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公开(公告)号：CN103544210B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201310391961.5
申请日：2013-09-02
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及网络信息检索与挖掘领域，特别涉及一种识别网页类型的系统和方法。包括以下步骤：预先定义启发式规则并生成启发式规则列表；从训练网页中提取预定特征并形成标准化的特征向量，对所述标准化的特征向量进行两次优化形成精简的特征集合，构建分类器和特征抽取器，并通过分类器生成分类模型；基于待识别网页的URL和源代码，在所述启发式规则列表中执行规则匹配；匹配成功则输出待识别网页的网页类型；不成功则利用分类器对待识别网页执行网页类型分类。本发明的识别网页类型的系统和方法，使用灵活方便，识别速度快、识别精度高，而且在对跨语种的网页进行识别时不需做大的改动，识别效率高，具有较高的实际利用价值。
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公开(公告)号：CN103544210A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310391961.5
申请日：2013-09-02
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30876
Abstract: 本发明涉及网络信息检索与挖掘领域，特别涉及一种识别网页类型的系统和方法。包括以下步骤：预先定义启发式规则并生成启发式规则列表；从训练网页中提取预定特征并形成标准化的特征向量，对所述标准化的特征向量进行两次优化形成精简的特征集合，构建分类器和特征抽取器，并通过分类器生成分类模型；基于待识别网页的URL和源代码，在所述启发式规则列表中执行规则匹配；匹配成功则输出待识别网页的网页类型；不成功则利用分类器对待识别网页执行网页类型分类。本发明的识别网页类型的系统和方法，使用灵活方便，识别速度快、识别精度高，而且在对跨语种的网页进行识别时不需做大的改动，识别效率高，具有较高的实际利用价值。
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公开(公告)号：CN115481588A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211203464.3
申请日：2022-09-29
Applicant: 山东工商学院 , 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F30/3308 , G06F30/31 , G06F8/34
Abstract: 本发明涉及芯片总线验证技术领域，且公开了一种图形化的总线验证平台，包括库模块以及仿真模块，用于将数据直接编译运行代码输送至仿真模块，还包括图形化模块，所述图形化模块分别与所述库模块以及仿真模块电连接，在使用时，所述图形化模块和所述库模块的信息实现相互转换，且所述图形化模块将从所述库模块中获取的信息以文本的形式发送至仿真模块进行仿真验证；支持图形化界面的同时可以代码编辑，满足各种开发需求、减少了总线验证IP的开发时间，验证人员工作重心转移到测试用例的编写中、平台采用模块化方式搭建，易于扩展。
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公开(公告)号：CN111753322B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010635435.9
申请日：2020-07-03
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 烟台中科数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种移动App权限列表自动核验方法，包括S1、获取待测移动App实际的权限列表，转化为向量形式，得到实际权限列表向量；S2、获取待测移动App的隐私协议，通过经训练的深度学习分类模型转化为向量形式，与设定阈值进行比较，得到声明权限列表向量；S3、对比待测移动App的实际权限列表向量跟声明权限列表向量是否一致，若一致，则判定待测移动App“合规”，否则判定待测移动App“不合规”。本发明的移动App权限列表自动核验方法实现了移动APP权限列表自动核验，不需要再通过人工对App隐私协议内容进行阅读审核就能判定该App是否存在违规获取用户个人信息的问题。本发明还公开了一种移动App权限列表自动核验系统。
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公开(公告)号：CN109308321A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201811428266.0
申请日：2018-11-27
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/36 , G06F16/33 , G06F16/332
Abstract: 本发明涉及一种知识问答方法、知识问答系统及计算机可读存储介质，其方法包括以下步骤：接收问答请求，问答请求携带有源问题文本信息；根据源问题文本信息和预设问题标签模板确定查询语言；从动态更新的知识管理库中查询与查询语言匹配的推荐实体组，基于推荐实体组生成知识图谱；发送知识图谱。本发明提供的知识问答方法、知识问答系统和计算机可读存储介质，预设问题标签模板可以检验查询语言的完整性，提高了查询语言的准确性，查询语言和知识管理库共同保证了推荐实体组的准确性以及实时性，知识图谱形式统一归纳了推荐实体组，为用户提供专业化的知识答案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106874489A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710092869.7
