-
公开(公告)号：CN114760238B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202011578354.6
申请日：2020-12-28
Applicant: 浙江省公众信息产业有限公司
IPC: H04L45/021 , H04L61/5007 , H04L67/12 , H04L67/60
Abstract: 本公开涉及用于对等网络的物联网信息处理方法及系统、物联网设备。物联网信息处理方法包括：源物联网设备接收物联网信息处理请求；源物联网设备确定关键字的关键字标识；将源物联网设备作为第一物联网设备，判断路由表中是否存在与关键字标识匹配的设备标识；在判断结果为不存在的情况下，发送关键字标识和待处理信息给第二物联网设备，第二物联网设备与第一物联网设备的路由表的最后一项的设备标识对应；将第二物联网设备作为第一物联网设备，重新执行判断过程，直到在判断路由表中存在与关键字标识匹配的设备标识的情况下，确定与关键字标识匹配的设备标识的IP地址为目标IP地址；发送关键字标识和待处理信息到与目标IP地址对应的物联网设备。
-
公开(公告)号：CN114760238A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202011578354.6
申请日：2020-12-28
Applicant: 浙江省公众信息产业有限公司
IPC: H04L45/021 , H04L61/5007 , H04L67/12 , H04L67/60
Abstract: 本公开涉及用于对等网络的物联网信息处理方法及系统、物联网设备。物联网信息处理方法包括：源物联网设备接收物联网信息处理请求；源物联网设备确定关键字的关键字标识；将源物联网设备作为第一物联网设备，判断路由表中是否存在与关键字标识匹配的设备标识；在判断结果为不存在的情况下，发送关键字标识和待处理信息给第二物联网设备，第二物联网设备与第一物联网设备的路由表的最后一项的设备标识对应；将第二物联网设备作为第一物联网设备，重新执行判断过程，直到在判断路由表中存在与关键字标识匹配的设备标识的情况下，确定与关键字标识匹配的设备标识的IP地址为目标IP地址；发送关键字标识和待处理信息到与目标IP地址对应的物联网设备。
-
公开(公告)号：CN103678683A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310730716.2
申请日：2013-12-26
Applicant: 浙江省公众信息产业有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: Y02A40/12 , G06F17/30705 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种面向精细农业的加权空间模糊聚类方法和设备。所述方法包括以下步骤：1）根据输入的各个指标的数据，运用层次分析法（AHP）计算各个指标的权重系数，以获得总目标权重矩阵；2）根据输入的原始数据矩阵，利用所述总目标权重矩阵，建立模糊等价矩阵，并且根据不同的分类阈值，对模糊等价矩阵进行分类，以得到动态聚类视图；以及3）利用F统计量，计算最佳分类阈值和最佳分类数，并且对动态聚类视图进行分类，以得到动态聚类结果。
-
公开(公告)号：CN103678430A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201210369767.2
申请日：2012-09-26
Applicant: 浙江省公众信息产业有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06N5/02
Abstract: 一种农业领域知识本体的表示方法包括步骤：确定本体构建领域；获取相关知识体系；构建基于本体思想构建农业体系；确定农业本体的属性；构建农业本体的关系和函数；建立农业本体的公理；构造农业本体的实例。通过本发明，有效利用这些知识支持农业问题求解和决策支持，有利于构建专家系统，从而实现农业的智能化。
-
公开(公告)号：CN115272606A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110482079.6
申请日：2021-04-30
Applicant: 浙江省公众信息产业有限公司
Abstract: 本公开公开了一种图像生成方法和装置，涉及图像处理领域。该方法包括：根据目标的不同角度的一组图像，生成目标的三维全局网格；将一组图像中的任意一副图像作为参考视角图像；根据一组图像中除参考视角图像以外的每一幅图像相对于参考视角图像在三维全局网格上的投影，得到多幅目标的马赛克图像；以及将多幅目标的马赛克图像作为神经网络模型的训练样本，将参考视角图像作为训练样本的标注数据，对神经网络模型进行训练，以便根据训练好的神经网络模型预测目标在新视角的图像。本公开能够提高新视角图像的准确性，实现自由视点的逼真呈现。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113055349A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201911377532.6
