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公开(公告)号：CN115858008A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211585628.3
申请日：2022-12-09
Applicant: 长城计算机软件与系统有限公司
Abstract: 本发明提供了一种支持单体和微服务一体的应用管理系统，所述系统包括：代码仓库、持续集成模块、版本管理模块以及服务调用模块；所述代码仓库，用于存储应用程序相关的代码；所述应用程序为微服务架构或单体应用架构；所述持续集成模块，用于基于所述代码仓库实现所述应用程序的编译、打包和发布，并对应用程序的发布流程进行统一的、多层次的版本管理；所述版本管理模块，用于记录所述应用程序的发布及更新记录；所述服务调用模块，用于实现所述应用程序运行时的服务调用。基于本实施例提供的应用管理系统，不改变应用代码，用最少的资源就能够满足不同规模的用户需求，既可以输出单体应用，也可以输出微服务应用。
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公开(公告)号：CN112200117A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011139730.1
申请日：2020-10-22
Applicant: 长城计算机软件与系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种表格识别方法及装置，涉及表格识别技术领域。该方法包括：获取包含待识别表格的图片，对图片中的表格的轮廓进行检测，根据检测结果得到表格中每个单元格的相对坐标；通过卷积递归神经网络对每个单元格内的文字进行识别，如果识别失败，则通过渐进尺度扩展网络对识别失败的单元格内的文字进行识别；识别完成后，根据识别结果确定每个单元格的内容，根据每个单元格的相对坐标确定每个单元格的相对位置，生成表格文件。本发明不需要对样本数据进行字符分割，可识别任意长度的文本序列，模型速度快、性能好，并可以成功地识别相邻文本实例，从而提高识别的准确度和精确度。
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公开(公告)号：CN111143400A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911366462.4
申请日：2019-12-26
Applicant: 长城计算机软件与系统有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及一种全栈式检索的方法、系统、引擎及电子设备，首先基于ElasticSearch设计向量检索插件，然后利用向量检索插件在ElasticSearch中扩展出图像字段类型和语义字段类型，根据神经网络模型所训练出的图像网络模型提取多个图像的图像特征向量并存至图像字段，根据神经网络模型所训练出的语义网络模型提取文本数据的语义特征向量并存至语义字段，图像字段、语义字段和ElasticSearch所提供的原始检索字段，共同构成检索数据库结构，以创建检索数据库，当用户进行检索时，可设置不同的检索条件，通过向量检索插件在检索数据库中以布尔检索方式、图像检索方式和语义检索方式中的至少一种检索方式进行检索，实现了将布尔检索方式、图像检索方式和语义检索方式结合起来以支持海量数据的混合全栈检索。
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公开(公告)号：CN108710652A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810438993.9
申请日：2018-05-09
Applicant: 长城计算机软件与系统有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于统计的数据分析方法和系统、存储介质，属于数据处理技术领域。其中，该方法包括：根据业务类型分别定义显示界面对应的数据维度，以及检索引擎的数据库对应的字段类型；获取用户输入的数据分析请求信息，其中，数据分析请求信息包括目标数据维度，且与目标业务类型相对应，业务类型包括目标业务类型；根据目标数据维度和预设的语法处理规则确定检索式；根据目标数据维度从检索引擎中选取目标检索引擎；根据目标检索引擎和检索式生成数据分析结果。通过本实施例提供的技术方案，避免了现有技术中，随着数据量的增加，无法实现高效的对数据进行分析的技术弊端，从而实现了高效的数据进行分析的技术效果。
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公开(公告)号：CN116881278A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310800292.6
申请日：2023-06-30
Applicant: 长城计算机软件与系统有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种基于SQL的数据处理方法，所述方法包括：数据预处理步骤：基于待处理数据创建虚拟表；数据处理步骤：基于数据处理逻辑和所述待处理数据对应的虚拟表对所述待处理数据进行数据处理，得到目标集合数据；其中，所述数据预处理步骤和所述数据处理步骤通过脚本中的SQL语句实现，所述脚本支持SQL语法。本发明还公开了一种数据处理装置及系统。本发明在脚本中实现基于SQL语法的数据处理，并且可以直接作用于集合变量，像操作数据表一样操作变量，在提高业务开发效率的同时具有广泛的适用场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110674881B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201910925704.2
