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公开(公告)号：CN103257923A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310131986.1
申请日：2013-04-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种数据中心数据分析类基准测试程序的应用选取方法及系统，该方法执行于数据中心计算机系统中，包括：步骤一，从多种应用领域中分别选取至少一个应用，组成应用集，该应用集覆盖了特定种类的编程模型；步骤二，运行该应用集中的所有应用，针对每个应用，都分别获取预定性能指标的参数值；步骤三，将各个应用所对应的该参数值分别组成一个特征向量，对所有特征向量进行聚类；步骤四，在聚类得到的每个类中，选择距离类中心点最近和最远的两个应用作为基准测试程序的应用进行基准测试。
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公开(公告)号：CN119068375A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202310617738.1
申请日：2023-05-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F16/75 , G06F16/783
Abstract: 本发明实施例提供了一种视频类别确定方法和装置，其中，该方法包括：获取多个视频数据集作为训练样本，其中，训练样本包括支撑集和测试集；通过预训练网络分别提取支撑集和测试集的关键帧，并基于支撑集通过Faiss方法构建关键帧检索库；通过预先设定的小样本分类方法基于测试集的关键帧和关键帧检索库进行分类训练，得到分类模型；获取待分类的视频，通过分类模型对待分类的视频进行分类，得到分类结果。通过本发明，解决了视频某一维度信息的分类结果不够准确的问题，达到对视频维度信息分类更准确的效果。
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公开(公告)号：CN115460061B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210926827.X
申请日：2022-08-03
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L41/0631 , H04L41/08 , H04L41/0803 , H04L41/14 , H04L43/0823 , H04L43/50
Abstract: 本发明公开了一种基于智能运维场景的健康度评价方法及装置。所述方法包括：收集运维系统的日志数据和配置数据；对所述日志数据和所述配置数据进行预处理，以构建业务关键信息数据库；基于配置id在各设定时间间隔中的数据与标签，分别训练向量自回归模型与LSTM‑AE模型，以获取每一配置id在预测时间的向量自回归模型异常分数和LSTM‑AE模型异常分数；综合所述配置id在预测时间的向量自回归模型异常分数和LSTM‑AE模型异常分数，得到所述配置id在预测时间的异常分数；基于各配置id在预测时间的异常分数，计算所述运维系统在预测时间的健康度。本发明实现了对于智能运维场景的健康度评估。
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公开(公告)号：CN115114427A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210279929.7
申请日：2022-03-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开一种基于预训练和多任务学习的文本摘要和关键词抽取方法，属于文本信息抽取领域，基于预训练语言模型在抽取任务上进行针对性的进一步微调，并在关键词抽取任务与摘要抽取任务的协作下用于抽取关键词和摘要。本发明能够解决现有文本关键词抽取和摘要抽取技术存在的准确率和召回率低的问题。
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公开(公告)号：CN113450116A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202010214388.0
申请日：2020-03-24
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京中科闻歌科技股份有限公司 , 北京中科闻歌智安科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种交易风险分析方法，包括：获取待分析数据，待分析数据包括：交易数据以及舆情数据；对交易数据进行定量分析得到第一数据特征，对舆情数据进行定量分析得到第二数据特征；对第一数据特征进行判别确定交易数据的第一风险类型，对第二数据特征进行判别确定舆情数据的第二风险类型，对第一风险类型以及第二风险类型分别进行向量化，得到第一特征向量和第二特征向量；将第一特征向量和第二特征向量输入预先训练的预警模型，由预警模型根据第一特征向量和第二特征向量进行计算得到风险指数；根据风险指数确定待分析数据的风险分析结果。本方案采用机器学习的方法对交易风险进行分级预警，从而大大提高交易风险预警的准确性和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108470046A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810184478.2
申请日：2018-03-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/34 , G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种基于新闻事件搜索语句的新闻事件排序方法及系统，旨在解决在考虑用户主观信息的情况下，如何实现新闻事件排序的技术问题。为此目的，本发明中的新闻事件排序方法，能够通过预设的新闻事件排序模型对预先获取的新闻事件搜索语句进行识别，得到按照相关度大小排序的新闻事件排序结果。其中，新闻事件搜索语句包含能够表征用户情感倾向的用户主观信息。基于此，本发明能够结合用户对新闻事件的情感倾向，按照新闻事件与用户偏好相关程度进行排序，从而提高新闻事件排序结果的准确性。同时，本发明中的系统能够执行并实现上述方法。
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公开(公告)号：CN105068988B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201510431992.8
申请日：2015-07-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明涉及一种多维度和多粒度情感分析方法，包括：构建情感资源，即根据特定领域文本的类别体系构建其情感资源；选择情感倾向词，即选择每个类别下的情感词并确定其情感倾向；判别情感倾向性，包括：判断信息资源的类型；从信息资源中获取情感关键词；从信息资源中识别权威发布者，并获取该信息资源的情感分析结果；对社交类信息进行情感分析；对非专有类别社交类信息的情感倾向进行分析；针对专有类别的社交信息进行情感分析。本发明的情感分析方法能够从多维度、多粒度进行情感分析以提供较高的情感分析识别率和精度。
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公开(公告)号：CN103257923B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310131986.1
申请日：2013-04-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种数据中心数据分析类基准测试程序的应用选取方法及系统，该方法执行于数据中心计算机系统中，包括：步骤一，从多种应用领域中分别选取至少一个应用，组成应用集，该应用集覆盖了特定种类的编程模型；步骤二，运行该应用集中的所有应用，针对每个应用，都分别获取预定性能指标的参数值；步骤三，将各个应用所对应的该参数值分别组成一个特征向量，对所有特征向量进行聚类；步骤四，在聚类得到的每个类中，选择距离类中心点最近和最远的两个应用作为基准测试程序的应用进行基准测试。
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公开(公告)号：CN105786991A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610089962.8
申请日：2016-02-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06F17/30731 , G06F17/2715
Abstract: 本发明公开了一种结合用户情感表达方式的中文情感新词识别方法和系统。其中，该方法包括获取输入文本；基于所述输入文本中词频大于第一预设阈值的字符串，构建候选新词集合；使用中文旧词词库对所述候选新词集合进行过滤；基于统计指标从过滤的候选新词集合中筛选新词，构建新词集合；其中，所述统计指标为构词能力、点互信息、灵活度和邻接熵；基于情感倾向点互信息，从所述新词集合中识别情感新词，构建初始情感新词集合；基于所述输入文本中涉及的用户的情感表达方式，从所述初始情感新词集合中筛选高置信度情感新词，并将其作为所识别的中文情感新词。通过本发明实施例解决了如何提高情感新词识别的精度和灵活度的技术问题。
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公开(公告)号：CN105068988A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510431992.8
申请日：2015-07-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明涉及一种多维度和多粒度情感分析方法，包括：构建情感资源，即根据特定领域文本的类别体系构建其情感资源；选择情感倾向词，即选择每个类别下的情感词并确定其情感倾向；判别情感倾向性，包括：判断信息资源的类型；从信息资源中获取情感关键词；从信息资源中识别权威发布者，并获取该信息资源的情感分析结果；对社交类信息进行情感分析；对非专有类别社交类信息的情感倾向进行分析；针对专有类别的社交信息进行情感分析。本发明的情感分析方法能够从多维度、多粒度进行情感分析以提供较高的情感分析识别率和精度。
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