-
公开(公告)号：CN114360637B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210022369.7
申请日：2022-01-10
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 中国海洋大学
IPC: G16B15/00 , G16B25/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图注意力网络的蛋白质‑配体亲和力评价方法。为了解决数据集规模小的问题，本发明模拟半柔性对接过程，设计了基于分子柔性的数据增强方法(Data Enhancement Method based on molecular flexibility)，扩大数据规模、提高模型质量、保证了方法的科学性与合理性。本发明设计基于图注意力机制的分子特征提取方法，提取分子有效特征，提高打分函数的精度和性能。
-
公开(公告)号：CN115174654B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210824779.3
申请日：2022-07-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L67/141 , H04L69/16 , G06F13/42 , G06F13/40
Abstract: 本发明属于网络通信技术领域，提供了一种基于FPGA和InfiniBand网络的异地通信方法及系统，该方法通过软硬件结合的方式解决IB网络无法进行异地互联的问题，主要通过FPGA开发板实现IB网络物理层及链路层子网管理相关协议内容，从CPU程序中卸载IB网络相关功能，进而消除CPU程序对IB网络原生驱动的依赖。
-
公开(公告)号：CN114360637A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210022369.7
申请日：2022-01-10
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 中国海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图注意力网络的蛋白质‑配体亲和力评价方法。为了解决数据集规模小的问题，本发明模拟半柔性对接过程，设计了基于分子柔性的数据增强方法(Data Enhancement Method based on molecular flexibility)，扩大数据规模、提高模型质量、保证了方法的科学性与合理性。本发明设计基于图注意力机制的分子特征提取方法，提取分子有效特征，提高打分函数的精度和性能。
-
公开(公告)号：CN111000553A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911395467.X
申请日：2019-12-30
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本发明的基于投票集成学习的心电数据智能分类方法，其特征在于，通过以下步骤来实现：a).数据预处理；b).建立logistic回归模型；c).建立决策树模型；d).建立一个支持向量机；e).建立朴素贝叶斯模型；f).建立神经元模型；g).建立k邻近模型；h).模型集成，最终获得一个正确率不低于80%的模型，效果优于步骤b)至步骤g)中建立的单个模型。本发明的心电数据智能分类方法，首先从ccdd中获取足够数量的数据，将其分为训练集和测试集，然后建立各类模型，最后，获得一个正确率不低于80%的模型，可实现对“正常、房颤、房性早搏、偶发房性早搏、频发房性早搏、房性心动过速、房颤伴快速心室率”进行智能识别分类，实现心血管疾病的早发现、早治疗。
-
公开(公告)号：CN105147276B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510563636.1
申请日：2015-09-07
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402 , G06Q50/22 , H04L29/08
Abstract: 本发明的基于Android和云计算的心电交互处理系统，包括心电图测量模块、Android主控板和云计算平台，心电图测量模块实现心电信号的采集，Android主控板实现心电数据的显示和上传；云计算平台实现数据的存储，以及医生与用户的在线沟通。本发明的处理方法包括：a).导联电极的固定；b).身份验证；c).验证用户是否合法；d).发送心电数据；e).心电数据的接收；f).心电图的绘制；g).心电数据的上传；h).在线服务。本发明的系统和处理方法，将传统心电图与Android移动平台和云计算平台相结合，实现了心电图的实时解析、绘制、传输和授权共享，可作为一种有效的移动医疗设备，积极的推动了医疗信息化进程。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119128794A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411152070.9
申请日：2024-08-21
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提出一种基于记忆重放变分自动编码器的IoT数据在线预测系统，系统包括：预测模块，用于将待预测IoT数据输入至训练好的记忆重放VAE，得到预测结果；训练模块，用于训练记忆重放VAE，记忆重放VAE包括编码器和生成器；记忆重放VAE的训练过程为：将第一样本数据输入编码器，得到第一样本潜在因素和第一样本预测结果；生成器基于第一样本潜在因素得到第一样本重放数据；将第二样本数据和第一样本重放数据输入编码器，得到融合样本潜在因素，以及相应预测结果；基于标签和得到的预测结果，计算损失函数，当损失最小时，训练完成。本发明基于OLVAE结合注意力机制和脑重放机制，缓解编码器对旧知识的遗忘，实现IoT数据的高效预测。
-
公开(公告)号：CN116737521A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310744383.2
申请日：2023-06-21
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F11/34 , G06F11/30 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于HPC作业预测领域，提供了一种基于自监督对比学习的HPC作业功耗预测方法及系统，本发明采用了基于表示学习和自监督学习的方法进行训练，采用向量对比的方式进行学习，将生成的向量表示在时间戳粒度以及实例粒度进行对比；在时间粒度上进行对比，学习数据随时间的动态变化趋势；在实例粒度上进行对比，学习不同类别的数据之间的差异和相似特征；基于得到的动态变化趋势、差异和相似特征进行作业功耗预测。考虑了数据的连续性，可以在长期预测任务中取得较好的性能，计算复杂度也明显低于RNN和GRU模型。
-
公开(公告)号：CN116185604A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211594422.7
申请日：2022-12-13
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
Abstract: 本发明提出了一种深度学习模型的流水线并行训练方法及系统，涉及机器学习技术领域，具体方案包括：获取要训练的模型，对模型中每个网络层所占用的内存量进行预估，得到内存预估序列；利用前缀和分区算法对内存预估序列进行分区，将分区均衡分配到流水线上的GPU中；将训练数据集分批连续传入流水线中，进行流水线并行训练；其中，并行训练过程中，采用同步加异步混合的权重缓冲方式，对网络层的权重进行更新；本发明采用一种权重缓冲策略，保证同一小批数据在执行前向传播和反向传播时使用的是同一个版本的参数，从而提高模型训练精度，节省计算资源内存。
-
公开(公告)号：CN114866510A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210575498.9
申请日：2022-05-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L61/106 , H04L49/9057 , H04L67/06
Abstract: 本发明属于网络通信技术领域，提供了一种基于InfiniBand网络的跨网异地互联通信方法及系统，该方法基于异地网关设备通过socket建立通信，相互发送自身设备的IB网卡端口的状态，网关设备互相确认IB网卡端口为启动状态时，等待子网管理服务开启；启动IB子网管理服务，根据IB子网管理协议，对子网管理数据包进行重构和转发，通过网关设备之间的socket通信将多个IB子网融合为一个IB子网；在该IB子网下，进行多个异地IB集群之间的通信，解决IB网络无法进行异地跨运营商网络互联的问题。
-
公开(公告)号：CN114385233B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210291811.6
申请日：2022-03-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本申请属于计算机系统技术领域，提供了一种跨平台自适应数据处理工作流系统及方法，包括客户端，被配置为基于应用程序编程接口调用和画布式拖拽构建工作流，将所构建的工作流通过Istio安全网关发送到服务端；服务端，被配置为基于服务器接口接收客户端所构建的工作流，基于运算符计算平台适配器进行工作流逻辑运算符的计算环境优化适配。本申请采用基于Kubernetes的微服务架构，采用Istio安全网关作为客户端与服务端的唯一通道，实现跨平台自适应数据工作流的处理。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
42
records
(took 0.042 seconds)
