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公开(公告)号：CN116450121A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202211526210.5
申请日：2022-11-30
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F8/36 , G06F8/34 , G06F9/54 , G06F16/27 , G06F3/0486 , G06F16/182
Abstract: 本发明提出了一种人员轨迹疫情防控模型分析方法，包括：创建允许管理员自由拖拽节点和创建节点连线的疫情防控分析模型；响应于获取不同节点之间的前后关系与各节点在运算时需携带的函数参数，存入Relational类型数据库；将数据同步存入Memory类型数据库，供计算节点运算时实时获取任务信息；进一步搭建分布式消息中间件服务的集群；开发疫情防控预警函数计算节点，并逐个启动所有节点；搭建MongoDB分布式数据库，用于存储计算过程的数据。通过模型设计和消息队列及非关系式数据库的组合运用，可实现代码模块热拔插、模块多路复用、线上压力负反馈降级和算力动态扩容升级、跨语言算法组合运用等，旨在用于分析疫情防控方面人员聚集风险预警和人口流动趋势预测。
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公开(公告)号：CN116132146A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310014346.6
申请日：2023-01-05
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种局域网数据安全传输方法，包括：通过预先编写的自动下载软件脚本，从远程数据生产服务器不断下载json数据；根据下载成功的json数据，定时往磁盘Disk生成一份.my文件；通过预先开发的数据迁移软件模块，定时扫描S1生成的文件夹及子文件夹；根据扫描获取到的文件数据，核对无误后迁移到临时目录，并删除源文件；调用文件压缩模块生成压缩包，并将压缩包通过接口上传到MinioDB文件服务器；通过在内网服务器预先编写的定时脚本，调用文件解压模块，将数据储存在临时目录；入库程序根据.ok文件确认数据已完整迁移。通过临时目录及时固化数据，防止增量数据污染，高效传输；通过中转服务器，实现内外部网络的物理隔离，减少DOS攻击和暴力破解。
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公开(公告)号：CN112487782A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011443545.1
申请日：2020-12-11
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06F16/2455 , G06F16/31 , G06F16/335
Abstract: 本发明涉及一种基于文章相似数量的文章热度计算方法，其包括以下步骤：S1.数据预处理，根据文章内容利用相似度算法获得文章相似度指纹码；S2.将S1计算的文章相似度指纹码与文章信息的关联关系保存到数据库；S3.根据要统计的时间范围和数量，对S2步骤数据库保存的相似度指纹码与文章信息关联关系进行聚合查询，根据聚合结果进行排序；S4.根据S3查询结果计算文章的热度评分。本发明的方法无需获得用户交换数据即可分析特定领域的热门文章及文章的热门程度，不会产生延时，计算量小，速度快。
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公开(公告)号：CN116132146B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202310014346.6
申请日：2023-01-05
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种局域网数据安全传输方法，包括：通过预先编写的自动下载软件脚本，从远程数据生产服务器不断下载json数据；根据下载成功的json数据，定时往磁盘Disk生成一份.my文件；通过预先开发的数据迁移软件模块，定时扫描S1生成的文件夹及子文件夹；根据扫描获取到的文件数据，核对无误后迁移到临时目录，并删除源文件；调用文件压缩模块生成压缩包，并将压缩包通过接口上传到MinioDB文件服务器；通过在内网服务器预先编写的定时脚本，调用文件解压模块，将数据储存在临时目录；入库程序根据.ok文件确认数据已完整迁移。通过临时目录及时固化数据，防止增量数据污染，高效传输；通过中转服务器，实现内外部网络的物理隔离，减少DOS攻击和暴力破解。
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公开(公告)号：CN112487782B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202011443545.1
申请日：2020-12-11
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F18/22 , G06F16/2455 , G06F16/31 , G06F16/335
Abstract: 本发明涉及一种基于文章相似数量的文章热度计算方法，其包括以下步骤：S1.数据预处理，根据文章内容利用相似度算法获得文章相似度指纹码；S2.将S1计算的文章相似度指纹码与文章信息的关联关系保存到数据库；S3.根据要统计的时间范围和数量，对S2步骤数据库保存的相似度指纹码与文章信息关联关系进行聚合查询，根据聚合结果进行排序；S4.根据S3查询结果计算文章的热度评分。本发明的方法无需获得用户交换数据即可分析特定领域的热门文章及文章的热门程度，不会产生延时，计算量小，速度快。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115729937A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211504419.1
