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公开(公告)号：CN109445921A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811247136.7
申请日：2018-10-24
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明实施例公开了一种分布式数据任务处理方法及装置，所述方法应用于调度服务器，包括：获取当前待执行的任务，将待执行任务生成任务列表，并为每个待执行任务生成对应的任务ID信息；获取当前可用的数据处理节点，将数据处理节点生成处理节点列表，并为每个数据处理节点生成对应节点ID信息；将任务列表中的待执行任务发送至可用的数据处理节点进行数据处理；在任务执行过程中，实时获取当前执行的任务的执行状态，判断任务进程是否中断，若任务已经中断，则返回包含任务ID信息、节点ID信息在内的中断信息至调度服务器，由调度服务器重新分配，在新的数据处理节点处理任务，能够数据分布式计算时任务中断无法快速恢复执行，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN111632370B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202010430342.2
申请日：2020-05-20
Applicant: 东北石油大学
IPC: A63F13/285
Abstract: 本申请公开了虚拟现实中手部阻力处理方法和装置，该方法包括：确定虚拟现实游戏场景中出现手部受到阻力的场景；获取所述场景对应的阻力系数，其中，所述阻力系数是预先配置的；根据阻力系数计算马达驱动绳子所需要的参数值；所述绳子的另一端连接在用户的手指上，所述马达驱动所述绳子的收缩用于模拟所述手部收到的阻力；用所述参数值驱动所述马达。通过本申请解决了解决相关技术中虚拟现实游戏中玩家的手部无法感知游戏中的场景的问题，使手部能够通过绳子的拉力感受虚拟现实游戏中的场景。(56)对比文件EP 3020455 A1,2016.05.18CN 110270091 A,2019.09.24WO 0057387 A1,2000.09.28Jung, SH.Tactile Transfer Glove UsingVibration Motor.HAPTIC INTERACTION:PERCEPTION, DEVICES AND ALGORITHMS.2019,535全文.赵宇慧.仿真培训系统中模型优化、运动建模及交互技术研究.计算机软件及计算机应用.2017,全文.刘贤梅;石杨;赵娅;林琳.基于虚拟现实的室内仿真操作系统研究与应用.计算机技术与发展.(01),全文.伊尧国.基于虚拟现实技术的城市洪水演进三维可视化模拟研究.天津城市建设学院学报.2009,(04),全文.柏慧;齐林宇;魏雪;唐晶;林玉娟.石化装备检维修及性能测试平台的研制.实验室研究与探索.2016,(06),全文.高卓;张玉波;刘潍.可调式拉拔器的设计.中国校外教育.2017,(24),全文.刘贤梅;石杨;赵娅;林琳.基于虚拟现实的室内仿真操作系统研究与应用.计算机技术与发展.(01),全文.
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公开(公告)号：CN113297803B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110669648.8
申请日：2021-06-17
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/22
Abstract: 本申请公开了一种油气产量智能模拟预估方法和系统，该方法包括:获取预定地区的含油气的岩石的第一属性信息；至少根据所述第一属性信息查找与所述第一属性信息对应的已知岩石，其中，所述已知岩石为已知产量的油气田中的岩石，所述已知岩石的属性信息与所述第一属性信息的差值在预定范围之内；获取所述已知岩石对应的油气田；将所述已知岩石对应的油气田的产量作为所述预定地区的油气产量。通过本申请解决了现有技术中在精细预估之前没有办法进行粗略预估所产生的问题，从而降低了油气产量预估的成本并在一定程度上提高了预估的效率。
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公开(公告)号：CN112116947A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010809073.0
申请日：2020-08-12
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明公开了基于符号网络的蛋白质交互作用识别与预测方法及其装置，涉及蛋白质分子间的交互作用预测领域，该方法包括：创建蛋白质分子交互作用符号网络图，得到符号网络图的邻接矩阵；获取分子节点对，分别计算节点对的二阶路径相似性得分和三阶路径相似性得分；根据节点对的所述二阶路径相似性得分和三阶路径相似性得分计算分子节点对的边值预测得分；根据所述节点对的边值预测得分识别分子间的交互作用类型，并对蛋白质分子间的未知链接进行预测。本发明能够解决现有蛋白质分子间的相互作用预测研究不能满足现有技术需求的问题，对两节点间已存在但缺失符号类型的链接进行符号预测，从而识别分子间的交互作用类型，并对未知链接进行边值预测。
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公开(公告)号：CN109737079B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910018230.3
申请日：2019-01-09
Applicant: 东北石油大学
IPC: F04D25/08 , F04D25/16 , F04D29/66 , H02K5/24 , F16H1/20 , F16H57/021 , F16H57/023
