一种多源时空知识融合方法

    公开(公告)号:CN112905807A

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202110320156.8

    申请日:2021-03-25

    Abstract: 本发明公开了一种多源时空知识融合方法,属于知识图谱领域。具体为:首先,选取两种时空精度和采样率都有较大差异的异质时空数据源,分别进行预处理,得到各自对应的时空轨迹序列;并分别构建各自对应的时空知识图谱;接着、利用基于衰减机制的长路径的知识图表示算法对时空知识图谱中的三元组分别进行训练学习,得到每个实体对应的最终低维向量;依次选择第二种时空知识图谱中的未对齐实体S,经过变换函数后与第一种时空知识图谱中的所有实体逐一进行相似度对比,选择相似度最高的实体进行实体对的匹配;最后,按照所有实体对齐的结果,对两种不同的时空数据源进行时空知识的融合;本发明有效的弥补了单一时空数据源中时空知识的不完整性。

    一种积水检测装置及系统
    32.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109163781A

    公开(公告)日:2019-01-08

    申请号:CN201810783706.8

    申请日:2018-07-17

    Abstract: 本发明公开了一种积水检测装置及系统。该积水检测装置包括连通器模块、测量模块和信号收发模块;所述连通器模块用于固定于地面和供积水进入;所述测量模块分别与所述连通器模块和信号收发模块连接,接收所述信号收发模块的测量指令对所述连通器模块内的水位高度进行测量,将测量数据发送给所述信号收发模块;所述信号收发模块,接收云端服务器的测量指令并发送给所述测量模块,将从所述测量模块接收的测量数据发送给云端服务器。本发明提供的方案,能够能极大降低成本和更容易安装部署,满足当前使用需求。

    基于WiFi的校园用户数据处理方法、服务器和监测系统

    公开(公告)号:CN104778642A

    公开(公告)日:2015-07-15

    申请号:CN201510125846.2

    申请日:2015-03-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi的校园用户数据处理方法、服务器和监测系统。该方法包括:通过设置在监测区域的WiFi探针获取包括网卡MAC地址、信号强度、时间戳和WiFi探针地理位置的原始用户数据记录;对原始用户数据记录进行预处理,去除无效用户数据后获得有效用户数据记录;基于有效用户数据记录形成监测场所的实时到访记录,所述实时到访记录中包括由所述时间戳生成的到访开始时间和到访结束时间;根据WiFi探针地理位置和监测场所的实时到访记录中的到访开始时间统计用户进入以及/或者离开监控区域的次数。本发明利用部署在校园内典型监测场所的WiFi探针收集到的实时校园数据进行数据挖掘,判断用户的具体行为。

    家庭基站干扰自适应的频率分配方法和家庭基站

    公开(公告)号:CN102497671B

    公开(公告)日:2014-08-06

    申请号:CN201110397637.5

    申请日:2011-12-02

    Abstract: 本发明公开了一种家庭基站干扰自适应的频率分配方法和家庭基站,其中,该方法包括:家庭基站确定其可用的频率带宽;家庭基站根据其邻居家庭基站的参考信号的接收功率判断该邻居家庭基站是否为强干扰邻居家庭基站,并根据强干扰邻居家庭基站的数量确定家庭基站的受干扰强度等级;家庭基站根据其可用频率带宽和受干扰强度等级,对家庭小区的总频率需求带宽进行自适应频率资源分配。通过本发明,充分考虑跨层干扰和层内干扰,频率分配机制既避免了对附近MUE的干扰,又减小了家庭小区之间的层内干扰,保证了受强干扰MUE的基本通信,提高了系统的吞吐量。

