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[发明专利]一种数据库索引的创建方法、相关装置、设备及存储介质-CN202210752984.3在审
发明人：王冬慧;王鲁俊 -专利权人：深圳市腾讯计算机系统有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据库索引的创建方法，涉及数据库管理技术。本申请包括：获取来源于目标数据集合的采样点数据序列，采样点数据序列包括按照升序或者降序的至少一个采样点数据；从采样点数据序列中确定至少一个分位点数据；根据至少一个分位点数据，将目标数据集合划分为至少两个无序数据分区；调用至少两个线程对至少两个无序数据分区内的数据进行排序，得到至少两个有序数据分区；根据至少两个有序数据分区，构建目标字段所对应的数据库索引。本申请通过并行的方式同时对若干个对无序数据分区内的数据进行排序，且，由于各个数据分区外部是有序排列的，从而提升索引创建的效率。
一种数据库索引创建方法相关装置设备存储介质

[发明专利]一种基于高频时序数据的车辆故障预警方法及系统-CN202210325250.7在审
发明人：彭朝晖;王艺霖;谢广印;厉浩;薛亮;王芳珺 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于高频时序数据的车辆故障预警方法及系统，包括：对获取的车辆运行数据按车辆ID和时间顺序进行排序，且采用不同时间窗口进行划分后，得到不同时间窗口下的多元时序数据；对排序后的车辆运行数据进行异动检测，确定潜在异常车辆；根据多元变量间的相关关系，将潜在异常车辆在不同时间窗口下的多元时序数据转换为特征相关图，根据特征相关图判断潜在异常车辆的异常程度，得到不同时间窗口下潜在异常车辆的异常得分；根据不同时间窗口下的异常得分，对异常得分超出阈值的多元时序数据进行故障类型的匹配，得到故障类型。利用时序数据中的关系量化故障发生概率，并反馈故障类型，实现车辆运行过程中的实时故障预警。
一种基于高频时序数据车辆故障预警方法系统

[发明专利]报表的数据统计方法和系统-CN201710145193.3在审
发明人：黄驰;熊娅娟;袁也;刘新奇;曾昭志 -专利权人：深圳市科脉技术股份有限公司
申请日： 2017-03-10 - 公布日： 2017-07-04 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了报表的数据统计方法和系统，涉及报表技术领域，该方法包括获取报表数据信息，报表数据信息包括对象属性和对象属性对应的数据；将对象属性对应的数据按照对象属性进行排序，得到顺序数据组，其中，对象属性相同的数据挨紧排列；对顺序数据组中的数据进行计算，得到计算结果。本发明采用先排序再归纳的统计算法，可以提高内存数据的统计效率。
报表数据统计方法系统

[发明专利]一种用于时序数据库的数据文件快速合并方法及系统-CN202310443507.3在审
发明人：王建民;黄向东;乔嘉林;张金瑞;田原;周沛辰 -专利权人：清华大学;天谋科技（北京）有限公司
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明提供一种用于时序数据库的数据文件快速合并方法及系统，包括：从预设的初始文件列表中按字典序分批读取数据储存设备，依次遍历每个数据储存设备；基于每个数据储存设备读取所述数据储存设备下的序列，并将所述序列均分至多个子线程执行合并任务；所述子线程执行合并任务过程中识别具有重叠的数据点进行点优先级读取，重新排序，未重叠的数据点则无需重新排序，生成排序结果，根据所述排序结果将数据点写入目标文件，进行合并操作，完成数据文件的快速合并，解决现有时序数据库文件合并速率低
一种用于时序数据库数据文件快速合并方法系统

[发明专利]一种海量数据实时排序优化方法-CN201710043943.6有效
发明人：李波;古晓艳;钟进文;王卓;王伟平;孟丹 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2017-01-19 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06F16/172 文献下载
摘要：本发明公开了一种海量数据实时排序优化方法。本方法为：1)设置一集群级节点、若干节点级节点和若干文件级节点；2)集群级节点将收到的检索排序请求发送给各节点级节点，各节点级节点将该检索排序请求发送给本节点的文件级节点；3)各文件级节点根据该检索排序请求，将与本节点相关的日志文件排序后输出有序数据给节点级节点；4)各节点级节点根据该检索排序请求将本节点上符合时间范围和分区条件的日志数据排序后输出给该集群级节点；5)该集群级节点将各节点级节点发送过来的有序数据流进行排序汇总在任意的排序场景中，本方法都能有效降低内存使用量。
一种海量数据实时排序优化方法

