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公开(公告)号：CN118245640A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410249481.3
申请日：2024-03-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06F16/903 , G06F16/9035 , G06F16/901 , G06F16/22 , G06F16/27 , G06F21/64
Abstract: 本发明公开了基于区块链的多模态数据可验证查询方法及系统，方法包括：获取多模态数据，将多模态数据存储于链下数据库中；对多模态数据进行元数据提取，得到若干个元数据；对每个元数据生成唯一标识符；将每个元数据和每个元数据对应的唯一标识符打包，将打包数据上链，存入区块链的区块中；基于元数据为区块链创建双层索引；获取待查询的数据，根据待查询数据和多层子集位图索引，确定若干个候选区块子集；对所有的候选区块子集取交集，得到待扫描区块集合；对待扫描区块集合中的每个区块，采用布谷鸟过滤器进行过滤，过滤出目标区块；对目标区块，通过默克尔帕特丽夏树进行搜索，获取目标元数据；对目标元数据进行链上和链下的协同验证。
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公开(公告)号：CN119583037A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411716434.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: H04L9/00 , H04L67/1097 , H04L67/1095
Abstract: 本发明公开了基于区块链分片的区块链节点共识方法及系统，所述方法包括：将加入到委员会分片中的区块链节点称之为委员会节点，委员会节点收集交易数据，对交易数据进行哈希处理，得到哈希值；委员会节点根据哈希值，将自身配置到委员会默克尔树中；所述委员会默克尔树，采用改进的默克尔压缩前缀树结构来实现；同时，将加入到全局分片中的区块链节点称之为全局节点，全局节点接收各个委员会分片的根哈希；根据根哈希，将全局节点配置到全局默克尔树中；所述全局默克尔树，也采用改进的默克尔压缩前缀树结构来实现；对委员会分片的委员会节点完成共识操作；对全局分片的全局节点完成共识操作。
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公开(公告)号：CN119557407A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510111798.5
申请日：2025-01-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东浪潮智慧医疗科技有限公司 , 山东健康医疗大数据有限公司
IPC: G06F16/3329
Abstract: 本发明公开了基于语义向量优化和动态提示的智能问答方法及系统，方法包括：将目标问题，输入到训练后的问答模型中，得到目标问题对应的答案；其中，训练后的问答模型，包括依次连接的输入层、嵌入层、语义向量生成模块、特征压缩模块、动态提示生成模块、答案生成模块、线性层和激活函数层；其中，特征压缩模块的输出端还与RAG检索模块的输入端连接，RAG检索模块的输出端与动态提示生成模块的输入端连接；所述训练后的问答模型，训练过程包括：构建语义向量生成模块，对语义向量生成模块进行预训练；将经过预训练的语义向量生成模块，设置到问答模型中，对问答模型进行训练，当总损失函数值不再下降时，停止训练，得到训练后的问答模型。
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公开(公告)号：CN118411664A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410469831.7
申请日：2024-04-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了厨房人员着装检测方法、系统、设备及介质，将获取的厨房工作人员监控图像，输入到训练后的人员着装检测模型中，输出检测结果；所述训练后的人员着装检测模型，用于：对厨房工作人员的监控图像进行图像特征提取，对提取的特征进行特征融合，对融合特征进行分类，得到检测结果；所述检测结果包括：是否佩戴帽子以及是否佩戴口罩；所述训练后的人员着装检测模型，是对原始YOLOv7模型的骨干网络添加动态残差协调注意力机制模块，通过所述动态残差协调注意力机制模块，实现特征提取；所述训练后的人员着装检测模型，还对原始YOLOv7模型的颈部网络添加小目标检测层，通过小目标检测层实现对尺寸小于设定阈值的物体的检测。
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公开(公告)号：CN118227790A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410335568.2
申请日：2024-03-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于多标签关联的文本分类方法、系统、设备及介质，其中方法包括：获取已知标签类别的多个文本，构建训练集和测试集；所述训练集和测试集，包括：多个文本和多个标签类别，其中，每个文本的已知标签类别为多个；将训练集分为两部分：第一训练子集和第二训练子集；将第一训练子集中的每个文本和多个标签类别，输入到文本分类模型中，对模型进行训练，得到初步训练后的文本分类模型；将第二训练子集中的每个文本和多个标签类别，输入到初步训练后的文本分类模型，对模型进行训练，得到最终训练后的文本分类模型；根据测试集，对最终训练后的文本分类模型进行测试，利用通过测试的网络模型对待分类文本进行分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117993931A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410017041.5
