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公开(公告)号:CN111782817A
公开(公告)日:2020-10-16
申请号:CN202010480291.4
申请日:2020-05-30
Applicant: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种面向信息系统的知识图谱构建方法、装置及电子设备,包括:采集信息系统的多源异构数据;数据整合与知识抽取,对结构化数据、半结构化数据和非结构化数据获取三元组数据;设定主图与辅图;遍历每个辅图gi中的每个实体e,从主图G中获取与实体e同名的实体e1′,采用预设同名实体融合方法将实体e与主图G上的实体e1′融合;遍历每个辅图gi中的每个实体e,从主图G中找出与之不同名的实体e2′,采用预设不同名实体融合方法将实体e与主图G上的实体e2′融合;构建知识图谱;本发明在实体消歧中采用自适应双阈值设置提高决策精度,在共指消解中采用相似度多步计算方法减少运算复杂度,加快共指消解速度。
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公开(公告)号:CN110445604A
公开(公告)日:2019-11-12
申请号:CN201910585652.9
申请日:2019-07-01
Applicant: 北京邮电大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的QKD网络及其业务请求的发送方法,所述方法包括:设置于网络的应用层中的应用将业务请求发送至本地局域网的量子层的QKD节点;所述QKD节点将接收的业务请求进行量子加密后发送至设置于所述网络的控制层中的控制器。应用本发明能够将应用层的业务请求更为安全地送达控制层,保证通信的安全性、可靠性。
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公开(公告)号:CN119449680A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411586332.2
申请日:2024-11-07
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司
IPC: H04L43/50 , H04L43/08 , H04L67/1023
Abstract: 本申请公开了一种支持灵活调度的智能链路压测方法及装置,当接收到调用请求时,从预设调用链信息中动态筛选出调用请求对应的各个调用链路,根据动态优先级任务调度算法和各个调用链路进行压测任务分发;其中,压测任务至少包括本地压测任务和边缘计算压测任务,在系统负载均衡的条件下,执行压测任务,在执行压测任务的过程中,实时监测压测任务的性能数据,根据性能数据动态调整施压配置参数,以完成全链路压测的过程。
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公开(公告)号:CN118966222A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411037378.9
申请日:2024-07-30
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F40/295 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06N3/0442 , G06F18/213
Abstract: 本申请公开了一种基于专家信息的实体抽取方法、装置、设备以及存储介质。该方法包括:从公共资源中获取目标专家信息的文本序列;采用训练好的命名实体识别模型对目标专家信息的文本序列进行标注,确定目标文本序列;目标文本序列为具有实体类型标记的文本序列;其中,训练好的命名实体识别模型中嵌入层采用BERT模型对目标专家信息的文本序列进行文本向量化,编码层采用BiLSTM模型提取语义特征后输出层采用CRF模型确定出目标文本序列;并对目标文本序列进行实体抽取以获取目标专家信息中每个实体类型对应的文本信息,并以结构化数据形式进行存储。本申请的方法能够获取结构化的专家信息,提高了信息获取的效率,避免浪费人力物力。
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公开(公告)号:CN117952426A
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202410209900.0
申请日:2024-02-26
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司
IPC: G06Q10/0635 , G06F8/71 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种基于大模型的设备版本更新风险评估方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品,涉及人工智能技术领域,用于提高电子设备进行设备版本更新风险评估的准确性和效率。该方法包括:获取待评估的第一版本的第一版本号;基于第一版本号,从版本更新图中,确定第一版本的第一版本更新信息;基于第一版本号,从网络上获取第一版本的第二版本更新信息;获取第一提示词模板;通过第一提示词模板,对第一版本更新信息中与第一提示词模板对应的第一提示词类型相匹配的第一信息,和第二版本更新信息中与第一提示词类型相匹配的第二信息进行合并处理,得到第一提示词;将第一提示词输入至大模型中,以得到更新风险评估信息。
