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公开(公告)号：CN112491960B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202011189498.2
申请日：2020-10-30
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: H04L67/10 , H04L67/51 , H04L69/22 , H04L9/40 , H04L67/1095 , H04L65/1073
Abstract: 本发明公开了一种面向SCM的工业互联网标识注册、解析方法及标识连接平台与系统，包括：根据客户端标识注册请求，调用工业互联网标识解析体系的接口进行标识注册；将标识注册信息的标识映射关系存储至标识连接平台数据库中，并将所述标识注册信息返回客户端；根据客户端标识解析请求，在标识连接平台缓存、标识连接平台数据库或工业互联网标识解析体系中进行标识解析查询，并将获取的相应标识映射关系返回至客户端。本发明通过标识连接平台将SCM系统与工业互联网标识解析体系进行关联，简化企业SCM应用与多个二级节点对接方式，打破了目前大多SCM应用都与行业二级节点强关联建设的现状，提高标识服务对接效率。
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公开(公告)号：CN111444694B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010139717.X
申请日：2020-03-03
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F40/186 , G06F40/18 , G06F40/174 , G06F40/253 , G06F16/907 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种通用的信息资源定制化汇交、发布方法，其步骤包括：1)进行基础运行数据注册与用户角色分发授权；根据基础运行数据中的汇交管理组织结构的层次关系生成一树状结构树；树状结构树中的每一一级节点设置一审核员，完成审核员与一级节点的映射绑定；树状结构树中的每一叶子节点设置一注册员，叶子节点的注册员通过其上一级节点或对应的一级节点的审核员进行分配和授权，完成注册员与对应叶子节点的映射绑定；2)对注册员提交的信息资源结构元数据进行校验；校验通过后提交发送给上级审核员进行审核；3)信息资源审核发布管理；审核员和系统管理员对提交的信息进行两级审核，并对审核通过的信息资源进行公开发布。
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公开(公告)号：CN111190936B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201911292750.X
申请日：2019-12-12
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F16/2458 , G06F21/64
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链技术的可信标识关联关系查询方法及相应存储介质与电子装置，区块链系统通过一区块链平台为标识平台、数据发布平台和关联关系发布平台提供区块链读写、合约管理及访问控制类接口；标识平台赋予所述数据发布平台一标识前缀并注册所述数据发布平台的数据集标识；关联关系发布平台建立数据集标识与论文标识信息之间的关联关系并发布到区块链上；通过区块链平台提供的标识关联检索接口输入待查询的数据集标识作为智能合约参数，查询关联该待查询的数据集的论文标识信息。本发明通过调用智能合约提供的API接口，达到标识的可信性及数据关联的准确性。
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公开(公告)号：CN112163094B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010865075.1
申请日：2020-08-25
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F16/36 , G06F40/279 , G06N5/02
Abstract: 本发明涉及一种科技资源汇聚与持续服务方法及装置。该方法包括：根据特定领域知识库抽取科技实体，并存储到待更新科技实体库；待更新科技实体库向中心科技领域知识图谱进行数据请求；中心科技领域知识图谱根据数据请求中的各类参数，返回特定科技领域知识图谱；将特定科技领域知识图谱与特定领域知识库进行融合，实现对特定领域知识库的更新。本发明能够有效降低特定学科及领域方向的知识库或知识服务系统的运维及资源采购等成本，提高知识服务效率；可以持续增强中心科技领域知识图谱的质量，在被授权的前提下可以为更多的使用方提供更为精准的数据及知识服务；可以最大限度的对知识库进行推广，提高知识服务在不同行业的覆盖及使用范围。
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公开(公告)号：CN113761197B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110866392.X
申请日：2021-07-29
