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公开(公告)号：CN112083877B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010507955.1
申请日：2020-06-05
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 苏州玄盾汽车科技有限公司
IPC分类号： G06F3/06
摘要： 一种车辆物联网云存储系统数据分组方法，涉及分布式数据管理技术领域，从车辆物联网分布式存储系统的访问特征入手，根据云存储系统数据访问的时间空间局部性，将具有强访问关联关系的数据进行分组。首先，通过模拟有限缓存空间下的数据的访问，获得缓存快照并建立缓存事务。其次，建立基于缓存事务的向量化数据访问特征，对数据进行初步分组。最后，以初步分组为点，数据间访问强度为边，按照访问强度从高到低的顺序建立关系图，动态的将形成的完全子图合并成数据分组。当数据分组中任何数据被访问时，其所在分组将被一起预取到缓存中。此方法减少了数据访问时的I/O次数和访问延时，整体上提升了车辆物联网云存储系统的数据读取效率。
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公开(公告)号：CN111818636A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010492831.0
申请日：2020-06-03
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 苏州玄盾汽车科技有限公司
摘要： 一种车载蓝牙定位系统及其定位方法，涉及蓝牙定位领域，定位系统包括用户移动设备终端、车载蓝牙终端和车身上呈矩形设置4个蓝牙信标锚点；蓝牙信标锚点、车载蓝牙终端接入车载网络；定位方法如下：蓝牙信标锚点分别向外发送RSSI并采集其他的RSSI，发送给用户移动设备终端；用户移动设备终端采集蓝牙信标锚点的RSSI后，对RSSI数据滤波；计算出各锚点间及与用户移动设备终端间的计算距离，根据各锚点间的实际距离计算校正因子，校正计算距离；建立坐标系，用双重三角形质心定位算法进行定位，得到用户移动设备位置。本发明具有硬件拓扑结构简单、所需计算数据量小，实时性强，受外界环境影响小、定位准确等优点。
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公开(公告)号：CN111818636B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202010492831.0
申请日：2020-06-03
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 苏州玄盾汽车科技有限公司
摘要： 一种车载蓝牙定位系统及其定位方法，涉及蓝牙定位领域，定位系统包括用户移动设备终端、车载蓝牙终端和车身上呈矩形设置4个蓝牙信标锚点；蓝牙信标锚点、车载蓝牙终端接入车载网络；定位方法如下：蓝牙信标锚点分别向外发送RSSI并采集其他的RSSI，发送给用户移动设备终端；用户移动设备终端采集蓝牙信标锚点的RSSI后，对RSSI数据滤波；计算出各锚点间及与用户移动设备终端间的计算距离，根据各锚点间的实际距离计算校正因子，校正计算距离；建立坐标系，用双重三角形质心定位算法进行定位，得到用户移动设备位置。本发明具有硬件拓扑结构简单、所需计算数据量小，实时性强，受外界环境影响小、定位准确等优点。
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公开(公告)号：CN112115108A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010950313.9
申请日：2020-09-11
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 苏州玄盾汽车科技有限公司
IPC分类号： G06F16/174 , G06F16/13
摘要： 一种车辆物联网云存储系统重复数据删除方法，涉及信息存储领域，步骤如下：将固定窗口置于未分块的起始位置，滑动窗口寻找不小于极大值的字节作为分块点、生成块指纹Chunkfp；记录滑动窗口内极大值 和分块长度SizeChunk；重复a、b，直至分块完成；依次排列三元组数据、建立三元组列表，三元组数据为 SizeChunk+1为下一分块长度；当有新的数据流输入时，执行步骤a，在三元组列表中寻找具有相同块指纹的三元组数据，找到时，将三元组列表中自具有相同块指纹的三元组数据起向后的各三元组数据中的SizeChunk+1依次作为对新输入的数据流分块的字节长度，对新输入的数据流进行分块，直至分块完成；未找到时，更新三元组列表；本发明分块速度快，系统数据吞吐率高。
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公开(公告)号：CN112083877A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010507955.1
申请日：2020-06-05
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 苏州玄盾汽车科技有限公司
IPC分类号： G06F3/06
摘要： 一种车辆物联网云存储系统数据分组方法，涉及分布式数据管理技术领域，从车辆物联网分布式存储系统的访问特征入手，根据云存储系统数据访问的时间空间局部性，将具有强访问关联关系的数据进行分组。首先，通过模拟有限缓存空间下的数据的访问，获得缓存快照并建立缓存事务。其次，建立基于缓存事务的向量化数据访问特征，对数据进行初步分组。最后，以初步分组为点，数据间访问强度为边，按照访问强度从高到低的顺序建立关系图，动态的将形成的完全子图合并成数据分组。当数据分组中任何数据被访问时，其所在分组将被一起预取到缓存中。此方法减少了数据访问时的I/O次数和访问延时，整体上提升了车辆物联网云存储系统的数据读取效率。
