原始名称记载: 北京计算机技术及应用研究所

本发明涉及一种基于PPCG的并行代码自动调优方法，属于高性能计算领域。本发明自动生成调优参数字典，并将其传递给PPCG作为并行代码生成的参数，包括：tile大小、block大小、grid大小，从而优化生成的并行代码在目标硬件平台上的执行性能。本发明能充分利用GPU的计算能力，该方法在大规模并行计算的应用中，能够提高并行化代码的生成效率和执行性能，减少手动调优的工作量，为高性能计算提供了一种自动化的解决方案。

本发明涉及一种司法领域多元证据关联分析方法，属于文书智能处理技术领域。本发明加载司法案件卷宗数据并提取证据内容文本；根据司法领域知识与专家意见构建证据规则模板；基于规则模板提取证据要素并构建证据库；搭建多元证据信息网络，基于贝叶斯网络计算证据要素间的关联信息条件概率，形成多元证据关联分析模型；通过随机策略强化学习算法优化多元证据信息网络；计算多元证据子网的信息概率值，选择最有价值的多元证据信息网络。本发明将司法案件的多元证据关联分析事件转化为多元证据信息网络的更新与优化任务，简化多元证据间复杂的关联性问题，并给出多元证据间的关联模型，在司法决策支持系统中提供一定的辅助性支持。

本发明涉及一种政务数据安全交换与多模态信息抽取系统及方法，属于计算机网络技术领域。本发明的系统包括：数据集成调度模块、数据安全交换模块、多模态信息抽取与智能分析模块，数据集成调度模块部署在网络中心节点，担任着各个交换节点间交换数据时中央枢纽；数据安全交换模块部署在各个交换节点，接收数据集成调度模块的调度指令，实际执行数据交换任务；多模态信息抽取与智能分析模块，分别部署在网络中心节点和各个交换节点，前者旨在进行网络整体数据汇聚分析，后者旨在进行相应交换节点下的数据分析。本发明实现了数据安全交换与隐私保护的协同优化，多模态数据智能抽取与分析技术的融合，跨系统非业务数据的智能分析与系统优化。

本发明涉及一种基于掩码技术的多方隐私集合求交方法，属于人工智能和数据安全领域。本发明所有参与方基于椭圆曲线密钥协商算法，协商出共享密钥，并用其构建出可保护数据隐私的ZF；所有Client利用自身数据集构建出相应的混淆布隆过滤器；所有Client利用自己的ZF加密自己的混淆布隆过滤器，并将加密后的混淆布隆过滤器发送给Server；Server对所有的加密混淆布隆过滤器逐位异或，进行聚合；Server利用自己的ZF解密聚合后的混淆布隆过滤器；Server利用自身数据集对解密后的过滤器执行查询操作，并将查询结果为0的数据记为交集数据。本发明的方法可有效提升协议的执行效率，且增强了协议的安全性。

本发明涉及一种基于哈希掩码的匿名数据报送方法，属于数据安全技术领域。本发明一全部数据发送方在数据接收方的协助下，两两之间生成会话密钥，然后发送方各自随机加入m个组中的一个；全部数据发送方在无需可信第三方参与的情况下，生成互不相同的唯一序列号，并保证除自身以外，没有任何其他实体能够推断出序列号的值；全部数据发送方利用自身序列号及会话密钥序列，对自身数据进行包装保护；数据接收方得到全部包装数据并解包得到原始明文数据的集合，但无法推断出数据的来源。本发明能够在无需可信第三方的情况下，使得数据接收方获得数据提供方报送的数据，且数据接收方无法推断出数据的来源，保障数据提供方的身份匿名性。