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/332 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种可利用专家知识的申请书多标签层次分类方法，其步骤包括：1)对于申请书中的各类别文本数据，分别抽取每一所述文本数据中各类别的文本信息；对每一所述文本数据进行编码后添加对应的类别编码并发送给词等级的编码器，得到表征向量；2)将每一文本数据对应的表征向量输入文档等级的编码器，得到申请书的表征向量；3)利用申请书的表征向量与初始化的预测信息，预测申请书在学科体系的第n层级的标签；4)基于申请书在学科体系的第n层级的预测标签和申请书的表征向量，预测申请书在学科体系的第n+1层级的标签；5)如果当前层级为学科体系的最后层级则完成预测，得到最细粒度标签；否则返回步骤4)，进行下一层级预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113962131A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111304959.0
申请日：2021-11-05
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种高效模拟大型天然气管网流动传热的方法，涉及天然气管网数据模拟领域，本方法在使用SIMPLE算法来求解控制方程的基础上，结合离散矩阵的稀疏性与管网结构特点，利用循环三对角矩阵求解算法与开源向量库，构建了管网中管道节点分开模拟的方法，从而加快了计算速度。本方法结合离散矩阵的稀疏性与管网结构特点，利用循环三对角矩阵求解算法与开源向量库，构建了管网中管道节点分开模拟的方法，从而加快了计算速度。
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公开(公告)号：CN113961713A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111153488.8
申请日：2021-09-29
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明公开了一种基于层次编码的图数据结构表示、存储、查询方法及装置，其结构表示表示方法包括依据一有向无环子图中根节点的数量，计算根节点的编码位数m0，并基于编码位数m0，生成各根节点的全局编码；依据各根节点的t跳子节点数量，计算t跳子节点的编码位数mt，并基于编码位数mt与相应的根节点编码或t‑1跳子节点编码，生成各t跳子节点的全局编码；基于各节点的全局编码，表示所述有向无环子图的结构。本发明实现了对无环子图上典型查询的加速。
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公开(公告)号：CN110442444B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201910524378.4
申请日：2019-06-18
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明公开了一种面向海量遥感影像的并行数据访问方法与系统，其存储方法为：1)用于采用设定网格体系对待处理的遥感影像进行切分，每一网格内的数据对应一数据块；2)收集过去一段时间内底层分布式对象存储系统Ceph的数据访问日志，衡量各Ceph集群的负载指标和各Pool的负载指标；3)依据步骤2)确定的负载指标，选择当前负载最小的Ceph集群中负载最小的Pool作为当前数据块的存储位置，将各个数据块写入对应Pool中；4)各数据块存储成功后，返回一数据标识dataid和该遥感影像的数据访问路径；5)将各数据块的元数据存储于元数据库。本发明可以支持基于步骤1)划分的网格数据块的大区域数据快速高并发读写。
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公开(公告)号：CN108388590B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201810088292.7
申请日：2018-01-30
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F16/51
Abstract: 本发明涉及一种LANDSAT影像数据的自适应格网剖分组织方法和装置。该方法包括：1)根据LANDSAT遥感影像的分辨率确定全球等经纬度格网大小，并定义格网ID；2)根据一景LANDSAT影像的投影信息和边界范围，选择包含该景LANDSAT影像区域的格网；3)对格网进行投影转换，并进行平移变换和边界缓冲扩展，使得格网边界与LANDSAT影像的像素边界重合；4)读取格网范围内LANDSAT影像的切片数值，其形式为二维数组；5)对读取到的多个二维数组进行组织并构建索引。本发明能够保证LANDSAT影像数据无变形且像素无丢失，可支持快速直接读取LANDSAT影像数据的数值信息。
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公开(公告)号：CN113761197A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110866392.X
申请日：2021-07-29
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/332 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种可利用专家知识的申请书多标签层次分类方法，其步骤包括：1)对于申请书中的各类别文本数据，分别抽取每一所述文本数据中各类别的文本信息；对每一所述文本数据进行编码后添加对应的类别编码并发送给词等级的编码器，得到表征向量；2)将每一文本数据对应的表征向量输入文档等级的编码器，得到申请书的表征向量；3)利用申请书的表征向量与初始化的预测信息，预测申请书在学科体系的第n层级的标签；4)基于申请书在学科体系的第n层级的预测标签和申请书的表征向量，预测申请书在学科体系的第n+1层级的标签；5)如果当前层级为学科体系的最后层级则完成预测，得到最细粒度标签；否则返回步骤4)，进行下一层级预测。
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