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61. 实用新型

CN211403483U 一种多类型设备接入系统失效
公开(公告)号：CN211403483U
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201922489171.6
申请日：2019-12-31
申请人：济南恒辉信息科技有限公司
发明人：于凯华 , 牛天加
IPC分类号： G06Q50/02 , G06F16/25 , G06F16/28 , G06F16/958 , H04L29/08 , G16Y10/05
摘要：一种多类型设备接入系统，包括后台服务器、PHP网页模块、MySQL数据库模块和接入设备模块；其中，PHP网页模块和MySQL数据库模块均装设于后台服务器内；后台服务器分别通讯连接PHP网页模块、MySQL数据库模块和接入设备模块。本实用新型提供的接入系统不仅可以接入自家的设备，还可以通过简单的JSON协议或十六进制通信协议接入其他厂家的设备，容纳性更广，多种不同类型的农业智能设备使用一个平台即可进行监控，大大节约了成本；接入系统对于采集到的数据，不仅做了常规的显示以及存储，还能对不同设备的信息进行分类处理分析；还增加禁用用户卡的功能以避免国家财产受到损失。

62. 实用新型

CN211015603U 一种港口起重机传动部件大数据监控系统有权
公开(公告)号：CN211015603U
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202020265027.4
申请日：2020-03-06
申请人：广州港集团有限公司 , 广州港股份有限公司 , 广州港股份有限公司南沙集装箱码头分公司 , 北京泛泰克斯仪器有限公司
发明人：李益波 , 陈宏伟 , 肖炳林 , 苏兴旺 , 汪德贵 , 庞颖威 , 齐永志 , 王运 , 何威誉 , 周雄
IPC分类号： G06Q10/00 , G06F16/215 , G06F16/28 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01D21/02
摘要：本实用新型公开了一种港口起重机传动部件大数据监控系统，包括多个起重机单机监测系统、交换机及码头数据中心，所述码头数据中心包括数据中心交换机、可视化平台、数据处理模块，起重机单机监测系统用于获取起重机传动部件的工作数据，数据中心交换机与交换机数据互联，用于传送起重机传动部件的工作数据，数据处理模块与数据中心交换机数据互联，用于接收起重机传动部件工作数据、筛选核心工作数据以及形成深度学习模型，可视化平台与数据中心交换机数据互联，用于展示深度学习模型和起重机传动部件的实时工作数据。本实用新型可对港口起重机传动部件的状态进行实时监控并精确预警，实现港口设备集中化、集成化与智能化的管理。

63. 实用新型

CN208836182U 基于物联网的厂区人群密度监测系统有权转让
公开(公告)号：CN208836182U
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201821883977.2
申请日：2018-11-15
申请人：四川纵域智慧科技有限公司
发明人：孔祥明
IPC分类号： H04L29/08 , G06M1/272 , G06F16/28
摘要：本实用新型公开了基于物联网的厂区人群密度监测系统，涉及物联网监测系统领域，基于物联网的厂区人群密度监测系统，其特征在于：包括数据采集器，系统主机；数据采集器包括数据主采集器和若干个数据从采集器，数据从采集器采集人群密度数据，数据从采集器的超声波数据发射器发出超声波，被超声波数据接收器接收，时间信号经过超声波数据处理后，信号通过数据转发接收器发送至数据主采集器，数据主采集器通过USB线发送至系统主机，系统主机通过互联网与客户端实时通信；本实用新型解决了现有技术中人工检测具有主观性、效率低下的问题。

64. 发明专利

LU501931B1 DATA EXCEPTION ANALYSIS METHOD AND DEVICE 未知
公开(公告)号：LU501931B1
公开(公告)日：2022-10-26
申请号：LU501931
申请日：2022-04-26
申请人： UNIV ZHENGZHOU AERONAUTICS
发明人： WANG LELE
IPC分类号： G06F17/40 , G06F16/28 , G06F16/35
摘要： The invention includes: obtaining service components, servers, process information and reference indicators of a target data cluster; obtaining monitoring indicators and exceptional variables corresponding to the service components, servers, process information and reference indicators of the target data cluster according to a preset correspondence; performing data collection on the target data cluster according to the monitoring indicators and the exceptional variables to obtain to-be-analyzed data; grouping the exceptional variables in the to-be-analyzed data to obtain at least one variable group and performing exception analysis on the to-be-analyzed data according to the variable group to obtain exception prediction results, and storing the exception prediction results. The data exception analysis method of the invention can effectively perform exception prediction on a data cluster. Moreover, exception analysis is performed according to grouping, so as to perform exception prediction on the data cluster from multiple dimensions.

