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公开(公告)号：CN105262584A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510566308.7
申请日：2015-09-08
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04L9/08
Abstract: 本申请提供了一种分布式密码恢复方法和系统，所述方法包括：根据待恢复密码的密码规则信息，计算密码空间；根据各计算节点在单位时间内的密码处理能力，在所述密码空间范围内为每个计算节点分配相应大小的任务块，触发各计算节点根据所述任务块的信息执行相应的密码遍历；为已经完成密码遍历任务的计算节点再次分配相应大小的任务块，直至所述密码空间被遍历完成。本申请优选实施例根据各计算节点单位时间内的密码处理能力为其分配相应大小的任务块进行密码遍历，可保证分布式环境下不同计算节点负载均衡，另外，系统容错能力强，当一个或多个计算节点出现异常时，恢复错误的代价很小，整体性能可达到最优。
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公开(公告)号：CN117312357A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311124131.6
申请日：2023-09-01
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/2453 , G06F16/2452 , G06F16/2455 , G06F16/182 , G06F16/28 , G06N20/00 , G06F18/2413 , H04L67/02
Abstract: 本申请提供了一种基于SQL实现机器学习算法的方法及系统，提高了机器学习算法的执行效率和可维护性，通过将SQL语句转化为机器学习算法的执行流程，在SQL语句中嵌入机器学习算法的逻辑，以实现数据处理、特征工程、模型训练和预测等一系列机器学习任务。与传统的机器学习算法相比，具有更高的灵活性和可扩展性，能够在不同数据源和数据类型之间进行快速切换，实现了机器学习和数据处理的无缝集成，简化了机器学习任务的编码过程，同时降低了算法实现的复杂度和开发成本。并且，本申请的方法还支持在分布式计算环境下进行大规模的机器学习任务，通过利用计算引擎的优化能力和分布式计算框架的并行处理机制可以提高任务的执行效率。
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公开(公告)号：CN112073731B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202010975416.0
申请日：2020-09-16
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了图像解码方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备。该方法的一具体实施方式包括：从编码图像数据中获取图像基本信息；基于图像基本信息，创建解码器；对于多个区域图像数据包括的每个区域图像数据，对该区域图像数据执行如下处理步骤：利用解码器对该区域图像数据进行解码，得到解码数据；按照预设处理方式对得到的解码数据进行处理，得到该区域图像数据对应的处理后图像数据；对所得到的各处理后图像数据进行汇总，得到完整图像数据。该实施方式将解码和预处理这两个分离的步骤合并在一起，整个过程只需与内存进行一次交互，从而极大地降低了CPU的计算量。
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公开(公告)号：CN113836144A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111146101.6
申请日：2021-09-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/2457 , G06F40/237
Abstract: 本发明提出了一种基于字段推荐数据库标准表的方法及装置，该方法包括：预处理步骤，对数据库中的所有数据库标准表进行预处理生成一字段库；推荐步骤，将源表中的字段与字段库中的字段进行匹配计算，得到源表的推荐数据库标准表；反馈步骤，将推荐数据库标准表发送至用户终端的界面，供用户确认。本发明中，基于数据库中的所有数据库标准表进行预处理得到一字段库，然后基于该字段库进行标注表的推荐，避免了人工智能模型的训练，节约了时间，且推荐速度快；本发明中，可以将系统推荐的标准表供用户确认，以确保数据表导入的准确性。
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公开(公告)号：CN113626558A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110767556.3
申请日：2021-07-07
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/9535 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明给出了一种基于智能推荐的字段标准化的方法和系统，包括将原始数据入库，抽取部分原始数据作为内容分析集合，动态映像抽取原始数据相应的字段到数据目录表中，形成待分析的字段集合；利用字段的属性特征获取原始数据的字段的真实表征，对字段集合进行标准化处理以获取包括推荐数据元和限定词的标准化字段集合；调用特征校验引擎识别内容分析集合获取数据特征的结果集合，保存与结果集合的数据吻合的标准化字段集合。该方法和系统可以自动分析出字段属性和内容特征，智能推荐字段的标准化处理方案，大大提升原始数据解析入库的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108170793B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201711447961.7
