分析系统，其包括数据获取模块、任务管理模块、态势分析引擎模块、可视化输出模块、数据资源库，其中：数据获取模块用于接收用户提供的关键词并生成检索式，根据检索式从数据资源库或外部平台资源库中检索得到相关科技文献数据；任务管理模块用于选择所需的态势分析任务类型及分析维度；态势分析引擎模块用于根据选择的态势分析任务类型及分析维度，对相关科技文献数据进行分析；可视化输出模块用于对分析结果进行可视化展示并生成态势分析报告。本发明利用科技文献数据分析特定领域当前整体态势，解决了传统的仅依靠专家知识对特定领域态势分析的弊端。
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公开(公告)号：CN106683180B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201710000999.3
申请日：2017-01-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种图像处理方法及系统，该方法包括：针对待成像物体，采集多帧荧光二维图像数据；以所述荧光二维图像数据作为输入，利用扩散方程理论建立第一方程，所述第一方程用于描述所述待成像物体的荧光分子探针的真实目标分布与所述荧光二维图像数据的对应关系；采用预设求解方法对所述第一方程进行求解处理，以得到所述待成像物体的荧光分子探针的最终重建目标分布，所述最终重建目标分布用于描述所述待成像物体的荧光分子探针断层成像的三维重建结果。无需借助其他成像模态提供的辅助先验信息，大大降低了成像系统的成本和技术复杂度。
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