北京科杰科技有限公司专利技术

北京科杰科技有限公司共有146项专利

  • 本发明提供基于大数据文件集群的文件模糊拷贝方法及系统,涉及文件拷贝技术领域,包括对待匹配文件集提取文件内容、文件名和元数据特征向量,其中,文件内容特征向量基于深度学习模型编码获得。之后,利用分布式计算框架并行计算待匹配文件与目标文件集中...
  • 本发明提供基于计算引擎模型驱动算子链动态优化方法及系统,涉及驱动引擎技术领域,包括构建多维特征感知网络,获取算子链运行数据,训练生成算子链性能预测模型。基于该模型构建分层优化决策机制,在策略层根据亲和度系数触发算子自动合并;执行层优化合...
  • 本发明提供基于强化学习算法的异构元数据智能调度优化方法及系统,涉及异构数据技术领域,包括通过构建多层次动态特征提取机制,利用自注意力机制对多源异构元数据进行特征分解,生成特征矩阵集合,并通过变压器编码器进行特征融合。基于融合特征向量训练...
  • 本发明提供基于强化学习的数据库自适应数据流采集优化方法及系统,涉及数据库技术领域,包括构建分布式采集代理网络,获取数据库数据流信息,并进行多模态特征分解与融合。利用融合特征向量,结合遗传算法计算最优初始采集参数组合,并构建双层深度Q学习...
  • 本发明提供复杂生态智慧大脑驱动的数据知识图谱构建方法及系统,涉及复杂生态技术领域,包括通过深度特征感知网络采集场景数据,生成初始图谱结构;基于图谱特征指纹计算实体相似度,筛选相关实体对并进行多跳路径推理,生成实体关联置信度指标;基于多模...
  • 本发明提供基于群体智能的非结构化数据库联邦学习协同方法及系统,涉及结构化数据技术领域,包括通过联邦学习训练查询模式识别、路径规划和资源分配子模型,并构建群体智能协同网络。用户查询请求经查询模式识别子模型解析后,生成候选查询路径,融合蚁群...
  • 本发明提供基于认知计算的流式查询语义图谱自适应增强方法及系统,涉及语义图谱技术领域,包括通过图注意力机制计算节点亲和度,利用社群发现算法识别知识簇群,并以其为基础单元进行知识推演,预测补全潜在语义关系,经多智能体强化学习优化验证后,输出...
  • 本发明提供基于大模型的非结构化资产内容的智能检索方法及系统,涉及数据检索技术领域,包括通过知识图谱增强模块对检索关键词进行语义扩充,利用多模态特征提取模型获取资产特征向量,构建分层级资产特征索引库,采用加权融合算法计算综合相似度,并利用...
  • 本发明提供基于群体智能的日志解析自适应优化方法及系统,涉及日志解析技术领域,包括获取数据库日志并进行特征提取生成多维特征矩阵;构建分层解析网络并部署具有自学习能力的智能体解析单元集群;智能体解析单元通过特征识别模块、并行计算引擎和决策优...
  • 本发明提供支持算法迭代的多数据源插件化计算资源调度方法及系统,涉及数据源技术领域,包括通过构建数据源特征分析引擎提取多维特征,生成特征指纹标识,并基于此设计智能匹配机制,优化算法插件选择。其有益效果在于提高计算资源的利用效率,实时调整资...
  • 本发明提供基于双模感知的YARN集群节点资源动态调整方法及系统,涉及数据处理技术领域,包括通过采集系统指标数据和应用程序指标数据,分别构建两个深度神经网络模型进行融合评估,计算资源动态调整系数,采用滑动时间窗口机制实时更新节点资源,并利...
  • 本发明提供一种基于双向数据访问代理的纠删代码兼容读写方法及系统,涉及分布式存储技术领域,包括:采用多智能体强化学习构建异构资源画像并优化任务分配,结合空间‑时间图卷积网络和联邦学习框架构建数据格式转换模型,通过基于注意力机制的编码器分析...
  • 本发明提供基于参数指纹全息感知的任务链自愈传递预测方法及系统,涉及参数传递技术领域,包括部署探针阵列采集任务链参数流,经混沌特征网络提取特征张量生成特征指纹。将特征指纹存入动态证书链,构建高维传递矩阵追踪性能变化。根据动态证书链和高维传...
  • 本发明提供基于数字孪生的分布式计算资源智慧进化方法及系统,涉及资源进化技术领域,包括通过在计算节点部署智能感知探针采集运行数据,利用双层注意力机制提取特征,基于图神经网络构建数字孪生模型,结合分层强化学习框架优化资源分配策略和调度决策,...
  • 本发明提供基于键列分区的HIVE分组运算性能优化与调度方法,涉及数据处理技术领域,包括通过构建键列分布直方图,确定键列分区策略,对数据进行预处理;基于资源评估和动态规划算法优化数据分区;采用最小生成树算法计算最优数据传输路径,并动态调整...
  • 本发明提供基于上下文理解的软件操作提示自动优化方法及系统,涉及人工智能技术领域,包括通过采集用户软件操作的多维度上下文特征数据,利用多模态特征融合网络进行特征编码,采用双向长短时记忆网络建模时序依赖性,并基于多头注意力机制生成上下文语义...
  • 本发明提供一种基于深度学习的非结构化数据自动处理方法及系统,涉及数据处理技术领域,包括通过智能数据采集器获取非结构化数据并建立数据特征指纹库,采用增量学习算法构建数据质量评估模型进行数据标准化处理;利用多层级联网络结构和自注意力机制提取...
  • 本发明提供基于树形结构转换与HIVE多表联合的数据库查询方法,涉及数据查询技术领域,包括通过解析查询语句生成初始语法树,构建多表联合查询的树形结构,分析表节点的数据分布情况,计算数据量权重系数和数据倾斜指标,对表节点进行重排序和数据分片...
  • 本发明涉及数据库技术领域,尤其涉及一种Tr inoCoord inator高可用方法,该方法包括Nginx接收Tr ino传输的客户端查询请求,基于接收的客户端查询请求建立所述服务代理节点与Tr ino的各协调节点进行连接;所述服务代理...
  • 本发明提供一种基于Transformer的结构化数据建模分析方法,涉及数据分析技术领域,包括通过双流特征编码器对数值型特征和类别型特征分别执行分段线性变换和自适应量子编码,并通过门控机制融合得到融合特征;将增强训练样本输入包含层次注意力...
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