申请日：2017-12-27
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于车辆语义轨迹数据的停留点分析方法及其系统，方法包括：获取车辆在预设时长内的轨迹数据；依据所述轨迹数据获取可疑停留点集合；对所述可疑停留点集合做聚类分析，得到至少一个的聚类点集合；基于语义分析每个聚类点集合，获取对应一预设关键词的聚类中心。本发明基于车辆预设历史时间内的轨迹数据进行分析处理，先获取可疑停留点集合，再据此做聚类分析，在聚类结果中根据实际业务需求做基于语义的聚类中心锁定，获取所有聚类中心作为最终停留点结果。能够为后续实际应用提供决策信息，满足现实业务需求。
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公开(公告)号：CN111563137A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010351015.8
申请日：2020-04-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/29 , G06F16/2455
Abstract: 本发明给出了一种用于重合轨迹的分析方法和系统，包括基于轨迹信息库获取待分析基准轨迹集合，并根据发生时间将待分析基准轨迹集合划分为多个子集合；利用预设的分析间隔阈值将子集合中的轨迹等分，利用随机数作为等分点的半径获取等分点的轨迹相似圈；遍历待分析基准轨迹集合以及轨迹相似圈，利用比对属性和发生时间获取轨迹信息库中与等分点的轨迹相似结果集合，并利用轨迹相似结果集合的交集获得重合轨迹的结果集合Zn。该用于重合轨迹的分析方法和系统基于海量数据场景下，可以自动分析出与特定轨迹重合的未知轨迹，并及时预警，大大降低了人工分析研判的工作，分析效率高。
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公开(公告)号：CN111563074A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010351007.3
申请日：2020-04-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/28
Abstract: 本申请公开了一种基于多维标签的数据质量检测方法和系统。基于已知类型数据项和检测规则库、利用多维标签分析算法为已知类型数据项打上对应的维度标签，并利用维度标签动态调整已知类型数据项的质量检测流程；基于未知类型数据项并结合检测规则库，利用规则相似性评估算法为未知类型数据源推荐质量检测引擎，并对所述质量检测引擎的结果进行验证，获得有效质量检测规则集合；保存已知类型数据项的质量检测流程和有效质量检测规则集合并更新多维标签规则库。该方案通过多维标签算法和规则相似性评估两种算法，解决固定检测规则模板引起的准确性差和时效性弱等问题，实现数据质量的快速准确检测且及时反馈检测结果，提升数据源的质量。
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公开(公告)号：CN111026740A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911217339.6
申请日：2019-12-03
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/2455 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供了基于数据指纹的数据对账方法，包括如下步骤：步骤一：数据提供方提供不同业务场景下的数据流，为所述数据流自动匹配数据指纹计算引擎；步骤二：结合数据特征动态自适应调整算法，动态获取接入数据流中的关键属性极其变化，并根据所述关键属性生成数据流的数据指纹；步骤三：根据数据指纹，通过传输节点溯源算法遍历数据提供方和数据接入方的中间节点，将异常对账结果提供给数据提供方和数据接入方。
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公开(公告)号：CN110300157A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910479525.0
申请日：2019-06-04
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04L29/08 , H04L29/12 , H04W4/02 , G06F16/9537
Abstract: 本发明提供了一种区域内外来对象的检测方法、装置、系统及存储介质，所述方法包括：获取网络数据；对所述网络数据进行提取得到网络标识信息和数据获取源；根据所述数据获取源得到所述网络标识信息的归属地；基于所述网络标识信息以及所述网络标识信息的归属地得到区域内外来对象的检测结果。根据本发明的方法、装置、系统及存储介质，通过对网络数据的获取源的分析与网络标识信息归属地之间的变化，来识别该网络实体是否为限定区域内的实体对象，从而实现高效智能的外来对象检测，节约了大量的人力和时间。
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