-
公开(公告)号：CN108009070A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711247797.5
申请日：2017-12-01
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
IPC: G06F11/30
Abstract: 发明涉及一种面向移动云计算的Android应用耗电预测与分析方法。结合统计建模和基于软件的测量方法，提出了一种轻量级且自动化的Android应用程序函数级能耗的估计方法，能够减小背景噪音和测量误差。为了获得应用程序执行时的函数调用信息，提出了一种基于Dalvik字节码的插桩技术来标记所有执行过的函数，当在Android设备上运行插桩后的应用程序时，同时通过能耗测量软件的监控，就可以获得执行过的路径信息以及相对应的能耗数据。采用线性回归分析来建立能耗模型，使得事件序列的能耗测量值能够映射到函数级别，并通过反馈机制来改善模型的精确度。
-
公开(公告)号：CN103593488A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310592737.2
申请日：2013-11-22
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种多功能数据采集器，包括至少一个数据采集终端和一个与所述数据采集终端双向通信连接的数据处理器，所述数据处理器包括设备驱动模块，所述设备驱动模块承载所有数据采集终端的驱动，还包括多路转换器，所述多路转换器分别与所述数据采集终端和所述数据处理器双向通信，所述数据采集终端，用于采集数据并将数据传送至所述数据处理器；所述多路转换器用于识别接入的数据采集终端的类型；所述数据处理器，用于根据数据采集终端的类型，将接收的数据转换成为USB数据包格式。本发明实现功能多样化，兼容多种采集数据的外设，节省成本。
-
公开(公告)号：CN102333031B
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201110263511.9
申请日：2011-09-07
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司 , 江苏润和科技投资有限公司
IPC: H04L12/70
Abstract: 本发明公开了一种基于设备适配技术的设备智能接入系统，所述系统设置于变电站，与供电局和数据采集设备通信，包括设备管理模块、插件及规约管理模块和通信管理模块，其中：所述设备管理模块包括：设备信息模型单元，设备管理中心单元；所述插件及规约管理模块包括：设备插件单元，设备插件管理单元，设备规约库单元；通信管理模块包括：设备通讯接口单元，设备数据发送单元，设备数据接收单元，消息总线单元。该系统扩展性和兼容性强，在兼容旧设备、旧协议或者在接入新设备、新协议时不需要做大量系统改造工作，节约了人力成本和工作量。
-
公开(公告)号：CN102679935A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210052557.0
申请日：2012-03-02
Applicant: 凯里供电局 , 江苏润和软件股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计算输电线路覆冰厚度的系统，包括设置于输电线路处的监测设备，设置于监控室的服务器、和同时设置于输电线路处和监控室的相互配合使用的无线收发装置，所述服务器包括数据粗糙处理模块和人工神经网络模块，数据粗糙处理模块，包括信息完备性处理单元、数据离散化处理单元和属性约简处理单元；人工神经网络模块，包括应用模型单元和模型算法优化单元。同时，本发明还公开了一种计算输电线路覆冰厚度的方法。本发明采用气象分析法和图像分析法相结合（图像分析法起验证气象分析法计算结果的功能），并引进人工智能原理进行学习和推理，实现计算模型不断优化，从而准确计算覆冰厚度。
-
公开(公告)号：CN119399778B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510006602.6
申请日：2025-01-03
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于多规则库的文档智能审核方法及系统，涉及文档智能审核技术领域。该基于多规则库的文档智能审核方法及系统，通过光学字符识别与格式解析技术，结合自然语言处理来识别文档内容的规则库匹配特征，能够有效地提取文档的关键信息并为后续的规则匹配提供基础。加载并选择数据库中的多规则库进行匹配审核。在规则匹配审核的过程中，通过随机森林算法对文档内容进行多维度特征分析与规则分类，从而识别并标记出不符合规则匹配的文档内容。通过支持向量机算法，将标记的文档内容与文档的整体结构进行比对，识别文档中的逻辑冲突，并对其进行二次标记。确保文档内部的一致性与逻辑性，进一步提高审核的精准度和全面性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119885117A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411986283.1
申请日：2024-12-31
