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公开(公告)号：CN103458498B
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201310421213.7
申请日：2013-09-16
Applicant: 山东省计算中心 , 山东华迪智能技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种智能的无线传感器网络时间同步方法，用于为无线传感器网络提供可靠、稳定的时间同步服务，所述方法包括如下内容：点到点的时间同步，通过单位误差漂移计数量获得更简便快捷的同步误差漂移计算和补偿方法；时间同步误差智能分析，通过对节点间同步误差智能分析，智能化选择单位漂误差移计数量，从而实现更精确、稳定的时间同步；网络同步扩散，依据本发明点到点的时间同步和同步误差智能分析，使得网络中各节点根据距离时间基准源的远近逐步将时间同步扩散到全网，从而实现全网络的时间同步。本发明建立了智能的无线传感器网络时间同步方法，为用户提供更优质高效的无线传感器网络时间同步服务。
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公开(公告)号：CN103458498A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310421213.7
申请日：2013-09-16
Applicant: 山东省计算中心 , 山东华迪智能技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种智能的无线传感器网络时间同步方法，用于为无线传感器网络提供可靠、稳定的时间同步服务，所述方法包括如下内容：点到点的时间同步，通过单位误差漂移计数量获得更简便快捷的同步误差漂移计算和补偿方法；时间同步误差智能分析，通过对节点间同步误差智能分析，智能化选择单位漂误差移计数量，从而实现更精确、稳定的时间同步；网络同步扩散，依据本发明点到点的时间同步和同步误差智能分析，使得网络中各节点根据距离时间基准源的远近逐步将时间同步扩散到全网，从而实现全网络的时间同步。本发明建立了智能的无线传感器网络时间同步方法，为用户提供更优质高效的无线传感器网络时间同步服务。
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公开(公告)号：CN119557409B
公开(公告)日：2025-05-09
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：CN119851693A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510010866.9
申请日：2025-01-03
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: 本发明提出了基于混合池化策略的轻量化伪造语音检测方法及系统，属于语音处理及生物识别技术领域；通过卷积池化操作从原始语音数据中提取时频信息；基于混合池化方法从时频信息中提取高级特征表示，即：采用最大池化法提取低频特征，采用平均池化法提取高频特征；将低频特征和高频特征进行特征拼接以获得高级特征表示；按照频域和时序的方向对高级特征表示进行统计计算以获得高级特征统计结果；基于全连接层对伪造语音进行检测并输出检测结果。本发明能够在避免特征信息损失的基础上，降低伪造语音检测时的计算量及计算复杂性，应对未知攻击能力强；同时，显著提高了对伪造语音进行检测的准确率。
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公开(公告)号：CN114896403B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210565193.X
申请日：2022-05-23
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
IPC: G06F16/353 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了基于门控机制的企业二级行业分类方法及系统，包括：获取待分类的企业信息；将待分类的企业信息，输入到训练后的企业二级行业分类模型中，输出企业二级行业分类结果；其中，训练后的企业二级行业分类模型，其工作原理是：获取待分类企业信息的单词特征向量，再从单词特征向量中提取企业信息的上下文向量；然后，将单词特征向量与上下文向量进行拼接；对拼接后的向量分别提取上下文特征和局部显著特征；对提取的两种特征进行加权融合，将融合后的特征进行分类，得到最终分类结果。本发明减少了传统二级行业分类中的人力开支，缩短了企业行业分类的系统执行时间，且分类结果准确、系统安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119474622B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510059378.7
申请日：2025-01-15
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本公开提供了一种面向电磁有限元方程组的并行迭代求解方法及系统，涉及电磁有限元技术领域，包括：构建待求解的电磁有限元方程组#imgabs0#；将电磁有限元方程组划分为多个计算子任务，将子任务的子矩阵块#imgabs1#和子右端项向量#imgabs2#分配给超级计算机中的各进程；利用初始化后的Householder‑GMRES算法，各进程并行进行子任务的计算，得到各进程的局部最优解#imgabs3#；对各进程的局部最优解#imgabs4#进行汇总，得到电磁有限元方程组的最优解#imgabs5#；本发明将电磁有限元、Householder‑GMRES算法、并行计算三者结合起来，利用并行优化技术提高电磁有限元线性方程组求解效率。