本发明涉及一种嵌入式操作系统下多容器优先级分配方法，属于嵌入式技术领域。本发明引入一个和嵌入式实时系统原有的任务优先级调度管理器平级的容器优先级分配管理器，将优先级分为N个级别（0~N‑1），每个级别映射原有0~255中的M个优先级，M=256/N。引入运行态、就绪态、阻塞态，并以容器节点为基本管理单位的就绪链表，用于存放所有就绪的容器节点；以容器节点为基本管理单位的阻塞链表，用于存放所有被阻塞的容器节点。本发明通过容器优先级分配管理器将容器内任务优先级映射到容器，并由系统优先级调度器统一管理。本发明以优化级调度方法保证容器任务的实时性。

本发明涉及一种基于增量学习的电磁频谱占用度预测方法，属于无线电信号智能处理领域。本发明对电磁频谱数据集预处理，训练融合双向Bi‑LSTM和自注意力机制的基础预测模型，基于最新采集的电磁频谱增量数据集，首先对已有模型性能验证，更新触发策略后，采用在线学习或小批量更新方法，在原有模型参数上进行局部调整，避免全局重训练，更新现有预测模型，生成新的增量学习模型。本发明的无线电频谱占用度预测方法，在保证预测精度的前提下，增量学习的耗时大幅低于传统的批量学习，解决了传统静态模型在动态电磁频谱环境中预测性能下降的问题。

本发明涉及一种基于LoongArch处理器的嵌入式操作系统动态加载方法，属于嵌入式技术领域。本发明借助C语言内嵌汇编语法，实现简便，在嵌入式操作系统功能和资源都受限的条件下也可以正常使用；使用“标记二分法”，在解决LoongArch架构处理器下“匿名全局符号重名”问题的同时保证了全局符号的查找速度；解析基于LoongArch架构的指令码，可以支持在基于LoongArch架构的处理器上进行动态加载。本发明降低开发难度的同时也有效降低了嵌入式系统的耦合度，有利于嵌入式系统的模块化标准化发展。

本发明涉及一种基于嵌入式的操作系统的上下文延时切换方法及系统，属于嵌入式操作系统技术领域。本发明构建依赖图谱、分析依赖状态、判断与调整、筛选无冲突任务和排序并执行切换；本发明通过构建依赖关系图谱，实时收集并分析任务间的依赖强度与执行状态，解决了传统静态调度无法适应运行时任务依赖关系变化的局限性，在复杂嵌入式场景中，通过依赖强度公式量化任务间关联程度，结合实时状态分析，能够动态调整任务切换顺序，确保关键任务按依赖顺序执行，避免因前置任务未完成导致的执行阻塞或数据错误，且灵活可暂停对依赖未满足任务的切换，转而执行无冲突任务，从而提升实时响应能力与运行稳定性。

本发明涉及一种基于内存池与地址映射的共享内存管理系统，属于嵌入式操作系统领域。本发明的系统包括：元信息管理模块，作为系统的数据中枢，负责记录和维护所有内存块的关键信息，是连接其它所有模块的核心纽带，为其他模块的功能执行提供统一数据支撑；内存管理模块，是系统的资源基础，负责内存区域初始化、内存块分配、释放、扩容等全生命周期管理，为共享内存交互提供底层资源保障；地址映射与转换模块、数据处理模块构成共享内存安全通信的核心，实现地址转换、跨进程数据读写和同步控制，协同完成共享内存的安全交互。本发明通过使用内存池技术提高内存分配和释放的效率，减少内存碎片。

本发明涉及一种基于嵌入式系统内核扩展的金丝雀技术的内存检测方法，属于嵌入式系统领域。本发明通过将金丝雀技术与操作系统内核深度扩展，利用线程管理、堆管理和堆栈管理构建一个低开销的检测机制，确保在资源受限条件下实现对内存泄露、释放后使用和缓冲区溢出的常态化内存缺陷检测。与传统金丝雀技术相比，该方法通过与操作系统深度扩展，提高了缺陷检测的覆盖率，并且有效的平衡了覆盖率与性能开销，可以在资源有限的嵌入式环境中实现常态化内存缺陷检测。

