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公开(公告)号：CN116527274A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310534559.1
申请日：2023-05-10
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)
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明涉及数字签名技术领域，公开了基于多标量乘快速计算的椭圆曲线验签方法及系统；其中方法包括：椭圆曲线数字签名步骤和椭圆曲线签名验签步骤；椭圆曲线数字签名步骤和椭圆曲线签名验签步骤中的多标量乘计算过程包括：获取椭圆曲线上基点P、点Q以及基点P的三倍点仿射坐标3P，对获取的数据进行预计算处理得到参数表；对标量系数K和标量系数L进行处理得到系数表；对参数表和系数表进行逐位计算，对逐位计算结果进行坐标还原处理得到多标量乘结果。通过对数字签名算法中遇到的多标量乘运算进行优化，大大降低了数字签名和数字验签过程的时间复杂度，提升数字签名的运算速度，提升系统的整体性能，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN116506210A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310573133.7
申请日：2023-05-18
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) , 山东省科创集团有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/243 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于流量特征融合的网络入侵检测方法及系统，包括：获取待检测的网络流量数据；对网络流量数据进行预处理；将预处理后的网络流量数据，输入到训练后的网络入侵检测模型中，得到网络入侵检测结果；其中，所述训练后的网络入侵检测模型，包括：对预处理后的网络流量数据分别进行特征提取，得到第一特征数据和第二特征数据；对提取的第一特征数据和第二特征数据，进行特征融合，得到融合特征；将融合特征进行分类，得到分类结果。
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公开(公告)号：CN116449462A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310720313.3
申请日：2023-06-19
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G01W1/10 , G01C13/00 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及海浪预报技术领域，本发明公开了海浪有效波高时空序列预测方法、系统、存储介质及设备，包括：获取初始时刻到当前时刻的海浪有效波高和第二时刻到第一未来时刻的多要素数据；将初始时刻到当前时刻的海浪有效波高和第二时刻到第一未来时刻的多要素数据作为输入数据序列，采用预测递归神经网络，预测得到第一未来时刻的海浪有效波高数据；基于第一未来时刻的海浪有效波高数据和第二未来时刻到目标未来时刻的多要素数据，通过基于递归策略的单步预测，并采用预测递归神经网络，得到第二未来时刻到目标未来时刻的海浪有效波高数据。稳定了预测误差，有效提升了海浪有效波高预测精度，延长了有效预测预报时间。
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公开(公告)号：CN116069481B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310354096.0
申请日：2023-04-06
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)
Abstract: 本发明属于图形处理器资源调度领域，提供了一种共享GPU资源的容器调度系统及调度方法，针对GPU资源由系统外部在各应用平台进行复用，将导致服务器的反复初始化及迁移，造成人工损耗以及时间的浪费的问题，本发明考虑从计算任务移植方面进行GPU资源的共享，在GPU资源池上构建容器系统，通过将各个平台的任务容器化后调度到提供的资源池GPU节点上，实现异构平台间GPU资源共享，提高整体平台的GPU资源利用率可满足云计算、大数据、人工智能和高性能计算场景平台的快速灵活部署实施。
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公开(公告)号：CN113094110B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110373297.6
申请日：2021-04-07
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学 , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06F9/4401 , G06F13/38 , G06F21/85
Abstract: 本发明公开了一种串口数据过滤的方法及系统，应用于过滤上位机业务应用程序与串口设备之间的通信数据的情况，包括：Windows操作系统启动，更新数据过滤协议；加载配置文件，读取配置文件，读取所需要过滤的串口设备所连接的串口号；上位机业务应用程序进行读写数据操作，调用Windows操作系统的I/O模型；Windows操作系统的I/O模型加载配置文件，获取数据过滤协议，根据数据过滤协议过滤数据，并将过滤后的数据传递给物理串口或者上位机业务应用程序。在不影响其他串口设备的使用下实现目标串口设备与目标主机之间通讯数据的过滤。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115171710A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210799728.X