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公开(公告)号：CN115508335B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202211290178.5
申请日：2022-10-21
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 长江时代通信股份有限公司
IPC分类号： G01N21/65 , G06F17/14 , G06N20/00 , G06F18/241
摘要： 本方案涉及一种基于傅里叶变换的拉曼光谱曲线数据增强方法。所述方法包括：获取待处理拉曼光谱曲线进行快速傅里叶变换得到拉曼光谱曲线频域图；将拉曼光谱曲线频域图中的两端极端频率曲线峰屏蔽，得到目标拉曼光谱曲线频域图；确定频域掩模起始位置与宽度并执行频域屏蔽操作，判断对目标拉曼光谱曲线频域图的频域屏蔽操作是否合法；若合法，则对目标拉曼光谱曲线频域图进行逆傅里叶变换，得到数据增强的拉曼光谱曲线。通过利用快速傅里叶变换获得的拉曼光谱曲线对应的频域图进行屏蔽操作，可以保留原有拉曼光谱曲线数据的基本框架，在部分频率点进行轻微扰动，以达到合理数据扩充的目的，可以提升机器学习模型分类效果。
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公开(公告)号：CN116932887B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202310669701.3
申请日：2023-06-07
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 长江时代通信股份有限公司
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/951 , G06F16/48 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明所述一种基于多模态图卷积的影像推荐系统及方法，属于计算机技术领域。本发明综合利用图卷积对多模态特征聚合的方法，基于图卷积架构针对用户偏好实现影视作品的推荐。本方法首先通过爬虫算法，获取同一个用户对影视作品的评价记录、影视作品相关海报等信息；对数据集进行预处理，使用MixGen方法对数据进行增强，对数据集进行扩充；使用线性变换等方法将图像数据模态和文本数据模态表示为向量形式；对不同模态的信息进行提取，分别获取多模态中文本模态和图像数据模态的向量表示；利用图卷积对同一个模态进行层内和层间节点聚合，提取用户对电影的细粒度意图；利用层间聚合建立细粒度和粗粒度用户意图之间的关系，对不同模态的处理都建立超级节点结合；将聚合得到各模态的特征通过一个注意力机制层，增强不同模态之间的交互，最终获取影视作品推荐列表。本发明解决了现有的多模态推荐系统难以很好的在特定模式下对用户偏好建模以及不同模态数据难以进行交互的问题。
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公开(公告)号：CN106776967B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201611104325.X
申请日：2016-12-05
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 威海翰宝网络科技有限公司
IPC分类号： G06F16/182 , G06F16/172 , G06F16/13
摘要： 本发明涉及一种基于时序聚合算法的海量小文件实时存储方法及装置，其解决了现有分布式文件系统用于海量小文件时存在的存储效率低的技术问题，其采用数据聚合策略以数据的时间特性定义聚合空间，完成时序数据合并存储，通过将随机写转化为顺序写，本发明可广泛应用于海量小文件的存储。
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公开(公告)号：CN106776967A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611104325.X
申请日：2016-12-05
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 威海翰宝网络科技有限公司
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明涉及一种基于时序聚合算法的海量小文件实时存储方法及装置，其解决了现有分布式文件系统用于海量小文件时存在的存储效率低的技术问题，其采用数据聚合策略以数据的时间特性定义聚合空间，完成时序数据合并存储，通过将随机写转化为顺序写，本发明可广泛应用于海量小文件的存储。
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公开(公告)号：CN117236333B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202311339881.5
申请日：2023-10-17
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 南京龙垣信息科技有限公司
IPC分类号： G06F40/295 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明涉及信息安全技术领域，具体涉及一种基于威胁情报的复杂命名实体识别方法，包括：从不同专门收集威胁情报的网站获取CTI报告，对获取到的数据进行数据清洗，并构建训练模型的数据集；使用预训练模型RoBERT和BiLSTM获取句子中的词级的向量表示和字符级的向量表示，并将获取到的特征进行拼接；利用CBAM注意力机制和空洞卷积融合实体特征，并使用MLP预测词对关系分数，使用解码器获取最终的识别结果；使用AEDA方法进行数据增强；利用Label Smoothing方法使训练数据标签平滑化；使用训练好的模型对获取的数据进行实体检测；本发明解决了现有的威胁情报实体识别方法难以对威胁情报不规则实体进行准确识别，以及对中英混合实体识别困难的问题。
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