本发明涉及一种基于多模态大模型的影视视频剧本自动化提取方法，属于人工智能与视频内容分析领域。本发明针对现有自动语音识别工具无法生成结构化剧本的问题，首先对输入视频进行多模态分解，采用场景自适应策略抽帧并建立音画时间戳对齐映射；随后通过CLIP‑ViT视觉特征编码器和Whisper音频特征编码器提取特征，利用跨模态注意力机制关联语义；实现角色身份识别、场景类型识别及动作文字描述，最终生成符合标准化规范的剧本文件，包含场景标题、时间码标记及特殊叙事标记。相对于人工听写标记与自动语音识别工具的方式，本发明有效提升影视视频剧本提取的准确性和效率。

本发明涉及一种基于同步索引动态调整的高频RFID系统解码方法，属于射频识别领域。本发明标定起始帧(Start ofFrame,SOF)脉冲传播时延的起始点；SOF延时精准情况下，基于同步索引动态调整的高频RFID系统解码方法；SOF延时偏差情况下，基于同步索引动态调整的高频RFID系统解码方法。本发明提出的方法实现了高频RFID系统的解码，通过对比特位8倍过采样、引入同步索引动态调整及动态窗口判决机制，能够实现在噪声、多标签冲突及信号失真等非理想条件下对标签数据的稳定提取与解析，有效解决读写器在复杂环境下对标签信息解码的可靠性问题，显著提升系统的识读准确率和抗干扰能力。

本发明涉及一种知识图谱可视化工具构建系统，属于知识图谱领域。本发明的系统包括：数据处理模块、算法管理模块、图谱设计模块、抽取与映射模块以及数据应用模块。本发明获取构建知识图谱所需的数据源，并对数据进行清洗、格式转换和集成；通过知识映射对知识进行抽取和映射，支持知识图谱创建和结构化设计，支持实体与关系管理、知识图谱的可视化展示，同时提供图谱知识问答功能。本发明的各模块相互协作，以提升数据处理效率、知识抽取准确性、动态更新能力及可视化交互性，满足用户在数据分析与挖掘中的需求。

本发明涉及一种基于规则的内容生成方法，属于医疗信息化技术领域。本发明构建参考数据标准：构建专业领域数据标准字典；基于结构化专业领域业务信息，通过分析业务应用场景，选取关键字段与专业话术拼接构建内容生成模板，拼接话术通过业务专家审核后，作为可解释的内容生成规则纳入规则方案库；获取结构化数据，规则引擎匹配结构化数据，选择内容生成规则，然后加载参考数据标准，进行数据标准化，生成并输出符合规范的标准化文本。本发明通过专业领域结构化数据与规则方案库匹配策略，实现高效、可控的文本生成，适用于医疗、法律等专业领域。

本发明涉及一种基于数字孪生的办公网络模型构建和攻防推演系统及方法，属于网络安全技术领域。该系统及方法通过孪生网络模型动态映射物理域办公网络，利用虚拟化技术对真实办公网络进行同步模拟和复现，并结合安全知识模拟潜在的网络安全威胁，将安全事件抽象为网络攻防实体模型，同时利用大模型技术辅助攻防行动决策，实现人在回路的孪生办公网络攻防推演，能够发现办公网络中存在的安全隐患，并对安全策略进行模拟、推演和验证，同时避免对实际办公网络造成破坏。

本发明涉及一种基于线性模型的VVC帧间编码率控制方法，属于视频编码技术领域。本发明结合凸优化技术和码率控制，实现了显著改进和增强的码率控制方案；本发明将原始的比特率‑失真关系转化为线性模型，将问题转化为凸优化问题进行最优化求解；利用改进的码率控制方案，在帧级别和编码树单元单元级别都进行量化参数的计算，实现码率和质量的控制。本发明通过对对始视频的每个图像组进行帧级别和编码树单元级别的码率控制，实现码率和质量的控制。大量的实验表明，该算法提供了显著改进和增强的码率控制编码性能，这说明了本方法的有效性。