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公开(公告)号：CN118227669A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410300118.X
申请日：2024-03-15
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F16/2455 , G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/25
Abstract: 本发明涉及一种分隔符格式文件高性能分析的方法及装置。该方法包括：通过迭代的方式采样输入文件中的控制字符，确定控制字符的符号状态和逻辑位置；根据控制字符确定有限状态推导器模型中应当选取的字符转换层级，所述字符转换层级包括记录级和字段级；将输入文件切分为相等大小的文本块，并将其放入空闲处理单元中，基于有限状态推导器模型实现并行扫描，并利用SIMD加速分隔符的识别，生成位图索引；基于位图索引进行查询，包括关键字搜索查询模式和文件联合查询模式。本发明在线程级与指令级实现了并行处理，解决了CSV文件处理受制于固有格式而只能串行处理的速度瓶颈问题，并提升了处理速度。
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公开(公告)号：CN115793637A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211448122.8
申请日：2022-11-18
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G05D1/02 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种多机器人编队路径规划方法。本方法为：1)选取多个地图并根据设置的冲突防护策略生成每一地图的训练路径，得到一训练数据集；其中每一地图中设置有多个机器人及目标达到位置；2)搭建多机器人路径规划模型，包括卷积神经网络、Transformer序列生成神经网络、GNN图神经网络和Vote投票模块；3)利用训练数据集训练多机器人路径规划模型；4)将一设置有多个机器人的初始位置、目标位置的地图输入优化后的模型，为该地图上的每一机器人生成路径。本发明设置动态置信度机制，对Transformer序列生成神经网络与图神经网络两条路径相互独立推演下一步行动结果进行投票，使机器人获得的路径可信度提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105955883B
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201610270109.6
申请日：2016-04-27
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种高性能单机多核并行模型检测方法。本方法为：1)创建待检测系统模型与待测属性的组合状态空间中的初始节点；2)状态空间生成器将该初始节点映射成Ligra计算图中的一个顶点，然后逐步生成该初始节点的后继节点，初始节点及已生成的后继节点构成一状态空间；其中，该初始节点为第1级节点，第i级节点包含N层第i+1级后继节点，每一层后继节点包含多个节点，每次属于同一级节点的后继节点全部生成之后，将当前状态空间映射成一Ligra计算图，然后调用可接收环检测器检测该Ligra计算图中是否有可接收环，如果有则停止模型检测。该方法具有性能高、可扩展性好等特点。
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公开(公告)号：CN105955883A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610270109.6
申请日：2016-04-27
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3604
Abstract: 本发明公开了一种高性能单机多核并行模型检测方法。本方法为：1)创建待检测系统模型与待测属性的组合状态空间中的初始节点；2)状态空间生成器将该初始节点映射成Ligra计算图中的一个顶点，然后逐步生成该初始节点的后继节点，初始节点及已生成的后继节点构成一状态空间；其中，该初始节点为第1级节点，第i级节点包含N层第i+1级后继节点，每一层后继节点包含多个节点，每次属于同一级节点的后继节点全部生成之后，将当前状态空间映射成一Ligra计算图，然后调用可接收环检测器检测该Ligra计算图中是否有可接收环，如果有则停止模型检测。该方法具有性能高、可扩展性好等特点。
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公开(公告)号：CN119858174A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510233403.9
申请日：2025-02-28
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种通用机器人对话交互式任务规划方法和系统。本方法为：1)将用户输入的模糊高级需求指令发送给LLM提示封装器；2)场景解析器将任务的3D场景图简化表示为任务场景发送给LLM提示封装器；3)LLM提示封装器收到模糊高级需求指令后，将任务场景、设定好的机器人原子技能库和规划限制封装成文本提示信息发送给LLM决策规划器；4)LLM决策规划器接收到文本提示信息后，调用LLM进行决策规划并将其通过话题的形式发送给结果解析器；5)当LLM输出结果为序列动作时，将其交给控制执行器，用于控制仿真或者实际的机器人；当输出结果为歧义反馈问题时，将其转化为语音播放，用于与用户人进行实时的对话交互。
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公开(公告)号：CN117874298A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410027438.2
申请日：2024-01-08
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F16/901
Abstract: 本公开提供一种面向动态超边插入的核保持方法、装置、设备及存储介质，所述方法首先在超图上对于所有的节点进行排序，并根据排序结果生成每个节点的先驱度；其次，使用先驱度值判断该超边的插入是否需要开始节点的遍历，在需要遍历的情况下进一步根据排序缩小节点的排序范围。最后，得到k核值需要变化的节点集合，并动态地更新节点的排序以及先驱度值。本发明解决了现有的动态超图插入下核保持算法速度慢的问题，解决了超边插入下核保持算法和超边删除时核保持算法速度差距大的问题，解决了现有算法需要进行大量无效遍历的问题。
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公开(公告)号：CN117851888A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410036694.8
申请日：2024-01-10
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F18/241 , G06N3/042 , G06N3/0985 , G06N3/082 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于融合的超图节点分类方法及装置，该方法包括：通过超图的二分表示将图和超图进行融合；在融合图结构上进行消息传递以及消息聚合后，得到节点更新后的嵌入向量表示；其中，所述融合图结构包括：由所述图中的节点组成的第一层图G1、由所述超图中的超节点组成的第二层图G2和第一层图G1与第二层图G2之间的相互连接AE12；基于节点更新后的嵌入向量表示进行节点分类，得到超图节点分类结果。本发明解决了同时进行二元关系以及多元关系学习的问题，解决了由于图和超图的模型局限性造成的图神经网络和超图神经网络节点特征提取困难的问题，解决了分类任务上准确率偏低以及在不同数据集上的模型鲁棒性问题。
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