申请日：2022-07-08
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: G10L21/007 , G10L21/0224 , G10L21/0232 , G10L19/02 , G10L25/63 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于语音信号处理的语音增强技术领域，提供了一种基于多角度判别的生成对抗网络的语音增强方法及系统。该方法包括，获取带噪声语音信号；基于带噪声语音信号，采用训练好的生成对抗网络，得到增强后的语音信号；其中，所述生成对抗网络包括一个生成器和四个判别器。本发明的多角度判别包括：增强后语音信号、干净语音与情绪语音之间的差异；同时添加从频域判别学习增强后语音信号、干净语音与情绪语音之间的频域差异。本发明从不同语音信号的语音成分进行判别，以及语音的时域频域角度，能够从不同角度充分学习语音成分，为生成器提供足够多的反馈信息，可以有效改善语音失真，提高增强后语音的语音质量。
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公开(公告)号：CN115145966A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211075909.4
申请日：2022-09-05
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 北京威努特技术有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/23 , G06N20/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于人工智能领域，提供了一种面向异构数据的对比联邦学习方法及系统，包括客户端利用当前轮次中当前次数局部更新的局部模型和上一次局部更新的历史局部模型的正余弦距离、当前轮次中当前次数局部更新的局部模型与当前全局模型之间的负余弦距离对当前局部模型进行优化，使得客户端当前轮次的局部模型靠近当前全局模型而远离上一轮次的局部模型，得到最新的局部模型；服务端获取多个客户端的最新的局部模型进行聚合，更新全局模型。本发明从模型相似度的角度建立异构环境下联邦学习的优化问题，使每个客户端都能够学习到接近全局模型表示，以最小化局部模型差异。
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公开(公告)号：CN115019833A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210852485.1
申请日：2022-07-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于时频特征和全局注意力的语音情感识别方法及系统，涉及语音信号处理与模式识别技术领域，该方法通过提取三维对数梅尔谱图的时间特征和频率特征，并进行分析处理，以充分利用语音信号的静态特征和动态特征，以及静态特征和动态特征之间的通道联系，得到更深层次的特征联系，丰富了特征维度；并且，提取时间维度和空间(频率)维度数据，将其进行融合；利用空间特征提取模块和全局上下文注意力模块对时间‑频率特征进行分析，充分利用语音信号所包含的空间特征和时间特征，并对融合后的特征进行通道间的特征进行分析，其分析的特征更为全面，从而可以提高情感识别结果的准确率。
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公开(公告)号：CN114968600A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210849631.5
申请日：2022-07-19
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于新一代申威众核处理器的从核阵列任务分配实现负载均衡的方法，包括：各个从核先完成当前任务后，和主核通信，自动获取下一次任务，继续执行获取到的任务直至任务结束；主核负责任务的分配和更新；从核自动获取下一次任务包括单从核自动获取任务和多从核自动获取任务，其中，多从核自动获取任务方式按照从核分组进行，根据申威众核处理器硬件架构，从核可以进行多种从核分组方式，主要包括行从核自动获取任务方式、列从核自动获取任务方式和从核簇自动获取任务方式。本发明基于主从异步加速模式来使得从核自动获取任务，进行加速处理，进而解决负载不均衡的方法。
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公开(公告)号：CN113779581B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202111077784.4
申请日：2021-09-15
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及一种轻量化高精度恶意软件识别模型的鲁棒检测方法及系统，包括：步骤1：获取应用软件的字节文件数据集，可视化为灰度图；步骤2：训练生成对抗网络，生成各类别恶意对抗样本灰度图，加入到恶意数据集；步骤3：将卷积自动编码器的编码器迁移为小规模学生模型；步骤4：采用知识蒸馏，将大规模教师模型的知识汲取到学生模型中；步骤5：采用最终得到的学生模型进行所属类别预测，即检测结果。本发明仅对字节文件进行处理，进而采用端到端的深度卷积模型自动进行高阶特征的提取及潜在模式的判别，不仅克服了分类算法高度依赖于繁琐的特征工程所提取的特征空间完整性的问题，亦可满足了恶意检测的实时性要求。
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