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知识产权简介:本发明研制了一种适用于完全黑暗、对称性强、特征物体数量少（仅有顶部少量圆形特征物）且空间狭小的环境下（如：核电站特种顶盖存放间）的特种机器人视觉导航控制系统与方法。
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知识产权简介:虚拟化技术已经成为云计算和边缘计算中的基础技术基石。其中的设备虚拟化技术正在经历从半虚拟化到设备直通虚拟化的转变进程中，但当前设备虚拟化仍面临着诸多问题，包括功能问题和性能问题。本发明旨在解决设备虚拟化在NUMA场景下的性能问题，其中包括IOMMU在NUMA场景下的性能优化问题和DMA缓冲区在NUMA场景下的性能问题。具体地，IOMMU的页表页分配策略并未考虑NUMA因素，导致关键应用在地址翻译过程中的开销上升，导致最终应用的延迟大幅上升。本发明通过改进IOMMU页表分配策略，减少NUMA因素的性能影响，对关键应用的延迟有大幅优化。其次，虚拟机中的DMA缓冲区分配由于语义鸿沟的存在无法使用NUMA相关的分配策略，导致极端场景下的应用带宽大幅下降。本发明创新性地设计了DMA缓冲区检测方案和DMA缓冲区动态迁移方案，以较小的性能开销成本大幅降低NUMA因素对于DMA缓冲区的性能影响，最终使得应用的带宽大幅度提升。
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知识产权简介:本发明提供了一种基于相似度的工作流活动对齐方法，包括：步骤1：利用工作流活动的属性信息，多角度地计算任意两个活动模块之间的综合相似度sim({act}_1,{act}_2)；步骤 2：构建所有工作流的活动相似度矩阵Sim_Matrix；步骤3：在Sim_Matrix的基础上，设定活动之间有边相连的阈值，寻找以所有活动为结点的无向图里所有的连通子图，从而对工作流活动进行聚类对齐。利用这一方法，本发明可以将功能相似的活动聚类对齐之后，再比较工作流整体的结构语义，有效提升工作流相似性度量的合理性。同时也解决了工作流内活动模块的稀疏问题，有助于优化工作流Embedding、工作流聚类等下游任务。
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知识产权简介:公开了一种基于PIIF的瓷绝缘子裂缝的故障预测方法及系统，包括：在针式瓷绝缘子表面和裂缝周围布置多个光纤光栅传感器，采集并分析光纤光栅传感器的实时数据；基于分析后的实时数据，结合热传导模型和机械应力模型，计算电弧放电过程中的热应力分布，并预测裂缝的扩展路径和速度；预测裂缝针式瓷绝缘子是否发生永久性故障。
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知识产权简介:本发明将编译前后计算图上的每个节点量化为一个哈希值，支持了计算图上等价算子的匹配以及算子计算结果的比较。它包括模型解析模块、语义哈希模块、追踪模块、检验模块、运行时控制模块。本调试方法与装置能够对缺陷模型进行解析，得到模型对应的符号化的计算图。语义匹配模块进一步处理抽取到的符号计算图。该模块对编译前后的两个符号计算图进行语义哈希。通过比较节点哈希值的近似程度，哈希模块精准地匹配编译前后模型上等价节点。追踪模块则对编译前后的模型数据流进行比较，追踪误差的产生和传播，进而定位到引发错误的子图和编译器优化变换。检验模块进一步运行差分检验算法，确认定位到的错误根源的正确性。运行时控制模块提供了控制编译运行的接口，确保调试装置对于深度学习编译器的调用和对跟踪粒度控制。最终调试装置输出通过验证后的错误根源。该方法帮助使用者——人工智能公司，自动定位深度学习编译器引入的数值误差根源，即误差产生的原因和产生位置，节省研究者和工程人员的大量时间和人力。
