一种大数据系统构件的自动选型方法

    公开(公告)号:CN106126515A

    公开(公告)日:2016-11-16

    申请号:CN201610312904.7

    申请日:2016-05-12

    IPC分类号: G06F17/30

    CPC分类号: G06F16/90

    摘要: 本发明涉及一种大数据系统构件的自动选型方法,属于计算机数据库管理技术领域,该方法分为三个阶段,训练阶段、使用阶段和动态更新阶段。用户先收集初始训练数据,进行训练阶段;再将训练阶段得到的选型决策树应用于大数据系统构件的自动选型;之后,根据用户的反馈对选型决策树进行动态更新,使得选型决策树提高选型的准确度。本方法可提高选型的准确度,能够有效减少用户对大数据系统调研、选择、决策的时间,使得用户可以快速地开发他们的大数据应用。

    强降水预测方法、装置、电子设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN118627661A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410656367.2

    申请日:2024-05-24

    申请人: 清华大学

    摘要: 本发明提供一种强降水预测方法、装置、电子设备及可读存储介质,其中的方法包括:基于预先训练的降水演变模型,根据历史雷达回波拼图序列,预测得到设定未来时刻的未来雷达回波拼图序列;根据未来雷达回波拼图序列,获取设定未来时刻的强降水预测结果;其中,降水演变模型包括中尺度网络、小尺度网络以及时空辨别器,中尺度网络中融入有平流方程引导的算符。该方法通过将平流方程引导的算符和多层次理论启发的结构融入到数据驱动的人工智能基础模型中,使得到的降水演变模型能够更加准确地预测雨量和位置,不仅解决了强降水预测易消散的问题,还能更好地适应降水演化中的多层次现象,进而提升对强降水的预测精度。

    基于训练质量分析的超参数优化方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN117933370A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410326051.7

    申请日:2024-03-21

    申请人: 清华大学

    摘要: 本发明涉及机器学习技术领域,提供一种基于训练质量分析的超参数优化方法、装置及电子设备,其中的方法包括:获取当前超参数试验的监测变量统计值,以及训练质量变量;根据监测变量统计值和所述训练质量变量,计算训练质量指标;在训练质量指标满足超参数试验停止条件的情况下,停止当前超参数试验,并调整在后超参数试验的超参数。该方法通过在超参数优化过程中引入训练质量指标,显著提升了深度神经网络超参数优化过程中效率和性能的平衡问题,能够及时发现存在训练质量问题的超参数试验并提前终止,节省了计算资源,还提升了实验效率。

    支持物联网场景的分布式时序数据库副本共识协议的方法

    公开(公告)号:CN116561221B

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202310440709.2

    申请日:2023-04-21

    IPC分类号: G06F16/27 G06F11/14

    摘要: 本发明提供支持物联网场景的分布式时序数据库副本共识协议的方法,包括:获取时序数据库的写入请求,在时序数据库的共识层执行本地写入请求;在所述共识层执行本地写入请求后向当前节点所在共识组内的其它节点执行写入请求,同步线程流程,形成副本组;基于所述同步线程流程,接收同步的共识写入请求,并更新系统状态;基于同步的共识写入请求,通过异步回调进行最终系统状态更新,完成时序数据库物联网共识建立。本发明解决了现有时序数据库日志写入成本高、缺少对整体资源控制的问题。

    一种事件数据处理方法及相关设备

    公开(公告)号:CN117372941A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202210778563.8

    申请日:2022-06-30

    摘要: 本申请提供了一种事件数据处理方法,包括:获取事件相机拍摄的事件数据,其中,事件数据包括事件发生的时间戳、像素点坐标和亮度变化情况;根据预设时间段内的多个事件数据,生成事件帧矩阵,其中,事件帧矩阵中的矩阵元素的位置对应像素点坐标,矩阵元素的值表示对应像素点有无事件以及有事件的像素点的事件极性,像素点有事件表示像素点在预设时间段内亮度发生变化,像素点无事件表示像素点在预设时间段内亮度无变化,事件极性包括亮度变高、亮度变低。这样,无需逐个记录该像素点坐标在预设时间段内的所有事件数据,减小了需要记录的数据的数量。

    基于状态机的视觉智能检测鲁棒性增强方法及系统

    公开(公告)号:CN117173431A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202310927491.3

    申请日:2023-07-26

    申请人: 清华大学

    摘要: 本发明提供了一种基于状态机的视觉智能检测鲁棒性增强方法及系统,包括:建立开发接口,所述开发接口包括业务状态定义类和业务状态转换逻辑类;所述开发接口输入参数包括当前状态及最新的检测结果,通过开发接口反馈更新后的状态;通过所述开发接口构成业务逻辑源文件,进行业务逻辑源文件和视觉检测模型配置文件的编写,通过状态启动器构建状态机推理进程和业务逻辑分析进程;通过状态机推理进程和业务逻辑分析进程进行视觉检测任务并监听收到的消息,发现新的检测结果触发状态转移处理程序并更新状态。本发明解决了现有目标检测鲁棒性差容易导致误判的问题。

    基于切割环识别的边界表示转换为构造实体几何的方法

    公开(公告)号:CN117173363A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202310909185.7

    申请日:2023-07-24

    申请人: 清华大学

    摘要: 本发明提供一种基于切割环识别的边界表示转换为构造实体几何的方法,包括:通过外夹角和法向量分别对边界表示实体的边和面进行凹凸性判断,识别切割环;基于所述切割环对边界表示实体进行分解,得到二叉分解树;基于所述二叉分解树,从底部向上进行遍历,生成对应的构造实体几何树,通过对已知形状的曲线和曲面进行组合生成构造实体几何,本发明解决了现有计算机设计辅助软件边界表示与实体几何之间转换过程复杂,导致设计流程效率低的问题。