    一种家庭基站基于干扰协调的资源分配方法及家庭基站

    公开(公告)号:CN103634919A

    公开(公告)日:2014-03-12

    申请号:CN201310642344.8

    申请日:2013-12-03

    Abstract: 本发明公开了一种家庭基站基于干扰协调的资源分配方法及家庭基站,包括:终端计算自己受到的干扰强度值并确定干扰源后,上报给为该终端提供服务的家庭基站;所述家庭基站根据干扰门限阈值判定干扰源家庭基站的干扰是否是强干扰,将判定为强干扰的家庭基站加入到干扰者列表中;所述家庭基站判断若干扰者列表不为空,则向所述干扰者列表中干扰源家庭基站发送合作请求后,判断若干扰源家庭基站与所述家庭基站的通信质量均能增加,则所述家庭基站与干扰源家庭基站进行合作资源分配。本发明解决了当前家庭基站对其相邻家庭小区用户的严重干扰而导致的家庭小区的用户的服务质量下降的问题。

    用于移动终端的屏幕图形自适应方法及系统

    公开(公告)号:CN102662616A

    公开(公告)日:2012-09-12

    申请号:CN201210086395.2

    申请日:2012-03-28

    Abstract: 本发明公开了一种用于移动终端的屏幕图形自适应方法及系统,其中该方法包括:获取应用界面的显示参数以及移动终端的设备参数;根据获取的应用界面的显示参数以及移动终端的设备参数,确定缩放比例;根据缩放比例修改应用界面的显示参数,进行应用界面的自适应显示。通过本发明,能够使应用程序在不同分辨率和不同操作系统的终端上灵活使用。

    一种P2P流量识别系统和方法

    公开(公告)号:CN101296224A

    公开(公告)日:2008-10-29

    申请号:CN200710098647.2

    申请日:2007-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种P2P流量识别的实现方法,与传统传输层识别方法相比降低了误检,与传统应用层识别方法相比,提高了检测速率,并可在掌握应用层特征字串之前对P2P流量提出预警。该方法包括以下模块:传输层识别模块利用应用层识别模块的识别结果降低传输层识别的误检、标识P2P流量,并利用传输层特征进行识别。经传输层识别模块过滤后的流量输入应用层识别模块,利用应用层特征字串库匹配定位流量是否为P2P应用以及具体P2P应用类别。应用层未能成功识别的数据将被记录,送入应用层特征分析模块,以提取应用层特征字串,提取的应用层特征字串被送入应用层识别模块的应用层特征字串库。

    一种基于潜在特征分解的无监督异常检测方法

    公开(公告)号:CN114565023B

    公开(公告)日:2024-12-24

    申请号:CN202210112132.8

    申请日:2022-01-28

    Abstract: 本发明提出一种基于潜在特征分解的无监督异常检测方法,属于通用异常检测领域;具体包括:首先,对给定的待检测数据进行预处理,构建无标签训练数据集;然后,搭建包括编码模块,解码模块和特征分解模块的FDAE;利用编码模块将数据转化到潜在空间,得到潜在特征;利用特征分解模块分别提取潜在特征的正常和异常特征;然后,利用解码模块分别对正常特征和异常特征进行解码;基于解码结果,采用两阶段的训练策略和无标签数据集训练FDAE;利用测试集输入训练好的FDAE中,分别计算正常重构误差和异常重构误差,判断该测试数据是否异常;本发明训练速度更快,所需要的超参数更少,能够处理复杂结构的数据。

    入库系统和方法
    40.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117519219A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311319455.5

    申请日:2023-10-12

    Abstract: 本申请提供一种入库系统和方法,所述系统包括:无人机、自动导向车、停机坪、场端摄像头、场端服务器;场端摄像头被配置为获取停机坪的图像信息;所述场端服务器被配置为基于所述图像信息,规划所述自动导向车的路径,和/或控制所述自动导向车行驶;所述自动导向车被配置为清理所述停机坪上的异物碎片,和/或,引导所述无人机入库。本申请实施例通过改造无人机场基础设施来感知场景信息并由场端服务器负责承担计算开销。面对无人机起降平台这一单一特种化场景,该方案降低了系统整体复杂度,实现了资源利用率最大化,同时避免了车载芯片算力不足的问题,还提供了无人化清扫解决方案,有效降低了维护停机坪地面环境安全所需的人力成本开销。

Patent Agency Ranking