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公开(公告)号:CN119293439A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411352910.6
申请日:2024-09-26
Applicant: 广东省科技基础条件平台中心
IPC: G06F18/20
Abstract: 本申请涉及一种科学数据集的元数据风险评估方法、装置及电子设备,包括:获取科学数据集的元数据特征和相似元数据;基于元数据特征和预设的风险评估规则获取风险评估任务树;基于相似元数据的历史元数据,获取第一风险指标矩阵;基于相似元数据的元数据管理行为,获取第二风险指标矩阵;基于风险评估任务树和风险指标矩阵对科学数据集进行风险评估,生成风险评估结果。通过建立系统化的风险评估任务树,综合利用历史数据和管理的风险指标,提供了一种全面而精准的元数据风险评估方法,该元数据风险评估方法能够有效识别科学数据集元数据管理中的各类元数据风险,实现全面评估潜在风险的问题,为元数据的安全管理提供了有力的支持。
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公开(公告)号:CN119204015A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411326897.7
申请日:2024-09-23
Applicant: 广东省科技基础条件平台中心
IPC: G06F40/295 , G06F16/33 , G06F16/35
Abstract: 本申请涉及科学数据管理技术领域,更具体地,涉及科学数据集命名规范检查方法、系统、设备及存储介质。所述方法包括:获取待检查科学数据集的配套信息载体;根据配套信息载体建立命名规则;根据配套信息载体获取命名语义信息,构建命名特征网络图,基于命名规则从图中获取参考命名结构;根据待检查科学数据集实际命名信息特征,获取其配套信息载体中的关联语料,并基于预设的提示词模板生成其描述信息;基于待检查科学数据集实际数据结构和描述信息,获取实际命名结构;对比实际命名结构和参考命名结构,生成命名规范检查报告,对出现规范性问题的命名进行更新。该方法实现对科学数据集命名的规范性检测,提升科学数据集命名可读性和可理解性。
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公开(公告)号:CN118467573B
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410911581.8
申请日:2024-07-09
Applicant: 广东省科技基础条件平台中心
IPC: G06F16/245 , G06F16/242
Abstract: 本申请提供一种基于多维度大数据筛选分析方法,属于科学数据处理领域,用实现降低科学数据检索的复杂性的同时,提高其科学数据匹配准确性。该方法包括:步骤S1:响应于用户的检索操作,电子设备获取待分析的科学数据检索式;步骤S2:电子设备通过多维度科学数据匹配,从科学数据检索式库中确定与待分析的科学数据检索式匹配的科学数据检索式,科学数据检索式库中科学数据检索式为有对应的科学数据检索结果的检索式;步骤S3:电子设备输出匹配的科学数据检索式对应的科学数据检索结果,或者响应于用户的拒绝操作,电子设备返回迭代执行步骤S2,输出科学数据检索结果或者迭代到预设次数。
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公开(公告)号:CN118468343B
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202410911584.1
申请日:2024-07-09
Applicant: 广东省科技基础条件平台中心
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06F21/55 , G06F16/906 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种数据中心的安全监测及管理方法及系统,涉及大数据分析技术领域。该方法包括获取数据上传请求信息,进行基于安全验证的数据上传分析,并根据分析结果采集待存储数据的处理结果;对待存储数据进行基于安全监测的存储处理,完成存储数据库的更新;获取数据提取请求信息,进行基于访问大数据的访问安全分析,并根据分析结果进行访问安全处理。该方法通过对数据中心进行合理的数据分类存储和对外数据通信的安全监测控制,有效的保证了数据中心的数据存储的合理性和高效性,也进一步提升了数据中心进行数据交互的安全性。
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公开(公告)号:CN116502918B
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202310533659.2
申请日:2023-05-12
Applicant: 广东省科技基础条件平台中心
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26
Abstract: 本申请提供一种科技创新平台的创新能力评价方法,涉及创新能力评价技术领域。该方法包括获取各科技创新平台的创新成果数据,建立评价数据库;结合各科技创新平台的创新领域确定创新评价点;基于创新能力评价点集中的创新评价点,获取历史评价参数,并确定创新评价基准;确定各科技创新平台的优势创新评价点和短板创新评价点;根据优势创新评价点建立优势创新评价模型;根据短板创新评价点建立短板创新评价模型;结合优势创新评价模型和短板创新评价模型对各科技创新平台进行创新评价,形成创新综合评价结果数据。其能够高效且合理的对科技创新平台进行创新能力评价,以为科技创新平台的发展和创新能力检验提供可靠的参考数据。