申请日：2019-12-27
Applicant: 浙江省公众信息产业有限公司
Abstract: 本公开涉及一种物联网安全自动配置方法与系统。物联网访问控制系统包括通过物联网连接的第一装置和第二装置，其中，所述第一装置向所述第二装置发送资源访问请求，从所述第二装置接收与所述资源访问请求相应的重定向指令，根据所述重定向指令调用区块链上的智能合约来获取访问令牌，向所述第二装置发送带所述访问令牌的访问请求，所述第二装置根据从所述第一装置接收的带访问令牌的访问请求，判断是否允许所述第一装置访问所述第二装置的资源，所述智能合约根据输入到所述区块链的访问控制规则判断所述第一装置是否能够访问所述第二装置，在判断为所述第一装置能够访问所述第二装置的情况下，输出所述访问令牌。
-
公开(公告)号：CN103646299A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201310705042.0
申请日：2013-12-19
Applicant: 浙江省公众信息产业有限公司
Abstract: 本公开涉及一种基于神经元网络的农作物预测方法与装置。该方法包括建立神经元网络模型；设置样本函数学习参数；初始化连接权值、与隐层中各节点的激励阈值；根据样本函数和神经元网络模型计算神经元网络的输出误差；根据计算出的输出误差与所设置的样本函数学习参数判断学习过程是否结束；如果未结束，则修正连接权值与隐层中各节点的激励阈值，并继续计算神经元网络的输出误差，直至满足根据样本函数学习参数所设置的结束条件；如果结束，则输出对样本函数的学习结果，并根据学习结果对农作物的产量进行预测。本公开可以使预测的结果更能够反映农作物产量的真实情况。
-
公开(公告)号：CN114648472A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202011504084.4
申请日：2020-12-18
Applicant: 浙江省公众信息产业有限公司
IPC: G06T5/50
Abstract: 本公开涉及图像融合模型的训练方法、图像生成方法及其装置。提供了一种基于神经网络的图像融合模型的训练方法，包括：接收特定场景的M个输入图像，其中M为大于或等于3的整数；基于M个输入图像生成场景的三维全局网格；选择M个输入图像中的一个输入图像，作为参考图像；使用M个输入图像中的M‑1个非参考图像，生成针对参考图像的视角的n个马赛克图像，其中n为大于或等于2的整数并且n小于或等于M‑1；将三维全局网格和n个马赛克图像作为训练图像输入融合模型，生成与参考图像的视角相同的视角的预测图像；使用代价函数计算预测图像和所述参考图像之间的误差；以及使用误差调整图像融合模型的融合权重，以减小所述误差。
-
公开(公告)号：CN104331836B
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201410679288.X
申请日：2014-11-24
Applicant: 浙江省公众信息产业有限公司
IPC: G06Q50/02
Abstract: 本发明公开一种农作物决策支持方法和装置。该方法包括：从数据库中读取出第Ti时刻的作物本体信息Zi，以生成检测信息集合，其中1≤i≤n，Zi表示分布于坐标(Xi，Yi)的作物在第Ti时刻的本体信息；对检测信息集合进行回归分析，以得到回归误差；若回归误差小于预定的误差精度，则利用当前的反距离幂指数，确定检测信息集合中与作物本体信息Zi相对应的空间插值信息，以便利用得到的空间插值信息提供决策支持。本发明基于IDW空间插值和回归分析，通过检测域内有限个个体的信息，通过模型计算分析，得到区域范围内其他未做监测的样本信息，能在精细农业生产管理过程中节省大量的作物本体生长信息检测成本，提供精细化与产业化相结合的管理决策支持。
-
公开(公告)号：CN103701894A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310724083.4
申请日：2013-12-25
Applicant: 浙江省公众信息产业有限公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本公开涉及一种动态资源调度方法与系统。该方法包括提交节点接收网格用户提交的作业；所有网格资源节点周期性地更新本地资源状态信息与资源动态服务优先级值；提交节点根据网格用户所提交的作业和节点的资源动态服务优先级值确定服务实例池的初始节点；初始节点根据网格用户所提交的作业组建服务实例池；初始节点从服务实例池中选择运行网格用户所提交的作业的计算节点，并由所选择的计算节点运行网格用户所提交的作业；当计算节点完成所分配的任务时，将计算结果保存到存储资源节点并通知初始节点；初始节点在收到所有计算节点的完成通知后，将最终结果返回给提交节点，并由提交节点返回给网格用户。本公开充分利用了P2P与P2S各自的优势。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
14
records
(took 0.033 seconds)
