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龙图腾网获悉长春职业技术学院申请的专利基于云计算技术的竞赛成绩评分系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119648066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411879873.4，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于云计算技术的竞赛成绩评分系统是由齐冬雪设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云计算技术的竞赛成绩评分系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于云计算技术的竞赛成绩评分系统，涉及评分计算技术领域，包括优化模块、集成模块、评分模块，优化模块利用智能评分系统的机器学习算法和大数据分析技术处理成绩数据，将处理后的成绩数据进行优化；集成模块采用网络协议的数据路由算法，对参赛者优化后的成绩数据进行传输；评分模块在同步成绩更新网络中利用智能报警系统，提供比赛状态视图，完成竞赛成绩评分的过程。本发明可以根据实际需求动态调整，保证高可用性和高扩展性，安全加密机制和完整性校验确保了数据传输的安全可靠，整体而言，不仅提高了竞赛管理的效率，还为行政、商业、金融等领域提供了强有力的技术支持，确保每一场比赛都能在高度准确和透明的环境中进行。

本发明授权基于云计算技术的竞赛成绩评分系统在权利要求书中公布了：1.基于云计算技术的竞赛成绩评分方法，其特征在于：包括： 将智能评分系统部署在云计算平台上，利用智能评分系统的机器学习算法和大数据分析技术处理成绩数据，将处理后的成绩数据进行优化； 构建同步成绩更新网络，将优化后的参赛者成绩数据通过智能评分系统进行集成，采用网络协议的数据路由算法，对参赛者优化后的成绩数据进行传输； 建立智能监控预测平台，将通过传输后优化的参赛者成绩数据，基于智能评分系统并同步至成绩更新网络，在同步成绩更新网络中利用智能报警系统，提供比赛状态视图，完成竞赛成绩评分的过程； 所述将智能评分系统部署在云计算平台上包括在云计算平台上提供弹性计算资源和分布式存储，选择分布式存储的扩展功能，基于扩展功能所出现的存储需求，动态调整弹性计算资源； 所述智能评分系统的机器学习算法包括深度神经网络模型、支持向量机模型和随机森林模型；所述深度神经网络模型包括将动态调整后的弹性计算资源，用于评分规则的学习应用，通过多层神经元结构，捕捉评分规则中评分数据的非线性关系，评估参赛者的成绩；所述支持向量机模型包括将评估参赛者的成绩进行分类回归，通过找到超平面来分离不同类别的评分数据，预测参赛者的最终得分；所述随机森林模型包括将参赛者的最终得分进行拟合，对丢失的最终得分的数据通过投票机制进行处理； 所述大数据分析技术包括利用评分数据的高吞吐量和低延迟状态，收集智能评分系统接收的参赛者成绩数据，将参赛者成绩数据进行预处理，所述预处理包括将评分数据的原始数据输入到智能评分系统的机器学习模型上，智能评分系统进行原始数据清洗，所述原始数据清洗包括去除参赛者成绩数据的异常值和填补缺失数据； 所述高吞吐量包括采用分布式消息队列法请求参赛者成绩数据，所述分布式消息队列法包括参赛者成绩数据水平扩展、参赛者成绩数据存储和参赛者成绩数据分区； 所述参赛者成绩数据水平扩展包括通过增加智能评分系统的云计算节点，扩展智能评分系统的处理能力，在高峰期内处理多个评分数据； 所述参赛者成绩数据存储包括在对参赛者优化后的成绩数据进行传输过程中，利用智能评分系统的云计算节点对成绩数据进行存储； 所述参赛者成绩数据分区包括将利用云计算节点所存储的成绩数据进行数据流划分，基于在不同地区的评分数据被分配到不同的分区，完成不同地理分布式的参赛者成绩数据汇总； 所述低延迟状态包括对不同分区内的评分数据与当地的参赛者成绩数据汇总进行数据本地化，所述数据本地化包括根据参赛者的地理位置，自动选择距离最近的云计算节点进行参赛者成绩数据处理，检测参赛者成绩数据在网络中的传输距离，通过传输距离管理网络延迟状态； 所述通过传输距离管理网络延迟状态包括使用了内存数据库对存储的参赛者成绩数据进行访问，所述对存储的参赛者成绩数据进行访问包括缓存预热和数据分片； 所述缓存预热包括在比赛开始前，智能评分系统会提前将用到的评分数据加载到内存数据库中进行缓存预热，在比赛过程中，智能评分系统能够响应评分请求，处理因数据加载而导致的延迟情况； 所述数据分片包括对内存数据库进行扩展，将评分数据进行分片处理，针对不同类型的数据分散存储在N个内存实例中，完成高并发的内存处理能力。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长春职业技术学院，其通讯地址为：130033 吉林省长春市南关区卫星路3278号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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