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公开(公告)号：CN119557849A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411610574.0
申请日：2024-11-12
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)
IPC: G06F18/27 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G01W1/10 , G01W1/02 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及气象温度预测方法、系统、存储介质及设备，获取历史温度数据和影响温度变化的气象数据并预处理；预处理后的数据分别利用正向和反向的LSTM网络处理，得到时间序列的前向和后向隐藏状态序列，经拼接或逐元素加和得到双向隐藏状态序列；通过权重矩阵，将双向隐藏状态映射到注意力得分，经归一化处理得到每个时间步的注意力权重，并利用得到的注意力权重对双向隐藏状态序列加权求和，利用得到的上下文向量经全连接层处理，生成温度预测值。结合了双向LSTM和注意力机制，不仅增强了模型对复杂温度时间序列数据的处理能力，而且提高了预测的准确性和鲁棒性，从而应对传统方法的不足。
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公开(公告)号：CN119339739A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411394677.8
申请日：2024-10-08
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: 本发明提供了一种基于域泛化的机械设备无监督异常声音检测方法及系统，本发明通过构建基于全局上下文的SE‑ECA融合注意力机制模块，分别构建MFCC分支网络架构和Log‑Mel分支网络架构，将所述模块添加至各分支网络架构中，分别对MFCC谱图特征和Log‑Mel谱图特征进行音频特征提取；将两个分支网络架构提取的音频特征嵌入在通道维度上进行合并，形成综合特征向量，对综合特征向量进行分类；构建并训练异常检测模型，异常检测模型利用高斯混合模型计算全局异常分数，在利用局部异常因子检测局部异常，再进行加权平均，本发明可以自动学习正常声音特征并检测异常，提升设备的异常检测性能。
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公开(公告)号：CN119312321A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411267580.0
申请日：2024-09-11
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F21/55 , G06F21/57 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F40/284
Abstract: 本发明涉及一种基于超图表示学习的内部威胁检测方法，包括：计算行为持续时间并整合数据；数据预处理并划分数据集；通过训练集训练超图神经网络；测试集中，判断节点是否存在于训练集，如果是，进行节点向量表示；否则，进行超图神经网络表示学习；特征构造；包括：计算两两属性特征之间的余弦相似度，并计算这些余弦相似度的平均值与方差，作为新的特征；分类模型训练与测试；输出异常行为检测结果。本发明首次将超图神经网络运用到内部威胁异常检测。大大节约时间。同时超图神经网络属于归纳式学习方法，可以根据已有模型归纳出未曾出现过的节点，从而提高出现新节点行为事件的判断。
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公开(公告)号：CN119295702A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411439990.9
申请日：2024-10-15
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: G06T17/20 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0495
Abstract: 本发明提出基于深度3D可变形模型的3D网格重构方法及系统，涉及3D网格重构技术领域。包括将3D网格数据输入至深度3D可变形模型的编码器，利用跳步部分注意力螺旋卷积对3D网格数据进行编码，得到特征向量；将特征向量输入至深度3D可变形模型的解码器中，分别进行基于注意力的邻域选择和聚合权重解耦的非局部空间特征聚合、以及进行基于螺旋邻域的空间特征聚合，并基于多头注意力再次进行空间特征聚合，得到聚合结果；将聚合结果输入至部分注意力螺旋卷积中，得到重构的3D网格。本发明使用跳步螺旋卷积实现了模型的轻量化，提出的特征聚合方法只在训练中学习权重聚合矩阵，在推理阶段无需额外的成本。
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