[发明专利]边缘云的带宽保障方法及相关设备-CN202110687804.3在审
发明人：李宇赫;张娇;黄程远;李浩哲 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种边缘云的带宽保障方法、装置、介质和电子设备，所述方法包括：所述发送端根据第一虚拟机和第二虚拟机的带宽权重对所述第一虚拟机和所述第二虚拟机发送的数据包分别进行排序数值标记；所述发送端将已完成排序数值标记的所述第一虚拟机和所述第二虚拟机的数据包发送至所述交换机；所述发送端在接收到所述接收端反馈的数据包时，根据所述接收端反馈的数据包调整所述第一虚拟机或所述第二虚拟机发送的数据包的排序数值标记。
边缘带宽保障方法相关设备

[发明专利]一种对基于AXI协议乱序响应的重排序方法及系统-CN202310679591.9有效
发明人：强鹏;刘蕊丽 -专利权人：太初（无锡）电子科技有限公司
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F15/173 文献下载
摘要：本发明公开了一种对基于AXI协议乱序响应的重排序方法及系统，应用于AXI协议的主设备，方法包括：向目标从设备发起多个读请求，读请求包括：读请求的地址、读请求的数据长度以及读请求的ID编号；接收目标从设备返回的读响应数据；当读响应为乱序响应时，利用重排序电路对乱序响应进行重排序处理，重排序电路包括：编号缓存和重排序数据缓存，编号缓存用来存储不同读请求的ID编号，重排序数据缓存用于存储对应ID编号的响应数据。通过本发明提供的方法及系统，能够使得主设备具备对乱序响应进行重排序的能力，最大限度保证了传输的效率和并行性，在保证主设备接收数据正确性的同时节省了整个系统的资源消耗，提高了系统的运行带宽。
一种基于 axi 协议响应排序方法系统

[发明专利]循环核酸数据处理的分析方法、装置、设备及存储介质-CN202310533062.8在审
发明人：李祥春;陈可欣;沈鸿儒;刘记垒;杨萌 -专利权人：天津市肿瘤医院（天津医科大学肿瘤医院）
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种循环核酸数据处理的分析方法、装置、设备及存储介质，可以应用于人工智能技术领域。该方法包括：对待检测对象的循环核酸数据集进行预处理，确定循环核酸数据集中每种末端模序的出现频数；基于出现频数对每种末端模序进行排序，生成排序模序数据；将排序模序数据输入特征提取模型中，输出循环核酸数据集中每条循环核酸数据对应的特征向量
循环核酸数据处理分析方法装置设备存储介质

[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN201910357594.4在审
发明人：翟璐莎;郝学武;杨虎;钱声鹏;程斌斌;罗琦君;孙亚柯 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2019-04-29 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及可读存储介质。所述方法，包括：识别目标数据清单，得到多个字符段以及与所述每个字符段相关联的位置信息；根据所述字符段的位置信息对所述字符段进行排序，得到所述目标数据清单的排序数据；根据与所述目标数据清单相关联的预设配置规则，从所述排序数据中提取目标数据。由此解决了现有的数据处理方法很难精确获取普适性的目标数据的技术问题。取得了提高获取的普适性目标数据的准确性的有益效果。
目标数据数据处理可读存储介质电子设备排序数据普适性预设配置规则关联段相排序

[发明专利]基于FPGA的实时快速傅里叶变换谱仪的信号处理系统及方法-CN202110923913.0在审
发明人：许皓文;陆浩;王振占;肖雨伟 -专利权人：中国科学院国家空间科学中心
申请日： 2021-08-12 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明属于微波遥感仪器和信号处理技术领域，具体地说，涉及一种基于FPGA的实时快速傅里叶变换谱仪的信号处理系统，该系统包括：数据处理模块、数据排序模块，中间因子模块和数据解算模块；所述数据处理模块，用于将串行数据转化为并行处理，得到并行处理后的数据；所述数据排序模块，用于对并行处理后的数据进行正序和倒序的排列，得到正序数据和倒序数据；所述中间因子模块，用于对正序数据和倒序数据定义实部和因子，实部差因子，虚部和因子以及虚部差因子，并根据定义的两个和因子以及两个差因子，计算四个中间因子；所述数据解算模块，用于根据计算得到的四个中间因子，实时获得最终的功率谱输出结果。
基于 fpga 实时快速傅里叶变换信号处理系统方法