申请日：2024-01-03
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省科创集团有限公司 , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06Q30/018 , G06Q30/08 , G06F21/64 , G06Q40/04 , G06F16/27 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了基于区块链的企业资质认证系统及方法，包括：企业客户端向权威机构客户端发送企业基本信息和资质申请请求；权威机构客户端将企业基本信息存储到数据库中，从企业基本信息中提取元数据，将元数据作为交易存储到区块链中，并根据企业基本信息计算出哈希值，将哈希值作为企业身份标识码，对企业身份标识码进行加密得到数字签名，将企业身份标识码和数字签名一起反馈给企业客户端；企业客户端将企业身份标识码和数字签名，发送给招标代理机构客户端；招标代理机构客户端对数字签名进行解密，判断解密得到的标识码与接收到的标识码二者是否一致，如果一致，则表示标识码有效，则使用企业身份标识码在区块链中查询企业的资质信息。
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公开(公告)号：CN119557407B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510111798.5
申请日：2025-01-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司 , 山东浪潮智慧医疗科技有限公司 , 山东健康医疗大数据有限公司
IPC: G06F16/3329
Abstract: 本发明公开了基于语义向量优化和动态提示的智能问答方法及系统，方法包括：将目标问题，输入到训练后的问答模型中，得到目标问题对应的答案；其中，训练后的问答模型，包括依次连接的输入层、嵌入层、语义向量生成模块、特征压缩模块、动态提示生成模块、答案生成模块、线性层和激活函数层；其中，特征压缩模块的输出端还与RAG检索模块的输入端连接，RAG检索模块的输出端与动态提示生成模块的输入端连接；所述训练后的问答模型，训练过程包括：构建语义向量生成模块，对语义向量生成模块进行预训练；将经过预训练的语义向量生成模块，设置到问答模型中，对问答模型进行训练，当总损失函数值不再下降时，停止训练，得到训练后的问答模型。
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公开(公告)号：CN118037692A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410249531.8
申请日：2024-03-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了基于计算机视觉的钢材表面缺陷检测方法及系统，方法包括：获取钢材表面图像；将钢材表面图像，输入到训练后的钢材表面缺陷检测模型中，输出钢材表面缺陷检测结果；模型用于对钢材表面图像进行预处理，对预处理后的图像进行特征提取，对提取的特征获取不同尺度的感受野，得到不同尺度的特征图，对不同尺度的特征图进行分类，得到钢材表面缺陷的分类结果。训练后的模型，采用改进的yolov7来实现，改进的yolov7是将原始yolov7的Neck模块的SPPCSPC单元，添加SGDR‑former注意力机制模块，实现全局和局部信息融合；将ELAN‑H单元的一个卷积模块，替换成轻量级的GSConv模块。
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公开(公告)号：CN115374792A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211116359.6
申请日：2022-09-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了联合预训练和图神经网络的政策文本标注方法及系统；其中所述方法包括：获取待标注的政策文本，对待标注的政策文本进行预处理；对预处理后的政策文本输入到训练后的政策文本标注模型中，输出政策文本的标注结果；其中，训练后的政策文本标注模型，其工作原理包括：对于处理后的政策文本提取单词向量和句子向量；基于预处理后的政策文本构建文本级图结构，获取文本级图结构对应的邻接矩阵；基于单词向量和句子向量，提取出政策文本的语义特征；基于单词向量和邻接矩阵，提取出政策文本的结构特征；基于语义特征和结构特征，确定政策文本标注结果。
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公开(公告)号：CN116069472B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202310094351.2
申请日：2023-02-07
Applicant: 山东省科学院高新技术产业(中试)基地(山东省科学院留学人员创业园) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 一种面向异构多源传感器的边缘计算系统，包括事件缓冲区，用于存储所述异构多源传感器的输出数据；调度模块，当事件加入事件缓冲时，所述调度模块启动对所述事件缓冲区中的事件排序；任务存储区，用于存储所述边缘计算系统执行的任务；以及执行模块，获取事件缓冲区中的事件，选取所述任务存储区中的相应的任务并执行。另外，本发明同时还公开了一种面向异构多源传感器的边缘计算系统调度方法。该发明特别适于众多异构多源传感器的应用场景，能在降低系统成本的情况下，较好地兼容接入传感器的各种协议，并有效提高输入信号处理的实时性。
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