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公开(公告)号：CN118625155A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411104544.2
申请日：2024-08-13
Applicant: 湘江实验室 , 湖南红普创新科技发展有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网湖南省电力有限公司
IPC: G01R31/367 , G06N3/0499 , G06N3/0895 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/2413
Abstract: 本发明公开了一种储能电池弱监督学习模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取预设时间段的电池运行数据，所述电池运行数据为弱监督数据；基于初始储能电池弱监督学习模型的多层感知机，对所述电池运行数据进行数据压缩，得到潜在空间；根据所述潜在空间，对所述电池运行数据进行聚类，得到聚类中心，所述聚类中心包括标签；对所述聚类中心的K近邻点进行标签化，并根据得到的标签结果确定训练数据，其中，K为正整数；基于所述训练数据，对所述初始储能电池弱监督学习模型进行训练，直到目标函数满足预设条件，得到储能电池弱监督学习模型，采用本发明降低储能电池故障诊断的诊断成本。
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公开(公告)号：CN119012280A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411014902.0
申请日：2024-07-26
Applicant: 湘江实验室 , 湖南红普创新科技发展有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于边缘计算的任务卸载方法、装置、基站及介质，该方法包括：获取用户车辆的待处理任务数量；获取所述用户车辆与所述基站之间的网络延迟；获取所述用户车辆的第一计算能力，获取所述MEC服务器的第二计算能力；将所述待处理任务数量、所述网络延迟、所述第一计算能力以及所述第二计算能力组成所述用户车辆对应的当前状态数据；根据预设的DDPG算法和所述当前状态数据，确定所述用户车辆对应的当前任务处理时间；确定不同的卸载策略对应的平均减少时延；对各个所述卸载策略对应的所述平均减少时延进行排序，将最小的所述平均减少时延对应的所述卸载策略标记为最优卸载策略。本申请有利于提高计算任务的完成效率。
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公开(公告)号：CN118625155B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411104544.2
申请日：2024-08-13
Applicant: 湘江实验室 , 湖南红普创新科技发展有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网湖南省电力有限公司
IPC: G01R31/367 , G06N3/0499 , G06N3/0895 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/2413
Abstract: 本发明公开了一种储能电池弱监督学习模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取预设时间段的电池运行数据，所述电池运行数据为弱监督数据；基于初始储能电池弱监督学习模型的多层感知机，对所述电池运行数据进行数据压缩，得到潜在空间；根据所述潜在空间，对所述电池运行数据进行聚类，得到聚类中心，所述聚类中心包括标签；对所述聚类中心的K近邻点进行标签化，并根据得到的标签结果确定训练数据，其中，K为正整数；基于所述训练数据，对所述初始储能电池弱监督学习模型进行训练，直到目标函数满足预设条件，得到储能电池弱监督学习模型，采用本发明降低储能电池故障诊断的诊断成本。
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公开(公告)号：CN116383238B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310660119.0
申请日：2023-06-06
Applicant: 湖南红普创新科技发展有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F16/26 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种基于图结构的数据虚拟化系统、方法、装置、设备及介质，包括：根据元数据配置参数配置元数据关系图，并根据元数据关系图初始化缓存数据表，接收用户端发送的虚拟视图查询请求，并解析请求参数，得到虚拟视图SQL，将虚拟视图SQL转化为SQL查询语句，根据请求参数，在缓存和数据节点上执行SQL查询语句，得到集合数据，将集合数据形成虚拟视图反馈给用户端。采用本发明实现虚拟表到物理表、物理表到虚拟表的元数据快捷查询和映射，提高了数据访问的效率。
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公开(公告)号：CN114584406B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210496003.3
申请日：2022-05-09
Applicant: 湖南红普创新科技发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种联邦学习的工业大数据隐私保护系统及方法，系统包括设备选择层、终端层、聚类层、边缘层以及云层。方法包括：根据筛选的终端设备采集工业数据；对工业数据进行聚类处理；将处理后的工业数据发送至边缘服务器，建立本地模型；云服务器根据接收的本地模型进行全局模型聚合和更新，并将全局模型下放至设备选择层筛选出的终端设备，实现数据共享。通过设备选择层对终端设备进行选择，并对工业数据聚类，满足了联邦学习数据样本同质性的要求，提高了联邦学习的聚合效率；通过边缘层与云层之间的建模、更新以及下放，提高了海量数据传输的速率，实现数据共享，并且保证数据的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114584406A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210496003.3