[发明专利]面向需求的输变电设备多源异构数据智能采集优化方法-CN202310448508.7在审
发明人：李洵;甘润东;龙玉江;王杰峰;钟掖;何熙 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向需求的输变电设备多源异构数据智能采集优化方法，包括：采集输变电设备原始数据信息，按数据类型对原始数据进行分类，分为结构化数据和时序数据；对结构化数据进行波动性分析，利用变异系数法获得频率打分，通过重复率和缺失率进行打分调整，获得波动性指标；对时序数据进行波动性分析，计算波动性序列，取波动性分布图中累积概率80％的位置作为波动性指标；根据波动性指标排序获得理论采集频率排序，根据先验知识对采集频率进行排序调整；计算采集频率排序变化率，根据排序变化率以及波动性指标调整采集频率，获得调整后的采集频率；解决了输变电设备边缘侧采集机制在数据获取频率、数据精度及数据时效性局限等问题。
面向需求变电设备多源异构数据智能采集优化方法

[发明专利]就学考试预测的数据筛选系统及数据处理方法-CN201510973138.4在审
发明人：余家庭 -专利权人：系微股份有限公司
申请日： 2015-12-22 - 公布日： 2017-06-30 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明是涉及一种就学考试预测的数据筛选系统及数据处理方法，主要是由使用者的一电子装置透过网络连结一服务器，并于该电子装置上执行一数据筛选程序，以取得使用者预先储存在该服务器中多个的学校系所信息、兴趣测验结果信息，以及对使用者输入的一考试成绩信息、该学校系所信息执行一加权运算，以滤出一含多个学校系所的排序数据，根据该排序数据、该考试成绩信息进行分析，使该排序数据中的所有学校系所均被分类标示，并归纳成多维度的区间信息；藉由前述执行的数据筛选处理，供使用者能有效预测到符合自己的考试成绩的校系，以达到提升选校效率的目的。
就学考试预测数据筛选系统数据处理方法

[发明专利]高精度浮点类型时序数据的无损压缩及解压方法-CN202211519183.9在审
发明人：李瑞远;李政;姜俊;吴怡;陈超 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F16/174 文献下载
摘要：本发明涉及数据无损压缩技术领域，具体涉及高精度浮点类型时序数据的无损压缩及解压方法，包括：对待压缩的时序数据进行排序；按顺序将各条时序数据与其相邻时序数据进行异或计算，得到对应的异或值；去除各条时序数据的异或值中的前导零，生成对应的有效位；根据各条时序数据的有效位确定对应的有效位位数；压缩时序数据时，存储对应时序数据的有效位及其有效位位数。本发明的无损压缩方法能够实现高精度浮点类型时序数据的无损压缩，且能够有效提高压缩率并降低压解时间，从而能够保证浮点类型时序数据的压缩效果和压解成本，进而有效降低数据存储量和传输成本。
高精度浮点类型时序数据无损压缩解压方法

[发明专利]一种在SDH中堆排序的方法-CN200510036021.X无效
发明人：管冬根 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2005-07-22 - 公布日： 2007-01-24 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明的一种在SDH中堆排序的方法，其包括：网络控制协议对收到的压缩报文解压后，在每一条记录的最后增加一预定长度字节的序数，用于标识该条记录的入库次序，并通过一累加器来生成；所述网络控制协议把解压后的记录入库时连同该记录相对应的序数一起入库；所述网络控制协议在组包时先对库中的数据进行排序，并对库中的数据按照关键字段进行初始建堆，创建初始堆的时候如果发现两条报文记录的关键字段完全相同，则比较其对应的序数的先后关系；在所述网络控制协议重建堆过程中，如果发现两条报文记录的关键字段完全相同，则比较其对应的序数的次序关系。本发明方法实现了一种简单有效的把堆排序改进为稳定排序的方法。
一种 sdh 排序方法

[发明专利]一种基于循环神经网络的序列重排方法-CN202211417807.6有效
发明人：陈兴国;李扬 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06N3/044 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于循环神经网络的序列重排方法，包括训练过程和排序过程两部分。通过在正确序列的相关数据集上学习知识，由于乱序数据依旧保留序列特征，因此选择循环神经网络模型学习序列信息；将训练好的循环神经网络模型应用在乱序数据集上，首先固定第一个时间步的数据顺序并输入模型中，得到相应的预测结果后，基于预先定义的评价指标，搜索输入时间步的下一个时间步的在样本维度上的所有顺序组合，找出指标最优的组合将其作为对应时刻重排之后的正确顺序，以此类推直到最后一个时刻被排序好为止。相较于现有技术，本发明能够尽可能的将乱序数据重新排序成接近原始数据的形式。
一种基于循环神经网络序列重排方法

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