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公开(公告)号:CN115600782A
公开(公告)日:2023-01-13
申请号:CN202211592420.4
申请日:2022-12-13
Applicant: 广东省科技基础条件平台中心(CN)
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q50/30 , G06N3/006 , G08G3/00
Abstract: 本发明公开了一种航路规划方法、装置、存储介质及设备,根据输入的航路规划请求中的航空资源信息数据建立飞行成本计算参数模型,所述成本计算参数模型包括燃油流量拟合模型、航空污染物排放模型、高空风矢量拟合模型、高空温度拟合模型和单位时间成本拟合模型;根据所述航空资源信息数据中的可用航段信息和所述飞行成本计算参数模型对预建的包含时间成本、燃油成本和航空污染物排放成本的飞行成本目标函数进行多目标优化计算,获取最优飞行成本;根据最优飞行成本结果的航路规划结果进行完整规划,计算航路详细信息。能够综合污染排放,提供一种多目标优化决策的航路规划方法。
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公开(公告)号:CN110097278B
公开(公告)日:2021-06-08
申请号:CN201910350819.3
申请日:2019-04-28
Applicant: 广东省科技基础条件平台中心 , 广东省科技基础条件平台建设促进会
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明涉及一种科技资源智能共享融合训练系统和应用系统,其中训练系统包括:用户资源画像构建模块,用于根据用户资源群像集构建用户资源画像;需求解析模块,用于对用户特征和/或用户输入进行需求分析,为用户释放资源;行为追踪模块,用于在用户资源配对过程中对用户行为进行语义分析得到用户资源关联语义特征;资源溯源重构模块,用于对用户资源关联语义特征进行溯源重构;特征异构融合模块,用于对用户资源关联语义特征进行融合重构;群像修正模块,根据重构的用户资源关联语义特征优化用户资源群像集。本发明可以形成具有自我训练能力的用户资源关联语义特征,更好地完成用户资源关联分析、信息挖掘及供需对接。
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公开(公告)号:CN110851509A
公开(公告)日:2020-02-28
申请号:CN201910852118.X
申请日:2019-09-10
Applicant: 广东省科技基础条件平台中心
IPC: G06F16/25 , G06F16/2458 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明属于资源管理的技术领域,具体公开了一种科技资源管理方法包括如下步骤:步骤1:分析资源的数据生命周期;步骤2:分析资源的科技资源需求层次;步骤3:将科技资源进行大数据处理;数据生命周期包括包括将资源分为产生期、整合优化期、存储期、服务期和衰退期,科技资源需求层次包括包括将资源分为获取需求、拥有需求、交互需求、质量需求和共享需求,大数据处理将包括将资源分为数据层、处理层和应用层。其可以保障战略目标实现,其还可以提高生产力、竞争力,以达到科技资源利用率的最大化。
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公开(公告)号:CN105446954B
公开(公告)日:2018-11-30
申请号:CN201510797445.1
申请日:2015-11-18
Applicant: 广东省科技基础条件平台中心
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明是一种面向科技大数据的项目查重方法,该方法根据历年的科技项目立项信息构建领域本体,然后对新申报的项目信息跟已有的项目信息进行相似度比较,进行中文分词、去停用词等一系列操作后,提取出关键特征词汇,对每个文本的关键特征词分别构建最长公共序列并计算特征词的词序因子,将词序因子引入领域本体的概念相似度计算,可得出每个特征词的相似度值进而进行相似度评价从而得出查重结论,本发明方法在现有的中文文本词序相似度计算方法上结合了领域本体处理即语义相似度和时序因子相结合,相似度计算效果将更佳。
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公开(公告)号:CN113610787B
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202110852005.7
申请日:2021-07-27
Applicant: 广东省科技基础条件平台中心
IPC: G06T7/00 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本申请涉及一种图像缺陷检测模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括:通过训练好的特征增强模型中的第一生成器可以生成属于目标域的多个无标签的生成图像。这样,能够获得特征大大增强的生成图像,再对该生成图像进行聚类处理,得到各生成图像分别对应的类别;构建各个类别对抗模型,并基于同一类别的生成图像得到训练完成的各个类别对抗模型;将获取随机变量数据、该噪声数据,叠加输入至各个类别对抗模型中的第二生成器,大大生成了各类别的类别特征图像,极大的缓解了样本量不足的情况,能够避免过拟合的情况,再基于各类别特征图像得到泛化能力提高的训练好的缺陷检测模型,进而大大提高微米级缺陷检测的准确率和召回率。
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