65. 发明专利

DE102022105049A1 VERFAHREN, VORRICHTUNG UND SYSTEM ZUR EMPFEHLUNG EINES SETS AUS REHABILITATIONSPROGRAMMEN FÜR EINEN BEI EINEM ARBEITSUNFALL VERLETZTEN ARBEITER 未知
公开(公告)号：DE102022105049A1
公开(公告)日：2022-09-08
申请号：DE102022105049
申请日：2022-03-03
申请人： KOREA LABOR WELFARE CORP CO LTD
发明人： CHUNG SUK HOON
IPC分类号： G16H50/70 , G06F16/28 , G06Q50/10
摘要： Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung zum Empfehlen eines Sets aus Rehabilitationsprogrammen für einen bei einem Arbeitsunfall verletzten Arbeiter, die einem Arbeitsberater, der ein Rehabilitationsexperte ist, bei der Rehabilitationsplanung helfen kann, indem sie ein Set aus Rehabilitationsprogrammen empfiehlt, von dem erwartet wird, dass es für den bei einem Arbeitsunfall verletzten Arbeiter am geeignetsten ist. Die Vorrichtung umfasst einen Speicher, der zur Speicherung von Falldatentabellen konfiguriert ist, die Daten über bei einem Arbeitsunfall verletzte Arbeiter beinhalten, die eine Rehabilitationsdienstleistung gemäß einem Set aus Rehabilitationsprogrammen erhalten haben und erfolgreich zur Arbeit zurückgekehrt sind, eine Sucheinheit, die nach Eingabe von Attributinformationen, die sich auf einen bei einem Arbeitsunfall verletzten Arbeiter beziehen, und unter Verwendung der eingegebenen Attributinformationen zur Durchsuchung des Speichers konfiguriert ist und nach ähnlichen Arbeitern sucht, die ähnliche Unfälle wie der bei einem Arbeitsunfall verletzte Arbeiter erlitten haben, einen Ähnlichkeitsrechner, der zur Berechnung einer Ähnlichkeit zwischen dem bei einem Arbeitsunfall verletzten Arbeiter und jedem der gesuchten Arbeitern, die ähnliche Arbeitsunfälle erlitten haben, konfiguriert ist, eine Steuereinheit, die zur Auswahl eines verletzten Arbeiters mit der größten berechneten Ähnlichkeit und zur Aufstellung einer Empfehlungsübersicht konfiguriert ist, in der die in einem Set aus Rehabilitationsprogrammen enthaltene und dem ausgewählten Arbeiter mit ähnlichen Attributen bereitgestellte Rehabilitationsprogramme entsprechend den Phasen der medizinischen Versorgung angezeigt werden, und eine Ausgabeeinheit, die zur Ausgabe der Empfehlungsübersicht konfiguriert ist.

66. 发明专利

IL294561A Hierarchical data 未知
公开(公告)号：IL294561A
公开(公告)日：2022-09-01
申请号：IL29456122
申请日：2022-07-06
申请人： IBM , ANDREW JOHN COLEMAN , JOHN ANTHONY REEVE , TREVOR CLIFFORD DOLBY
发明人： ANDREW JOHN COLEMAN , JOHN ANTHONY REEVE , TREVOR CLIFFORD DOLBY
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/901
摘要： A computer-implemented method, system and computer program product for identifying ancestor objects in hierarchical data configured for processing with a query, the query having an associated abstract syntax tree. The abstract syntax tree may be processed so as to generate an augmented abstract syntax tree which includes parent identifiers configured to identify the parent nodes of the query. In this way, a need to pre-parse the data may he alleviated. Instead, the identification of a parent node of a query may be encoded into the abstract syntax tree of the query.