申请日：2022-11-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/245 , G06F16/27 , G06F16/28
Abstract: 公开了基于大数据通用测试的数据构造方法和系统，包括选择数据构造读取的协议，协议包括http、tpc、rpc、webservice、mq协议、文件协议、关系型数据库和非关系数据库；根据协议配置数据构造字段生成规则，字段规则包括字段名称、长度、匹配规则、选择样本、是否随机生成、是否关联表、关联表名称、关联表对应字段、日期区间段、是否重复字段、是否查询字段和默认值；基于上述配置信息构建数据构造生成规则，包括配置数据生成时间和数据生成规则；确定数据构造发送协议；通过源端与目标端的数据构造比对，展示数据差异项回溯数据构造的准确性。本申请可提高数据构造的多样性、灵活性、大量性，支持多样化的数据构造处置流程，提供数据生产、发送流程。
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公开(公告)号：CN111163366B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN201911392176.5
申请日：2019-12-30
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04N21/845 , H04N21/44 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种视频处理方法及终端，预设关键信息，自动爬取符合关键信息的待分类视频；分析待分类视频的语音信息的语音情感特征并得到其情感特征类别，根据情感特征类别得到待分类视频的第一视频类别；分析待分类视频的每一帧图片信息的归属类别以得到待分类视频的第二视频类别；根据待分类视频的第一视频类别和第二视频类别以得到待分类视频的分类结果；本发明通过预设关键信息以获取到视频信息，根据视频信息的语音信息来进行自动提取及分析出语音情感特征，以得到待分类视频在情感特征上的视频类别，通过分析每一帧图片信息的归属类别，以得到待分类视频的归属类别，从而得到更为合理有效的视频分类结果。
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公开(公告)号：CN115269760A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210941785.7
申请日：2022-08-08
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明公开一种线路轨迹查询方法及终端，获取经纬度地图对应的二进制编码值，并基于所述二进制编码值构建树状索引结构；接收第二线路轨迹数据；将所述第二线路轨迹数据进行二进制编码，得到所述第二线路轨迹数据对应的第三二进制编码值；基于所述第三二进制编码值从所述树状索引结构中查找与所述第二线路轨迹数据对应的目标线路轨迹数据，不再像现有技术中通过GeoHash值的比对进行查询，而是通过检索树状索引结构查找匹配的线路轨迹，能够快速检索相关线路轨迹，减少计算时间，从而提高线路轨迹查询的效率。
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公开(公告)号：CN115221880A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210855621.2
申请日：2022-07-20
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种命名实体识别方法及终端，对获取的文本进行分词，得到文字序列，其包括字符文字序列；基于所述字符文字序列使用特征增强算法进行特征增强，并基于增强后的多元特征获取特征向量；使用多头注意力机制对特征向量进行时序编码，输出得到时序特征；对时序特征进行预测，得到最优标注序列，并根据其得到文本对应的命名实体识别结果，能够融合多元特征，利用多元特征有利于模型学习到更多的语义信息，且能够有效地获取字符序列之间的注意力，可在计算过程中将序列中任意两个字符直接联系起来，缩短距离依赖，有效利用特征完整表达整个文本的特征以及上下文特征，且字符之间能够相互关联，从而有效提高了命名实体识别的准确率。
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公开(公告)号：CN115221322A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210855619.5
申请日：2022-07-20
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于联邦学习的文本情感分类方法及终端，通过建立全局模型和多组客户端模型，形成联邦学习的情感分类模型框架，不仅可以避免涉密训练数据外传以及隐私数据交叉外泄等安全问题，而且能节省大数据传输过程所消耗的资源，还具有较高的时效性；同时，分布式模型框架可以使AI模型能学习到来自不同客户的大量样本，极大提升模型泛化能力和效果，即基于联邦学习的情感分类模型框架，让模型在客户本地训练，使得数据只会存在于客户本地，而且又能获得一个强大的AI分类模型的效果。
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