申请日：2022-05-09
Applicant: 湖南红普创新科技发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种联邦学习的工业大数据隐私保护系统及方法，系统包括设备选择层、终端层、聚类层、边缘层以及云层。方法包括：根据筛选的终端设备采集工业数据；对工业数据进行聚类处理；将处理后的工业数据发送至边缘服务器，建立本地模型；云服务器根据接收的本地模型进行全局模型聚合和更新，并将全局模型下放至设备选择层筛选出的终端设备，实现数据共享。通过设备选择层对终端设备进行选择，并对工业数据聚类，满足了联邦学习数据样本同质性的要求，提高了联邦学习的聚合效率；通过边缘层与云层之间的建模、更新以及下放，提高了海量数据传输的速率，实现数据共享，并且保证数据的安全性。
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公开(公告)号：CN112087304A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010986789.8
申请日：2020-09-18
Applicant: 湖南红普创新科技发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种可信计算环境的异构融合方法、装置、计算机设备和存储介质，应用于计算机安全领域，用于解决异构可信计算环境TEE应用无法直接互通互信的问题。本发明通过初始化TEE容器，确定TEE容器本身可信。通过协商通信密钥请求获得客户端公钥和服务器公钥。服务器通过获得的客户端公钥解密并验证客户端本地完整性度量报告，确定客户端为服务器可信TEE应用；客户端通过获得的服务器公钥解密并验证服务器本地完整性度量报告，确定服务器为客户端可信TEE应用，打通可信的闭环，建立互信。最后客户端加密并发送可信调用请求，服务器接收该请求并解密、处理返回调用结果，实现可信的互相调用。
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公开(公告)号：CN118196010A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410237514.2
申请日：2024-03-01
Applicant: 湖南红普创新科技发展有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种数字病理识别系统、数字病理识别方法及存储介质，包括：通过数字切片扫描分析的方式，对病理学切片进行扫描，得到高清数字病理图像；对高清数字病理图像进行数据预处理和标注，得到标注图像；采用稠密连接网络，对标注图像进行特征提取，得到病理学特征；基于病理学特征和病理学切片进行病理识别，得到病理识别结果。实现通过提取病理学特征进行快速病理识别，提高了病理识别的效率。
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公开(公告)号：CN117894437A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311868333.1
申请日：2023-12-29
Applicant: 湖南红普创新科技发展有限公司
IPC: G16H30/20 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种数字病理学数据的集成共享方法、装置、设备及存储介质，包括：获取病理图像，并对病理图像进行特征提取与标注，得到病理数据，构建病理数据联盟链，并将病理数据存储至病理数据联盟链，基于元宇宙的方式，搭建病理可视化模块，以使存储至病理数据联盟链根据需要可视化显示。病理数据通过联盟链上链实现了增加多层的安全性，同时能够提高数据可见性，使不同医院和科室之间的数据交换更加透明，方便进行数据共享和合作；联盟链可以支持更多的节点和用户，提供多层的冗余，能够提高网络的可用性和可靠性。
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公开(公告)号：CN116309274B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202211590968.5
申请日：2022-12-12
Applicant: 湖南红普创新科技发展有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06T3/4053 , G06V10/74 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及目标检测领域，公开了一种图像中小目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取待检测图像，并将所述待检测图像输入预训练好的超分辨模型中，确定所述待检测图像对应的高分辨特征；基于第二特征提取网络，对所述待检测图像进行特征提取，并根据提取到的所有特征构建初始特征金字塔；将所述初始特征金字塔和所述高分辨特征中相同尺寸的特征图分别执行融合处理，并根据得到的所有融合结果确定融合特征金字塔；基于所述融合特征金字塔，对所述待检测图像进行小目标检测，确定检测结果，采用本发明提高对图像中小(56)对比文件Zhi-Song Liu et al..Photo-RealisticImage Super-Resolution via VariationalAutoencoders《.IEEE TRANSACTIONS ONCIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEOTECHNOLOGY》.2021,第1351-1365页.Fang Xiaolin et al..Small objectdetection in remote sensing images basedon super-resolution《.Pattern RecognitionLetters》.2021,第107-112页.胡冰.遥感图像融合并行算法的研究与实现《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2007,I140-733.
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