一种OCR识别模型训练中的动态数据增强方法

    公开(公告)号:CN119206734B

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202411738937.9

    申请日:2024-11-29

    Abstract: 本发明公开了一种OCR识别模型训练中的动态数据增强方法,本发明涉及文字训练技术领域,解决了没有针对动态图像既可能发生移动同时又可能发生转动的复杂综合情况进行全面深入的分析的问题,本发明通过所确定的达标方向,从达标方向中确定融合方向,并基于所确定的融合方向对此模型进行融合训练,优先识别其训练阶段是否达标,若达标,则无需进行关联增强,若未达标,则通过分配所关联的CPU利用率进行关联增强,通过实际的增强效果,使对应模型在实际融合训练过程中,可达到最佳的动态训练效果,以此来提升对应模型针对于动态图像的具体识别能力。

    基于NLP的图形化自动成票方法
    33.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119205085A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411710096.0

    申请日:2024-11-27

    Abstract: 本申请提供一种基于NLP的图形化自动成票方法。在该方案中,作业人员通过第一终端设备向服务器发送作业票成票请求,服务器利用NLP技术解析作业内容,提取关键信息并生成图像化作业票,并将作业票发送至第二终端设备进行审核,审核通过后,作业票被确定为目标作业票并返回至第一终端设备。通过上述方法,该基于NLP的图形化自动成票方法有效降低了人为失误和操作风险,保障了作业流程的安全性和规范性,为电网管理提供了全面、系统且智能化的支持,大幅提升了作业管理的质量和安全标准。

    一种电力工作票内容智能化校验方法及系统

    公开(公告)号:CN119202680A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411710085.2

    申请日:2024-11-27

    Abstract: 本申请提供一种电力工作票内容智能化校验方法及系统,该方法通过获取电力工作票的目标内容信息,之后根据电力工作票的目标内容信息,确定目标内容信息对应的目标图结构数据,最后将目标图结构数据输入至预先训练好的依赖关系校验模型,得到第一校验结果;依赖关系校验模型为基于历史电力工作票对应的图结构数据以及图结构数据对应的校验结果训练得到的、用于获取目标内容信息中各个实体之间的依赖关系的校验模型。该技术方案中,利用依赖关系校验模型可以确定出电力工作票中各个实体之间的依赖关系,判断出电力工作票是否存在逻辑错误、依赖关系缺失或依赖关系冲突,以高效的辅助用户能够基于此,确定电力工作票的准确性。

    一种基于无偏DFT的电力系统谐波信号频率估计方法

    公开(公告)号:CN115166355B

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202210688761.5

    申请日:2022-06-17

    Abstract: 本发明提出了一种基于无偏DFT的电力系统谐波信号频率估计方法,使用DFT谱线S(k),看作是一个非线性方程,来描述振幅、相位、频率和观察到的频谱之间的关系;然后,将非线性方程改写为包含3P个未知参数a、b(1)和b(2)的线性方程;将旁瓣干扰和频谱泄漏作为有用的信息,并在估计过程中考虑了所有频率分量的影响。本发明可以准确、不偏倚地估计系统频率。仿真结果表明,该算法能够有效地估计实际的系统频率。

    一种基于GPU的Spark SQL加速方法
    37.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116303550A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310417348.X

    申请日:2023-04-19

    Abstract: 本发明公开一种基于GPU的Spark SQL加速方法,包括以下步骤:Spark SQL由投影、数据和条件组成,分别对应SQL查询过程中的结果、数据和操作,SQL语句按结果、数据和操作次序来描述;对读入的SQL语句进行解析,分辨出SQL语句中的关键词、表达式,从而判断SQL语句是否规范,进而形成执行树,将执行树和数据字典进行绑定和执行,在这些计划中选择一个最优计划执行。GPU使用Cuda语句可实现SQL中常用的数据组合、排序等操作,从而对数据查询等操作实现大幅加速。本发明将GPU与Spark平台相结合,将SQL的运算操作从CPU转移到GPU执行,实现对Spark SQL运算的提速。无需应用修改代码,无需额外增加服务器节点,可以直接节省硬件投资和系统维护成本。

    一种计算资源受限下大数据处理的细粒度缓存替换算法

    公开(公告)号:CN115470158A

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202211024976.3

    申请日:2022-08-25

    Abstract: 本发明公开了一种计算资源受限下大数据处理的细粒度缓存替换算法,包括以下步骤:分析计算资源对缓存过程与缓存粒度的影响;在计算资源受限环境下考虑面向抽象数据集包含的数据块的缓存替换问题,以最小化大数据处理应用的整体执行时间为目标建立细粒度缓存替换问题的数学模型,模型决策每个时刻t的待缓存数据块;基于大数据处理算子的计算特征与面向数据块的贪心缓存策略对缓存替换问题进行转换;基于动态规划思想求解细粒度缓存替换问题。本发明通过分析计算资源与缓存粒度的关系,在计算资源受限场景下提出细粒度缓存替换算法,大幅减少了大数据处理应用的完成时间,同时提高了缓存过程的缓存命中率。

    云边协同的实时视频分析任务执行时延建模及部署方法

    公开(公告)号:CN115457369A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211025069.0

    申请日:2022-08-25

    Abstract: 本发明公开了一种云边协同的实时视频分析任务执行时延建模及部署方法,包括:云边环境下的视频分析任务执行时延模型构建方法;所述时延模型即视频分析任务过程中引入的额外时延,包括在边缘端处理带来的时延,边缘与云端传输中间数据带来的时延以及云端处理带来的时延;根据云边环境下的视频分析任务执行时延模型,通过基于李雅普诺夫算法以及马尔科夫近似算法的近似算法为视频分析任务选择更加节能的任务部署方案,所述任务部署方案包括边缘端机器规格选择,云端机器实例规格以及任务划分方案。本发明可在视频分析任务的任务负载以及云边网络环境发生变化时,快速调整任务部署方案,从而使得系统长期运行能耗进行有效的降低。

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