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    一种基于unity3d的知识图谱3D可视化方法
    5.
    发明授权
    一种基于unity3d的知识图谱3D可视化方法 有权

    公开(公告)号：CN111125347B

    公开(公告)日：2023-10-27

    申请号：CN201911376996.5

    申请日：2019-12-27

    Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

    Inventor： 窦方坤 ,  王小红 ,  赵志刚 ,  潘景山 ,  郭莹 ,  霍吉东 ,  杨帅 ,  曹皓伟

    IPC: G06F16/338 ,  G06F16/36

    Abstract: 本发明的基于unity3d的知识图谱3D可视化方法，包括：a).摄像机、天空盒和场景初始化；b).三元组数据获取；c).预制体的创建及三维物理结构组织；d).三维力学模型构建；e).帧循环；f).沉浸式摄影机脚本；g).全局摄影机脚本；h).属性信息显示及UI绘制；i).检索功能及传送功能；j).沉浸视图、全局视图切换。本发明的基于unity3d的知识图谱3D可视化方法，具有良好的可移植性和可扩展性，可以发布到web、手机、PC等多种平台，而不会像WebGL等技术一样开发后即对平台具有高度依赖；另一方面表现在未来可以方便的扩展至虚拟现实、增强现实等新兴的显示技术上，实现更广阔、更沉浸、更具互动性的知识图谱3D可视化。

    一种基于投票集成学习的心电数据智能分类方法
    7.
    发明公开
    一种基于投票集成学习的心电数据智能分类方法 有权

    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)

    Inventor： 王迪 ,  武鲁 ,  葛菁 ,  赵志刚 ,  霍吉东 ,  李响 ,  李娜

    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。

    面向海量点与面关系并行计算负载均衡的点数据划分方法
    8.
    发明授权
    面向海量点与面关系并行计算负载均衡的点数据划分方法 有权

    公开(公告)号：CN103473292B

    公开(公告)日：2016-09-14

    申请号：CN201310394611.4

    申请日：2013-09-03

    Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

    Inventor： 朱效民 ,  潘景山 ,  刘钊 ,  刘威 ,  张立东 ,  霍吉东

    IPC: G06F17/30 ,  G06T9/00

    Abstract: 本发明的面向海量点与面关系并行计算负载均衡的点数据划分方法，包括：a).在保证物理空间临近的点的编码连续的情况下，对所有点根据位置进行编码；b).设需要将所有的点分为块，对于第个分块来说，将编码为的点划入该分块中；c).对点进行分块后，将不同的块分布至不同的计算节点上，由计算节点计算每个点是否位于多边形区域内。本发明的点数据划分方法，首先将海量点进行编码，并满足空间临近的点的编码连续原则，然后按照编码将海量点均匀地分入到不同的块中，最后通过不同的计算节点来计算不同块中的点，使得每个计算节点的计算量基本一致，实现了负载均衡的目的，充分利用计算资源，最大限度地缩短了计算时间。

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