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种针对Transformer架构的大模型保护方法，属于人工智能模型领域，步骤一，预处理阶段：对需要保护的大模型进行预处理，生成可分发的大模型和dny客户端（含DRM数据参数文件）；步骤二，推理使用阶段：服务端启动推理引擎，装载受保护的大模型（含保护算子及参数），分发的客户端装载客户端保护算子及参数后连接服务端。本发明通过大模型参数使用矩阵计算过程中模型参数的空间变换来实现保护，并且整个保护过程与未保护相比没有引入新的矩阵计算步骤，因此，保护措施对模型推理过程的性能影响非常小，因为整个过程中引入的算法复杂度被最小化。
-
公开(公告)号：CN119416097B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510012592.7
申请日：2025-01-06
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种AI模型服务平台数据集标注方法及系统，涉及数据集标注技术领域，将待标注数据集按照数据类型进行拆分，并识别AI模型服务平台中是否存在现有标注模型能够分别处理当前拆分后的待标注数据集；基于标注模型的评估指标评估标注模型的标注表现，进而基于数据增强对标注模型进行更新；利用更新后的标注模型分别对拆分后的待标注数据集进行标注，生成第一标注结果；基于多模型联合标注对第一标注结果进行二次标注，生成第二标注结果；通过置信区间筛选识别出第二标注结果中不合格的标注数据集，进而触发人工标注。实现了高效、低成本、高质量且灵活可扩展的数据集标注流程，从而显著提升了AI模型服务平台的标注能力和服务质量。
-
公开(公告)号：CN119627898A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411807491.0
申请日：2024-12-10
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于特征嵌入‑transformer联邦学习的多场站风电功率预测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：数据预处理，步骤2：特征嵌入Embedding，步骤3：构建transformer预测模型，步骤4，联邦学习联合训练。该方案引入动态特征嵌入算法，在特征输入模型之前，对当前特征进行特征嵌入计算，一方面解决不同场站的特征数据不一致问题，另一方面动态词嵌入算法的引入可以充分利用不同特征之间的相关关系。transformer可以直接捕捉任意两个位置之间的依赖关系，不受序列长度的影响，能够更好的处理时序数据的预测问题，另外transformer相对于lstm可以完全实现并行计算，从而大大提升了模型的计算效率。
-
公开(公告)号：CN119537018A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411635233.9
申请日：2024-11-15
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
IPC: G06F9/50 , H04L67/1095 , H04L67/12 , H04L69/18
Abstract: 本发明公开了一种边端侧异构算力资源调度系统及方法，所述系统包括算力虚拟化资源池模块、跨域分布式算力软总线以及算力资源调度管理模块，其中：算力虚拟化资源池模块，基于异构算力虚拟计算资源池技术，将边端侧各种设备系统按照算力资源、网络资源和存储资源进行统一管理和虚拟化映射，形成统一的虚拟计算资源池；跨域分布式算力软总线，通过在不同通信域间建立算力资源的中间路由转发节点，路由转发节点支持电力系统物理层协议，实时同步更新不同通信协议网络间的算力资源清单；算力资源调度管理模块，基于算力资源池建立的动态算力调度系统，实现算力资源动态分配管理，实时评估每个计算任务所需的算力需求，请求虚拟计算资源池为算法应用分配最佳的算力资源组合。
-
公开(公告)号：CN118798677A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410880025.9
申请日：2024-07-02
Applicant: 江苏润和软件股份有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/098 , H02J3/00
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习与联邦学习的短期光伏发电预测方法及系统，所述方法包括：采集每个光伏场站的历史光伏发电关联数据作为特征数据，对应生成每个光伏场站的训练数据集；采用构建的LSTM神经网络作为每个光伏场站的光伏发电预测模型；采用引入MAS算法的联邦学习算法对各光伏发电预测模型进行模型联合训练，获得训练好的各光伏发电预测模型；利用训练好的每个光伏场站的光伏发电预测模型预测对应光伏场站的光伏发电量。本申请能够实现保障各光伏场站的光伏发电预测模型数据安全的同时，提升光伏发电预测模型的预测精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
153
records
(took 0.036 seconds)