申请日：2017-02-21
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的肺结节图像块检索方法及装置，通过对获取的肺结节图像块进行切片处理，得到至少两张肺结节切片扫描图，通过构造卷积神经网络提取肺结节切片扫描图的图像特征，得到肺结节的局部特征集合，获取数据库中所有肺结节的局部特征集合，对所有肺结节的局部特征集合进行聚类构建视觉词典，基于视觉词典获取肺结节带权特征向量，通过倒排索引的方式对肺结节带权特征向量构建索引库，根据输入的查询信息对索引库执行检索，得到符合查询条件的肺结节图像块。本发明能够快速、准确的检索出与待检索肺结节最相似的肺结节图像序列。
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公开(公告)号：CN119992229A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510465225.2
申请日：2025-04-15
Applicant: 山东商务职业学院 , 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/54 , G06V10/58 , G06V10/72 , G06V10/762 , G06V10/50 , G06V10/42 , G06V10/56 , G06V10/46 , G06V10/74 , G06V20/10 , G06V10/776 , G01N21/84 , G01N21/55
Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，具体为基于图像分析的粮食分类识别方法及系统，包括以下步骤：获取粮食颗粒图像数据，计算灰度直方图及梯度变化率，调用灰度共生矩阵提取粮食颗粒纹理密度，滑动窗口扫描获取粮食颗粒局部特征参数。本发明中，通过灰度直方图与梯度变化率联合分析，滑动窗口动态提取颗粒纹理，增强复杂表面特征捕获，归一化对比度与方向一致性参数构建加权特征向量，方差贡献度动态修正抑制环境干扰，融合近红外与短波红外反射率变化，量化光谱差值均值及峰谷比，匹配可见光特征验证多维度约束，局部反射率速率与梯度变化率构建光谱‑纹理矩阵，采用欧氏距离与局部偏移双层匹配，同步评估全局相似度与空间分布差异。
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公开(公告)号：CN115640779A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211188970.X
申请日：2022-09-27
Applicant: 山东工商学院 , 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F30/398 , G06F115/02 , G06F115/08
Abstract: 本申请属于集成电路设计领域，本申请提供一种集成电路内部数据包路由的验证方法、装置、设备及介质，所述集成电路内部数据包路由的验证方法包括基于验证平台获取待确定反馈数据，并将所述待确定反馈数据输入至比较器中，并将预设反馈数据和所述待确定反馈数据进行比较；在所述预设反馈数据和所述待确定反馈数据相同时，确定所述待确定反馈数据为合法数据，以实现对待确定集成电路内部数据包路由的验证。通过上述方式，本申请获取由验证平台对待反馈数据进行仿真，查找验证平台的设计是否存在缺陷，提高了对集成电路内部数据包路由的验证效率，解决了目前SoC的验证效率低下的技术问题。
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公开(公告)号：CN115543797A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211193654.1
申请日：2022-09-28
Applicant: 山东工商学院 , 烟台中科网络技术研究所
Abstract: 本发明涉及集成电路设计技术领域，尤其涉及一种基于UVM的总线转换桥验证方法、装置、设备及存储介质，所述方法获取待测模块的输入参数，基于总线转换桥AMBA协议接口规范，确定所述输入参数对应的验证需求和验证策略；基于所述验证需求和所述验证策略，确定目标接口，并基于UVM基类库，建立所述目标接口对应的约束激励；基于验证模型和所述约束激励，对所述待测模块进行验证，输出验证结果。通过对输入参数的分析，确定对应的验证需求和验证策略，从而确定需要用到的验证模型，对待测模块进行验证测试。通过基于UVM的总线转换桥验证方法，可以提高系统的可重用性和验证平台搭建的自动化程度，提高了验证的工作效率。
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公开(公告)号：CN114841981A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210553478.1
申请日：2022-05-20
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06T7/00 , G06V30/148 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于分割网络的零件缺陷检测与字符识别方法及装置。所述方法包括：获取一定数量的具有缺陷的零件图像并对获得的零件图像进行分类标注，得到分类标注训练数据集，分类标注的分类类型包括缺陷轮廓类型和字符轮廓类型，基于并行反向注意力的PraNet网络构建分割模型；对分割模型进行训练；使用训练好的分割模型对零件图像进行缺陷检测。本发明的方法可以准确定位缺陷和字符的位置，有效识别现有OCR方法无法识别的字符，提高生产效率和产品质量把控。
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