申请日：2019-09-27
Applicant: 长城计算机软件与系统有限公司
IPC: G06V10/774 , G06K9/62 , G06F16/535 , G06F16/53
Abstract: 本发明涉及一种商标图像检索模型训练方法，包括：获取多组样本数据，根据相似度为每个查询样本选择最难正例样本和多个困难负例样本；将一个查询样本、对应的最难正例样本和对应的多个困难负例样本作为一组训练数据，根据多组训练数据利用神经网络进行商标图像检索模型训练；根据多负例对比损失函数对商标图像检索模型进行更新，直至商标图像检索模型在验证集上的验证效果不再提升，则结束训练。本发明根据相似度剔除容易样本、挖掘难分样本，充分利用了少部分难分样本，更有针对性的对神经网络参数进行调整，可以较好地推迟模型收敛/过拟合，使训练更充分，效果更好。本发明还涉及商标图像检索模型训练系统、存储介质及计算机设备。
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公开(公告)号：CN113961841A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111209116.2
申请日：2021-10-18
Applicant: 长城计算机软件与系统有限公司
IPC: G06F16/957 , G06F16/958
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种原生应用网页加载方法、系统、存储介质及设备。方法包括：预测原生应用当前网页的所有待跳转网页；将所有待跳转网页的网页离线包从本地磁盘加载到内存中，并将所有待跳转网页的网页离线包的存储地址运行在不同的webview实例中；当确认当前网页跳转至所述所有待跳转网页中的目标网页时，加载目标网页对应的webview实例中存储地址对应的网页离线包。本发明可实现原生应用各网页离线包的动态更新，网页离线包可随需加载；通过上述网页离线包加载方式，可进行内存隔离和数据缓存，同时应用转场效果大幅提高，提高了用户体验。
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公开(公告)号：CN113807516A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111077276.6
申请日：2021-09-13
Applicant: 长城计算机软件与系统有限公司
IPC: G06N3/08 , G06K9/62 , G06K9/46 , G06K9/32 , G06F16/583
Abstract: 本发明公开了神经网络模型的训练方法及图像检索方法，涉及图像处理技术领域。训练方法包括：基于semi‑hard负例策略选择query图像的正例图像和负例图像，构成三元组；将三元组的图像输入到神经网络模型中，对图像进行不同深度卷积层的特征提取，结合注意力网络从得到的特征图中提取感兴趣区域的局部特征；对得到的局部特征进行聚合，得到全局特征；根据全局特征对比损失函数，并通过反向传播算法更新神经网络模型的权重，直到达到预设的训练停止条件，完成训练。本发明可以有效的降低训练的复杂度，加快训练速度。
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公开(公告)号：CN106547911B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201611054238.8
申请日：2016-11-25
Applicant: 长城计算机软件与系统有限公司
IPC: G06F16/13
Abstract: 本发明涉及一种海量小文件的存取方法和系统，该方法包括以下步骤：对获取的业务数据所对应的业务文件进行压缩，得到文件压缩包；根据预设提取规则提取业务数据的特征值；当特征值未存储在文件索引库中时，根据预设编码规则对特征值进行编码，得到数据编码，并将特征值和数据编码的对应关系存储到文件索引库中；根据数据编码生成对应的目录结构；对文件压缩包进行解压，得到业务文件；将业务文件存入到目录结构的存储路径下；读取业务文件。本发明的有益效果是：高效的存储和读取海量小文件，系统接入简单，写入、读取批量数据效率高，且可以多方位弹性扩展。
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公开(公告)号：CN111026922A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911369320.3
申请日：2019-12-26
Applicant: 长城计算机软件与系统有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/51 , G06F16/58
Abstract: 本发明涉及一种分布式向量索引方法、系统、插件及电子设备，利用在预设配置中预存的LSH算法对各原始向量进行处理得到Hash值，将入库Hash值以Term形式存入ElasticSearch中的向量字段中，并将相应的各原始向量也存入向量字段，完成入库；当用户输入待检索字段值时，利用设定配置中的LSH算法将待检索字段值进行处理后生成待检索Hash值，然后通过BooleanQuery检索出待检索Hash值的相关Term，进而得到相关Term的原始向量，再根据相似度计算方法按照顺序返回结果，可按照预设配置将文字、图片等转为入库Hash值以及Term存入向量字段后完成入库，在用户进行检索文字、图片等时，也会将其转为待检索Hash值，根据待检索Hash值可精确的从向量字段中完成精确检索，实现混合检索。
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