-
公开(公告)号：CN116936041A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311198708.8
申请日：2023-09-18
Applicant: 天河超级计算淮海分中心
Abstract: 本发明涉及计算机技术应用领域，提供了一种医学影像文件处理方法、电子设备和存储介质，方法包括：获取医学影像文件请求端对应的标识信息；将所述标识信息转换为像素矩阵；识别所述医学影像文件请求端所请求的医学影像文件中的图像数据对应的填充区域；将所述像素矩阵叠加到所述填充区域中，得到经处理后的医学影像文件；将所述经处理后的医学影像文件发送给所述医学影像文件请求端。本发明能够对请求医学影像文件的用户进行跟踪溯源。
-
公开(公告)号：CN116680842B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310976666.X
申请日：2023-08-04
Applicant: 天河超级计算淮海分中心
IPC: G06F30/17 , H01R39/64 , G06F30/23 , G06T17/20 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及仿真技术领域，尤其涉及一种滚动式汇流环结构参数仿真寻优方法、设备及介质，方法包括：构建目标滚动式汇流环的仿真模型；其中，仿真模型中的弹性环的装配偏移量被设置为等于弹性环的压缩量；采用多分析步对所述仿真模型进行仿真，得到对应的仿真结果；所述多分析步包括初始分析步、压力加载分析步、回弹分析步和转动分析步；基于所述仿真结果，获取所述目标滚动式汇流环的目标结构参数。本发明能够提高滚动式汇流环的仿真效率。
-
公开(公告)号：CN116662556B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310964402.2
申请日：2023-08-02
Applicant: 天河超级计算淮海分中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F16/335 , G06F16/9535 , G06F18/23213
Abstract: 本申请涉及电数字数据处理技术领域，特别是涉及一种融合用户属性的文本数据处理方法。该方法包括以下步骤：获取目标用户的文本数据A；遍历A1，获取an,1对应的主题情感向量Bn,1；根据Bn,1获取第n个目标用户对应的第一表征向量Vn,1；获取第n个目标用户对应的第二表征向量Vn,2；根据Vn,1、an,2和Vn,2获取第n个目标用户对应的目标表征向量Vn；根据每一Vn对N个目标用户进行聚类，得到聚类结果C；获取待匹配的非数值型文本数据A’；遍历C和A’，将与cj对应的非数值型文本数据匹配的a’l作为cj的目标文本数据。本发明使得各目标用户都能够获得与其需求较为匹配的信息。
-
公开(公告)号：CN116822260A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311112790.8
申请日：2023-08-31
Applicant: 天河超级计算淮海分中心 , 天津市人民医院
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及计算机技术应用领域，涉及一种基于数值转换的眼球仿真方法、电子设备及存储介质，包括：获取n个第i类目标样本的眼球检测数据Di；将Di划分为待转换仿真输入参数集DTBi、确定性仿真输入参数集DSBi和仿真输出对比参数集DCi；基于DTBi和待确定仿真输入参数集DI；将当前的DIC和DSBi输入眼球仿真模型中，得到对应的仿真输出结果；如果DCi中的每个参数值均属于对应的仿真输出结果，则将对应的当前的候选待确定仿真输入参数集作为目标仿真输入参数集；否则，则对相应的候选待确定仿真输入参数集进行调整；基于n个目标样本的目标仿真输入参数集，形成对应的q个参数转换列表。本发明能够对眼球进行仿真。
-
公开(公告)号：CN116662556A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310964402.2
申请日：2023-08-02
Applicant: 天河超级计算淮海分中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F16/335 , G06F16/9535 , G06F18/23213
Abstract: 本申请涉及电数字数据处理技术领域，特别是涉及一种融合用户属性的文本数据处理方法。该方法包括以下步骤：获取目标用户的文本数据A；遍历A1，获取an,1对应的主题情感向量Bn,1；根据Bn,1获取第n个目标用户对应的第一表征向量Vn,1；获取第n个目标用户对应的第二表征向量Vn,2；根据Vn,1、an,2和Vn,2获取第n个目标用户对应的目标表征向量Vn；根据每一Vn对N个目标用户进行聚类，得到聚类结果C；获取待匹配的非数值型文本数据A’；遍历C和A’，将与cj对应的非数值型文本数据匹配的a’l作为cj的目标文本数据。本发明使得各目标用户都能够获得与其需求较为匹配的信息。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115495224A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211443356.3