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公开(公告)号:CN114338013B
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202111682673.6
申请日:2021-12-31
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学 , 国科量子通信网络有限公司
IPC: H04L9/08 , H04B10/70 , H04B10/564
Abstract: 本申请公开了一种量子信号与经典信号共纤传输中的动态功率控制方法及装置,涉及量子通信领域,可以动态控制功率,使得量子密钥池(quantum key pool,QKP)中的量子密钥数量维持在合适水平,并且可以提高经典信号的传输可靠性。该方法包括:获取第一装置对应的QKP中量子密钥的剩余量;根据该剩余量确定第一装置发送经典信号的实际发射功率。
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公开(公告)号:CN116055165A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202310032888.6
申请日:2023-01-10
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供了一种恶意流量数据检测方法,涉及恶意流量入侵检测技术领域。在执行所述方法时,先获取目标漏洞,根据目标漏洞获取对应的渗透攻击工具、攻击载荷以及编码器,然后在渗透攻击工具、攻击载荷以及编码器中分别插入探针代码,利用插入探针代码后的渗透攻击工具、插入探针代码后的攻击载荷以及插入探针代码后的编码器自动生成恶意流量数据,再对恶意流量数据中的字段信息进行处理,得到恶意流量数据集,最后将恶意流量数据集中的数据输入训练好的并联神经网络模型,得到恶意流量数据的种类。使得在判别恶意流量的种类时,不限于利用对已知的恶意流量特征或模式来判别入侵,达到了能够对多种恶意流量检测的效果。
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公开(公告)号:CN115577307A
公开(公告)日:2023-01-06
申请号:CN202211255919.6
申请日:2022-10-13
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种数据中心的PUE预测方法、装置及存储介质,涉及数据中心能耗领域,用于精确、快速地预测数据中心的PUE。该方法包括:将第一时刻的待预测PUE样本输入到深度森林分类器中进行样本分析,得到分析结果,该分析结果包括N个概率值,每个概率值用于表征待预测PUE样本属于N个预设类别中一个预设类别的概率,N为正整数;基于分析结果、第一历史PUE数据集和第一时刻的环境数据,对RDPG模型训练,得到训练后的RDPG模型,训练后的RDPG模型用于预测数据中心的PUE值。
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公开(公告)号:CN113485878B
公开(公告)日:2022-11-11
申请号:CN202110762317.9
申请日:2021-07-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种用于多站融合的多数据中心故障检测方法,首先采集日志数据并将日志数据解析为结构化日志,建立每个应用程序的执行路径拓扑结构,然后分别对日志键和日志参数进行故障检测,能够完成每一个应用的日志故障检测;日志参数故障检测利用聚类算法,在选择聚类中心时先根据数据紧密度剔除日志参数数据集中的稀疏点,再分层从每个属性日志参数中选择数据点作为聚类中心,进而在每个聚类中检测日志参数是否异常,避免日志参数数据类型对聚类结果的影响,使聚类结果趋近于全局最优;最后构建适用于多站融合的多数据中心检测架构。本发明的故障检测方法能够检测每个应用程序的日志键和日志参数,进而全面准确地进行故障检测。
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公开(公告)号:CN114662685A
公开(公告)日:2022-06-24
申请号:CN202210317603.9
申请日:2022-03-29
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供一种神经网络压缩方法及装置,为每个神经网络的每个参数配置配置值,在配置值的邻域中搜索性能更高的配置值,从性能更高的配置值中选择预设个性能最大的配置值和距离参考集最大的配置值作为参考值构建参考集,选择参考集中任意两个参考值构建子集,得到多个子集,对子集中的两个参考值进行线性组合计算,得到最优解,利用最优解执行神经网络的压缩。在本方案中,为神经网络的每个参数配置配置值,使得神经网络参数空间的每一部分都被搜索到,并在不改变参数配置值的情况下,筛选出高性能的配置值,利用线性组合运算,得到最优解,利用最优解执行神经网络的压缩,从而实现不改变参数值并保持神经网络精度和性能的同时压缩神经网络。
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