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公开(公告)号：CN104702367A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201310655952.2
申请日：2013-12-05
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
CPC classification number: H04L1/1854 , H04L1/0006 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种传感器网络数据传输方法，包括如下步骤：a.储存感知数据、处理数据；b.对所述感知数据、所述处理数据进行权重处理；c.根据权重处理的结果，决定数据通过本节点的顺序，并传输所述数据。本发明还涉及一种传感器网络数据传输系统。本发明能够优化传感器节点的性能，进而使整个网络的性能达到最优。
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公开(公告)号：CN104482983A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410853657.2
申请日：2014-12-30
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G01F17/00
Abstract: 本发明提供了一种测量三维料堆的方法，所述方法包括：将光照通过特定的网格板投射到待测量料堆上，以便在待测量料堆上形成特征点；通过预先布置的摄像机阵列系统，采集待测量料堆的立体图像对；利用形成的特征点在采集的立体图像对之间的视差，获得形成的特征点的三维坐标；用获得的特征点的三维坐标构建待测量料堆的模型；按照预定的步长将构建的模型剖分为多个多面体；基于获得的特征点的三维坐标，确定剖分的每个多面体的体积；将确定的每个多面体的体积之和确定为待测量料堆的体积。
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公开(公告)号：CN104317835A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410531149.2
申请日：2014-10-10
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30828
Abstract: 本发明公开了一种视频终端的新用户推荐方法，包括：S1、对所有用户的视频参看数据进行预处理，计算各用户对该视频的评分w；S2、根据w的取值来对视频进行集合分类，包括喜欢、不喜欢、和不知道；S3、从根结点开始，选择最佳的分割视频，自顶向下建立决策树；S4、新用户选择到达某结点时，使用该结点用户集合的平均评分来进行预测对各视频的喜好，完成视频推荐。本发明能够利用用户的隐性信息来判断用户对视频的喜好程度，便于新用户快速而准确的寻找到感兴趣的电影、电视剧以及综艺节目等视频，继而完成对用户进行行之有效的推荐。
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公开(公告)号：CN104252581A
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201310260822.9
申请日：2013-06-26
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于支持向量机的跨膜蛋白残基作用关系预测方法，所述方法包括以下步骤：步骤S100、提取用于训练的跨膜蛋白所包含的残基对特征作为训练集；步骤S200、基于SVM对所述训练集进行训练得到预测模型；步骤S300、提取待预测跨膜蛋白所包含的残基对特征作为测试集；步骤S400、将所述测试集输入所述预测模型，输出分数S；步骤S500、将S与预设阈值T进行比较，若S≥T，则判定所述待预测跨膜蛋白包含的残基对为作用对，否则判定为非作用对。本发明提出的预测跨膜蛋白残基对作用关系的方法在精确度与覆盖度上优于现有技术中的TMhit、MEMPACK以及SVMcon。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118485513A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410491956.X
申请日：2024-04-23
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0985 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及能源交易技术领域，具体涉及一种社会福利最大化且能源交易成本最小化方法及装置。该方法及装置包括：构建神经网络框架；神经网络框架将图神经网络与递归神经网络相结合，提取大规模能源交易的特征向量并学习其参数之间的相关性。本发明通过神经网络框架来处理能源交易下的多参数预测，该框架将图神经网络与递归神经网络相结合，提取大规模能源交易的特征向量并学习其参数之间的相关性。该模型考虑光伏电网能源交易问题在社会福利最大化条件下的总成本最小化问题，给出了最优参数集的形式化定义。
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公开(公告)号：CN104252581B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201310260822.9
申请日：2013-06-26
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于支持向量机的跨膜蛋白残基作用关系预测方法，所述方法包括以下步骤：步骤S100、提取用于训练的跨膜蛋白所包含的残基对特征作为训练集；步骤S200、基于SVM对所述训练集进行训练得到预测模型；步骤S300、提取待预测跨膜蛋白所包含的残基对特征作为测试集；步骤S400、将所述测试集输入所述预测模型，输出分数S；步骤S500、将S与预设阈值T进行比较，若S≥T，则判定所述待预测跨膜蛋白包含的残基对为作用对，否则判定为非作用对。本发明提出的预测跨膜蛋白残基对作用关系的方法在精确度与覆盖度上优于现有技术中的TMhit、MEMPACK以及SVMcon。
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公开(公告)号：CN104317835B
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201410531149.2
申请日：2014-10-10
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种视频终端的新用户推荐方法，包括：S1、对所有用户的视频参看数据进行预处理，计算各用户对该视频的评分w；S2、根据w的取值来对视频进行集合分类，包括喜欢、不喜欢、和不知道；S3、从根结点开始，选择最佳的分割视频，自顶向下建立决策树；S4、新用户选择到达某结点时，使用该结点用户集合的平均评分来进行预测对各视频的喜好，完成视频推荐。本发明能够利用用户的隐性信息来判断用户对视频的喜好程度，便于新用户快速而准确的寻找到感兴趣的电影、电视剧以及综艺节目等视频，继而完成对用户进行行之有效的推荐。
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公开(公告)号：CN104702367B
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201310655952.2
申请日：2013-12-05
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种传感器网络数据传输方法，包括如下步骤：a.储存感知数据、处理数据；b.对所述感知数据、所述处理数据进行权重处理；c.根据权重处理的结果，决定数据通过本节点的顺序，并传输所述数据。本发明还涉及一种传感器网络数据传输系统。本发明能够优化传感器节点的性能，进而使整个网络的性能达到最优。
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公开(公告)号：CN106786517A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611099510.4
申请日：2016-12-02
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 广州供电局有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于负载最大化的电网优化系统及电网优化方法。电网优化系统包括：构建配电网络模型；选择能够提供最大功率传播率的节点作为种子节点；获取初始电网功率传播网络；存储种子节点在激活过程中覆盖到的节点，并更新覆盖到的节点的未激活入边邻居的潜在影响节点数；根据每个节点的潜在影响节点数进行影响力排名，以得到节点影响力排名列表；根据影响力排名列表进行影响路径追踪，从而获取影响力排名列表中的每个节点影响的终端用户集合。本发明通过计算电网中每一节点到终端用户的影响力来获取用户的初始功率传播网络，并在初始功率传播网络的基础上对网络结构进行优化，从而保证整个系统的平衡，实现了电网的负载最大化。
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