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知识产权简介:本发明提供一种基于蛋白载体的活性成分毛囊透皮递送系统，为小分子活性成分-生物活性蛋白纳米凝胶-聚合物壳层的复合结构，尺寸为 40-150 nm，聚合物壳层厚度为 10-70 nm；所述基于蛋白载体的活性成分毛囊透皮递送系统Zeta电位为正电荷；小分子活性成分负载在生物活性纳米凝胶中，聚合物壳层包覆在生物活性纳米凝胶上，所述小分子活性成分和生物活性纳米凝胶对毛囊具有有益活性作用。将本发明的纳米凝胶溶液涂抹于毛囊或皮肤表面，功能小分子将随着纳米凝胶一起被透皮递送至毛囊内部及其周围组织后控制释放，从而有效地发挥作用。
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知识产权简介:本发明旨在提出一种可以自适应地稀疏化图结构的方法，通过去除输入图结构中与任务无关的边来加速图神经网络的计算。我们采用了一个边预测模块，通过在训练阶段分别自适应地学习每个GCN层的下游任务反馈信号来获得边选择策略，然后在推理阶段只对所选择的边进行计算，以加速GCN的计算速度。实验结果表明，在公共的图学习任务测试基准上，相对于现有的模型，我们的方法在CPU上能够加速43%，在GPU上能够加速39%。
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知识产权简介:一种基于时空生成的用户中期移动轨迹预测装置与方法，通过构建时空解耦模块，将历史多天的出行轨迹解耦为位置链和持续时间链，分别对位置和时间信息进行处理，以捕获位置之间的转移关系；构建空间编码模块和时间编码模块，分别对位置链和持续时间链进行编码，提取轨迹中蕴含的位置和时间信息，编码模块采用分层的日编码器-周编码器结构，以捕捉不同时间范围内的周期性；构建空间解码模块，采用滚动预测的方式预测未来一天的出行位置链；构建时间解码模块，结合未来一天位置链的信息，预测未来一天的持续时间链；结合预测的位置链和持续时间链，得到未来一天的出行轨迹。本发明引入基于图神经网络的表示学习方法，通过构建空间异质图来提取位置的语义表征。本发明通过对轨迹进行时空解耦、采用层次编码-解码结构、构建空间异质图等方式，可以有效解决用户中期出行行为的预测问题。
- 国民经济行业: 信息传输、软件和信息技术服务业／互联网和相关服务／互联网信息服务
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知识产权简介:本发明涉及计算机网络安全领域，公开了一种基于滑动窗口灰度共生矩阵的物联网恶意代码同源判定系统，包括样本预处理层、可视化层、特征提取层、人工智能层四层设计。本发明针对物联网环境下的恶意代码样本，通过VirusTotal网站接口对已知样本赋予家族标签，并对上述样本进行脱壳等预处理工作。随后，通过样本分割的方式静态地完成样本可视化工作，生成样本的灰度图像和灰度共生矩阵，以灰度共生矩阵的滑动窗口为单位计算Haralick特征。同时，本发明应用人工智能技术中的深度学习算法，有效地挖掘出了可视化图象的家族特征，输出的分类模型对物联网恶意代码的分类具有较高的准确率。灰度共生矩阵在显微照片、航空照片、卫星图象等领域有广泛的应用，其特征提取的过程揭示了图象的纹理特征，本发明将其应用到物联网恶意代码同源判定领域，并与深度学习技术有机结合，避免了样本执行引入的时空消耗以及权限问题，进一步地提升了样本分类的准确率。
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知识产权简介:本发明在计算机技术领域创造出了一种基于多源多模地图数据的大场景3D重建技术实现方法及系统。本系统基于GIS数据，通过用户自定义的语义图和深度学习技术自动生成GIS细节数据，通过地形3D重建、地形附着物重建实现大场景3D几何建模。其利用先进的图像翻译网络和StrtdemGAN，将语义图转化为街区位图，再将街区位图转化成地形梯度，并通过积分地形梯度的方式生成高度图，为大场景3D地形重建提供数据源。之后，再基于街区位图和高度图这两种GIS位图数据，通过计算机视觉技术构建其对应的GIS矢量数据，例如水文数据、道路矢量数据、区域划分矢量数据和建筑轮廓矢量数据等，并以此在地形模型上创建附着物模型，最后生成大范围、高精度的三维场景模型，为用户提供了一种高效、灵活的大场景3D重建方案和能力。
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