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公开(公告)号：CN112883151A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110094965.1
申请日：2021-01-25
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/36 , G06F40/295 , G10L13/02 , G10L15/26 , G10L15/30 , H04L29/08
摘要： 本发明公开了一种智能问答实现方法及一种智能问答系统，属于智能问答技术领域，该智能问答实现方法采用检索式智能问答与基于知识图谱的智能问答相结合，基于云边端协同实现，云上部署有知识图谱，NLP相关模型和Elasticsearch；边上部署有语音识别模型和语音合成模型；终端设备上部署有语音采集装置及语音播放装置。本发明可以实现在高精度的情况下，提高问答系统的实时性，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN112631725A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011554476.1
申请日：2020-12-24
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
IPC分类号： G06F9/455 , G06F9/50 , G06N5/04 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06F16/36 , G06F16/951 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F16/29 , G06F21/62 , G06F21/60 , H04L29/08 , G16Y20/20 , G16Y30/00 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/50
摘要： 本申请公开了一种基于云边端协同的智慧城市管理系统及方法，所述管理系统包括：感知层、边缘层、云层；所述感知层，用于感知各类数据，并将所述数据发送所述边缘层；所述边缘层，用于通过边缘智能网关对实时、局部性的数据进行处理，并将非实时、全局性的数据发送所述云层；所述云层，用于对所述非实时、全局性的数据进行处理，确定相应智慧城市物联网系统的业务决策。将云层、边缘层、感知层紧密融合且协同工作，通过边缘智能网关对实时、局部性的数据进行处理，从而实现了利用边缘网关的边缘计算能力，完成边缘层与感知层的信息协同，通过缩短数据传输距离，从而满足高实时性任务要求，而云计算则可以根据需要，极大地提高计算和存储可用性。
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公开(公告)号：CN112291333A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011152212.3
申请日：2020-10-26
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
IPC分类号： H04L29/08
摘要： 一种基于亲和注册机制的边缘设备协同计算方法，边缘设备child node与边缘节点master处于同一局域网内通常为多对多的关系，同一设备可以注册在多个边缘节点，边缘节点同时拥有该设备的规则写入控制权。边缘节点master与边缘设备child node共同组成边缘集群，边缘节点作为master主节点，边缘设备充当child node节点。child node节点的数据传输至边缘节点master数据中心依据需求进行FFT变换、图像推理识别等数据分析操作。网络连接层面不要每个master节点与child node节点直接相连，master节点接收边缘设备child node注册时引入亲和注册机制，依据预设置标签进行相应配对决定child node注册至哪一个master节点并保存其核心配置数据。使得设备管理与发现更加灵活。
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公开(公告)号：CN112099951A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010971235.0
申请日：2020-09-16
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
IPC分类号： G06F9/50
摘要： 一种基于KubeEdge组件的局域边缘设备协同计算方法，边缘设备child node依靠局域网络完成与核心云Kubernetes集群的隔离，边缘设备child node借用核心云丰富计算能力，整个过程中尽量避免边缘设备child node与核心云直接进行交互数据。边缘设备child node在请求核心云计算资源前先进行FFT变换、采样等数据预处理操作使得数据脱敏然后经由局域网经边缘节点master路由后再上传至核心云进行深度计算。通信层面通过局域网连同附近边缘设备解决网络中断脱机问题，边缘节点master充当路由角色同时能够下发核心云配置文件及管理边缘设备child node。
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公开(公告)号：CN114625524A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011463530.1
申请日：2020-12-14
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
摘要： 一种基于Docker镜像分层设计的云边端模型下发方法，云端负责模型训练并将模型保存至模型仓库，边缘节点与云端配置同一模型仓库并可连接至云端下载镜像文件。云端基于边缘节点现场应用需求分步编排模型推理镜像文件，以配置Yaml文件形式完成编排并下发至边缘节点。边缘节点依据该配置文件构建镜像，从本地拉取镜像文件并创建模型推理服务。
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公开(公告)号：CN112650560A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202110060384.6
申请日：2021-01-18
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
摘要： 本发明公开一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法，涉及云端部署技术领域；通过云端集群训练云化机器人模型并创建容器进行云化机器人模型测试，通过云端集群创建模型部署容器，并管理云化机器人内容器化管理工具，通过云端集群依据云化机器人所处环境以及云化机器人所需理解和决策能力利用容器化管理工具及模型部署容器自动拉取云化机器人模型及模型运行环境，下发至相应的云化机器人。
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公开(公告)号：CN112511803A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011311399.7
申请日：2020-11-20
申请人： 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
IPC分类号： H04N7/18 , H04N21/2187 , H04N21/433 , G06N3/08 , G06N3/02
摘要： 本申请公开了一种基于云边端的水流管理系统，管理系统包括：若干水域监拍设备，用于采集水域的视频数据；视频数据管理平台，用于获取若干水域监拍设备的视频数据，并进行相应的处理，以生成各水域监拍设备的直播视频和/或录播视频；并与云平台连接，在接收到云平台获取相应水域监拍设备的直播视频和/或录播视频的指令时，向云平台发送相应水域监拍设备的直播视频和/或录播视频；云平台，用于获取相应水域监拍设备的直播视频和/或录播视频，并发送监控平台。本申请在通信网络不好的时候，通过视频数据管理平台可以更快的获取各监拍设备对相应水域拍摄的视频数据，从而提高水域管理人员对水域管理的工作效率。
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