申请日：2022-11-18
Applicant: 天河超级计算淮海分中心
Abstract: 本发明提供了一种基于优先级的超算节点使用方法、电子设备和存储介质，涉及大数据处理领域。所述方法包括：S100，在检测到存在未处理的计算任务时，执行S200；S200，基于当前未处理的计算任务和预设超算节点使用优先级信息表，获取按优先级从高到低的顺序排列的待计算文件集C；S300，获取可使用超算节点，并利用获取到的可使用超算节点对C中的待计算任务依次进行处理。本发明在出现任务排队时，能够基于用户提供的计算任务的数量、平均单个任务的计算耗时和任务紧急情况来分配超算节点，从而能够使得超算节点的使用变得更加合理。
-
公开(公告)号：CN117972940B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410223399.3
申请日：2024-02-28
Applicant: 天河超级计算淮海分中心
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06T17/20 , G16C60/00 , G06F111/04 , G06F113/24 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及计算机技术应用领域，特别是涉及一种基于仿真的木业机械增材优化方法、电子设备和存储介质，包括：获取多个被分析对象的基础仿真模型；其中，每个被分析对象包括第一挤压辊、第二挤压辊和板材；获取每个基础仿真模型对应的目标挤压辊增强套结构，得到对应的目标仿真模型；目标挤压辊增强套结构与对应模型中的挤压辊同轴装配，目标挤压辊增强套结构的材料属性和对应模型中的挤压辊的材料属性相同，目标挤压辊增强套结构为中间粗、两侧细且中空的纺锤圆筒型，并满足如下条件：目标挤压辊增强套结构在受到载荷作用后，该结构与板材接触一侧的外轮廓线对应的节点位于同一水平直线上。本发明能够获得使得板材厚度一致的挤压辊增强套结构。
-
公开(公告)号：CN118245025A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311729128.7
申请日：2023-12-14
Applicant: 临沂云智慧产业园管理有限公司 , 天河超级计算淮海分中心 , 临沂铁路建设投资集团有限公司
Abstract: 本发明涉及数据平台构建技术领域，具体涉及一种CIM城市信息聚合规建管大数据平台构建方法，包括以下步骤：S1：基于CIM平台建设标准建设CIM基础平台；S2：基于CIM基础平台进行跨平台设置，使其应用于不同的终端环境。通过搭建数字孪生城市交互指挥展示中心来实现城市相关业务的信息直观获取和精细化管理，可以进行多领域的数据处理和分析，可以满足跨领域、跨部门的数据共享和协同工作需求。
-
公开(公告)号：CN117197593A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311461922.8
申请日：2023-11-06
Applicant: 天河超级计算淮海分中心 , 临沂天河科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及计算机技术应用领域，具体提供一种医学影像伪标签生成系统，该系统用于：响应于当前检测到医学影像被观察，获取对应的观察信息，并基于获取的观察信息更新对应的伪标签。本发明提供的医学影像伪标签生成系统，通过记录、分析医生日常阅片过程生成其对应的伪标签，能够获取到尽可能复杂且准确的伪标签，能够有助于自监督学习中预训练模型的训练。
-
公开(公告)号：CN116628784A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310883108.9
申请日：2023-07-19
Applicant: 天河超级计算淮海分中心
Abstract: 本申请涉及电数字数据处理技术领域，特别是涉及一种旋回研磨设备参数的优化方法。该方法包括以下步骤：获取目标旋回研磨设备的目标参数的取值范围；获取目标参数的第一取值列表B；遍历B，建立bm对应的目标旋回研磨设备的三维几何模型，得到S；遍历S，对sm建立目标旋回研磨设备有限元模型，得到Q；建立研磨物离散元模型；遍历Q，将qm与所述研磨物离散元模型进行耦合，得到R；将R上传至超级计算平台，并将R分配至M个超级计算节点；获取F和V；获取P；如果(pmax,1‑pmax,2)/pmax,1≤ε，则将pmax,1对应的目标参数值作为目标旋回研磨设备的目标参数的最优值。本发明提高了回旋研磨设备的性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
44
records
(took 0.041 seconds)