Abstract: 一种基于物联网的低噪声智能管道风机，涉及管道风机设备与设施，包括机体，机体上设有四组压紧装置，四组压紧装置均匀分布在机体外壁上，相邻两组压紧装置之间所成的角度为90度，机体内部设有传动装置，传动装置上连接有抽风装置，传动装置与旋转杆B连接，旋转杆B与动力装置连接，在此装置上装有四组抽风装置，同时此四组抽风装置又围绕同一中心继续旋转，四组抽风装置形成一个风墙，实现全面抽风的效果；管道风机在使用过程中的噪音产生主要是电动机的震动，带动机体与管壁的碰撞产生的，为了避免上述情况，在此装置上安有压紧装置，通过压紧装置对电动机的震动进行缓冲，从而实现避免机体与管壁的碰撞，实现减小噪音的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109606427B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201910025514.5
申请日：2019-01-11
Applicant: 东北石油大学
IPC: B61L15/00
Abstract: 本申请公开了一种基于ZigBee的列车车厢安全警告方法。该方法包括：在列车的每节车厢均设置多个声音传感器；在每个声音传感器中设置ZigBee模块，该ZigBee路由器还用于与服务器连接；ZigBee路由器判断接收到的声音信息中是否有分贝数超过第一阈值的，如果有，则收集到的超过第一阈值的声音信息的声音传感器的数量占该节车厢内所有声音传感器的比例是否超过第二阈值，在比例超过第二阈值的情况下，向服务器发送告警信息；在每个列车中设置一个服务器，服务器与每节车厢中的ZigBee路由器连接，用于从ZigBee路由器接收信息。通过本申请解决了相关技术中列车监控措施不完善所可能带来存在安全隐患的问题，为监控设施的完善做出了贡献。
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公开(公告)号：CN112116947B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202010809073.0
申请日：2020-08-12
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明公开了基于符号网络的蛋白质交互作用识别与预测方法及其装置，涉及蛋白质分子间的交互作用预测领域，该方法包括：创建蛋白质分子交互作用符号网络图，得到符号网络图的邻接矩阵；获取分子节点对，分别计算节点对的二阶路径相似性得分和三阶路径相似性得分；根据节点对的所述二阶路径相似性得分和三阶路径相似性得分计算分子节点对的边值预测得分；根据所述节点对的边值预测得分识别分子间的交互作用类型，并对蛋白质分子间的未知链接进行预测。本发明能够解决现有蛋白质分子间的相互作用预测研究不能满足现有技术需求的问题，对两节点间已存在但缺失符号类型的链接进行符号预测，从而识别分子间的交互作用类型，并对未知链接进行边值预测。
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公开(公告)号：CN110163187B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201910474058.2
申请日：2019-06-02
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明涉及的是基于F‑RCNN的远距离交通标志检测识别方法，它包括：一.对交通标志图像样本集进行预处理；二.对F‑RCNN中的VGG‑16进行预训练；三.将交通标志训练数据集输入到VGG‑16，完成特征提取；四.构建融合特征图；五.F‑RCNN中的区域生成网络RPN根据融合特征图进行区域生成，得到交通标志的候选区域；六.所有候选区域输入到F‑RCNN中的RoI‑Pooling层，生成固定尺寸的特征向量；七.将特征向量送入极限学习机网络，输出交通标志的类别和位置；八.采用贡献自适应损失函数，训练F‑RCNN模型；九.完成实际场景的交通标志检测识别。本发明实现了远距离交通标志检测识别，识别精度高。
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公开(公告)号：CN110163302A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910474060.X
申请日：2019-06-02
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明涉及的是基于正则化注意力卷积神经网络的示功图识别方法，它包括：一、建立数据预处理模块，对抽油机的工况样本集进行量纲和灰度图处理；二、建立正则化注意力卷积模块，对自主学习的卷积特征进行加强、抑制和失活；三、将正则化注意力卷积模块嵌入到卷积神经网络中，形成正则化注意力卷积神经网络；四、建立示功图识别模块，将示功图的灰度图像输入到正则化注意力卷积神经网络中识别；五、建立注意力损失函数，训练正则化注意力卷积神经网络模型；六、将实时采集到的抽油机工况数据，输入示功图识别模型中，重复二-四；七、以基于RA-CNN的示功图识别方法为核心，构建抽油机工况的智能诊断系统。本发明可有效提升示功图的识别精度。
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公开(公告)号：CN202565355U
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201120505516.3
申请日：2011-12-08
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本实用新型涉及的是用于餐饮行业的点菜智能手机，这种用于餐饮行业的点菜智能手机由机身和可打开的机盖构成，机盖的内表面设置有触摸屏，机身上设置有操作面板，机身内安装有手机操作系统，机身上设置有SD存储卡卡槽，SD存储卡插在SD存储卡卡槽中；操作面板上设置有餐饮键盘，餐饮键盘包括点菜管理键、餐台管理键、结算键、信息初始键、菜品展示键，点菜管理键分别与点菜模块、退菜模块、催菜模块、缓菜模块连接，餐台管理键与查台模块连接，结算键与结算模块连接，信息初始键连接数据下载模块，数据下载模块连接SD存储卡，本实用新型能够充分利用手机的便携易用的特性，并实现餐饮行业的点菜相关的业务操作，成本低，易于使用。
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