67. 发明专利

BR112022008687A2 MÉTODOS E INTERFACES DE USUÁRIO PARA VISUALMENTE ANALISAR VISUALIZAÇÕES DE DADOS COM CÁLCULOS MULTIFILEIRAS 未知
公开(公告)号：BR112022008687A2
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：BR112022008687
申请日：2020-09-30
申请人： TABLEAU SOFTWARE INC
发明人： JUSTIN TALBOT , AMY NICOLE FORSTROM , DANIEL CORY , CHRISTIAN GABRIEL EUBANK , JEFFREY MARK BOOTH JR , NICOLAS BORDEN
IPC分类号： G06F16/242 , G06F16/25 , G06F16/28
摘要： MÉTODOS E INTERFACES DE USUÁRIO PARA VISUALMENTE ANALISAR VISUALIZAÇÕES DE DADOS COM CÁLCULOS MULTIFILEIRAS. A presente invenção refere-se a um usuário seleciona uma fonte de dados e um computador exibe uma visualização de dados em uma interface de usuário de visualização de dados de acordo com a fonte de dados. A visualização de dados inclui marcas de dados visuais que representam dados provenientes da fonte de dados. O usuário seleciona um subconjunto das marcas de dados visuais. Em resposta, o computador exibe uma janela de dados de visualização com um resumo das marcas de dados selecionadas. O computador obtém um modelo de dados que codifica a fonte de dados como uma árvore de tabelas de lógica, cada uma incluin-do um ou mais campos de lógica. Cada campo de lógica corresponde a um campo de dados ou a um cálculo que abrange uma ou mais tabelas de lógica. Cada borda da árvore conecta duas tabelas de lógica que estão relacionadas. O computador identifica as medidas agregadas correspondentes às marcas de dados selecionadas e exibe cada medida agregada na janela de dados de visualização.

68. 发明专利

CA3048876C RETROREFLECTIVE JOIN GRAPH GENERATION FOR RELATIONAL DATABASE QUERIES 未知
公开(公告)号：CA3048876C
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CA3048876
申请日：2019-07-09
申请人： LOOKER DATA SCIENCES INC
发明人： HYDE JULIAN , SWENSON JONATHAN
IPC分类号： G06F16/21 , G06F16/24 , G06F16/28
摘要： A method, system and computer program product for join graph generation based upon a log of previously executed database queries includes method for generating a join graph for relational database queries. The method includes loading into memory of a computer, a log of a set of database queries previously executed against data in a database and sequentially parsing each of the queries in the log to identify different semantically characterizable components of each of the queries. The method further includes generating a join graph for each of the queries from corresponding ones of the components. Finally, the method includes selectively adding each of the generated join graphs to a set of join graphs in a data model for the data in the database.

69. 发明专利

AU2020401547A1 Method and apparatus for implementing a role-based access control clustering machine learning model execution module 未知
公开(公告)号：AU2020401547A1
公开(公告)日：2022-06-30
申请号：AU2020401547
申请日：2020-12-08
申请人： JPMORGAN CHASE BANK NA
发明人： SCHORNACK LAURA , FERGUSON DEREK , HAWKINS MEGAN , PORTER RYAN EVAN , MODI SHEEV , GRESS AUGUST , BYNDOOR SHREYAS , WANG RONGZI , ZHU JIAMIN , VONDERHEIDE BENJAMIN
IPC分类号： G06N3/02 , G06F16/28 , G06F16/35 , G06N3/08 , G06N20/00
摘要： Various methods, systems, apparatuses, and media for implementing a machine learning model execution module are provided. A processor accesses human resource (HR) attributes and profile information data of users from a database. The processor applies hierarchical clustering algorithm to create a machine learning model by clustering users based on accesses to applications that the users have corresponding to the profile information data of the users. All users in one cluster have the most similar accesses to applications. The processor iterates the process of accessing the HR attributes and the profile information data of the users from the database until it is determined that an optimal number of clusters have been created for the machine learning model.

70. 发明专利

GB2600369A Active learning for data matching 未知
公开(公告)号：GB2600369A
公开(公告)日：2022-04-27
申请号：GB202202201
申请日：2020-07-24
申请人： IBM
发明人： LARS BREMER , UTKARSH BAJPAI , MARTIN OBERHOFER , ALEXANDRE LUZ XAVIER DA COSTA
IPC分类号： G06F16/00 , G06F16/28
摘要： The method comprises: a) training a machine learning model using a current set of labelled data points, each of the data points being multiple data records, wherein a label of a data point indicates a classification of the data point, the training resulting in a trained machine learning model that is configured to classify a data point as representing a same entity or different entities. b) a subset of unlabeled data points may be selected from a current set of unlabeled data points using classification results of the current set of unlabeled data points.c) the subset of unlabeled data points may be provided to a classifier and in response to the providing receiving labels of the subset of unlabeled data points. Steps a) to c) may be repeated using the subset of labeled data points in addition to the current set of labeled data points as the current set of labeled data points.

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