**对比文件名称**：2010-09-23_US2010239139A_发明申请_US20100239139A1 CENTROID PROCESSING
**目标专利名称**：用于非平稳数据的凝聚群集的并行方法CN105247487B
**本次调用的模型名称**：DeepSeek-R1
### 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **A：包括：接收所述数据点流** 《直接公开》 | [0008] “...the centroid rasterizer configured to receive original centroid data...” <br> [0066] “From terminal B (FIG. 12E), the method 12000 proceeds to block 12034 where the method receives centroids as input...” | 对比文件明确描述了其系统/方法“接收”原始质心数据作为输入。这对应于目标专利中“接收数据点流”这一初始步骤，在各自的技术方案中均作为数据处理流程的起点。因此，本领域技术人员能毫无疑义地从对比文件得出该技术特征。 |
| **B：确定多个群集质心** 《隐含公开》 | [0071] “FIG. 7A illustrates a distribution 702 of centroid data... A centroid closest to the cluster center may be selected as the seed centroid around which a cluster of centroids may be formed.” <br> [0098] “From terminal S (FIG. 12V), the method receives a collection of centroids to be analyzed... Rectilinear clustering determines a subset of clustered centroids...” <br> [0172] “From terminal AF2 (FIG. 12BI), the method proceeds to another continuation terminal (“terminal AH”), which defines a set of method steps for calculating the rectilinear mode using the centroids that are still in the pool of peak centroids.” | 对比文件详细描述了“聚类（clustering）”过程，其目的是将离散的质心（centroids）分组形成簇（clusters）。在聚类算法中，无论是围绕一个种子质心（seed centroid）形成簇，还是通过距离计算确定簇的成员，本质上都涉及识别或“确定”作为簇核心的质心。例如，rectilinear clustering算法旨在从一组质心中确定出一个子集（即簇），这隐含了确定簇的核心（可视为群集质心）的过程。虽然对比文件中的“质心（centroid）”指质谱数据点，而目标专利的“群集质心”指聚类算法的中心点，但就“确定用于聚类的中心点”这一技术手段而言，两者作用相同。因此，本领域技术人员通过合理推理，能够从对比文件的聚类过程中推断出“确定多个群集质心”这一技术特征。 |
| **C：将所述多个群集质心划分成多个群集质心群，其中每个群集质心群包含所述多个群集质心的子集并由多个线程和/或处理器中不同的线程和/或处理器独立地采用** 《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件虽然涉及对质心数据进行聚类处理，但全文未提及任何形式的并行处理架构，例如使用多个线程或处理器。其描述的处理流程（如图12A-12BT所示的流程12000）是顺序执行的算法步骤，没有将质心集划分成子集并分配给不同的处理单元独立处理的教导或启示。因此，对比文件既未直接公开也未隐含公开该技术特征。 |
| **D：向所述多个线程和/或处理器中的每个线程和/或处理器指派所述数据点流的一部分** 《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件描述了处理输入的质心数据流，但未提及任何多线程或多处理器环境，因此不存在向多个线程/处理器“指派”数据流的一部分的概念。其数据处理是基于扫描顺序或算法逻辑顺序进行的，而非并行任务分配。因此，对比文件未公开该技术特征。 |
| **E：以及组合由所述多个线程和/或处理器生成的多个群集以生成全局群集域。** 《隐含公开》 | [0097] “The steps of terminal T produce cluster scoring to analyze whether a cluster is used...” <br> [0107] “From terminal V (FIG. 12AC), the method proceeds immediately to another continuation terminal (“terminal Z”), defining a set of method steps 12238 where the method calculates for each centroid a distance that is the normalized combination of retention time and M/Z from the center.” <br> [0186] “From terminal AG (FIG. 12BS), the method at block 12596 receives as input a set of clusters from a single peak (feature)... At block 12616, the method combines all clusters in the collection into one merged cluster, defining a collection of merged clusters.” | 对比文件在聚类过程中，最终会将识别出的多个簇（clusters）进行合并或组合，以形成更完整的特征表示（例如，合并相关的簇）。例如，在“terminal AG”的步骤中，明确描述了将一组簇合并为一个合并簇。虽然这个过程发生在单线程的算法流程中，而非来自多个并行处理单元，但“组合多个群集以生成一个更大的、全局性的群集域”这一技术思想是存在的。本领域技术人员可以合理推断，如果在一个并行处理环境中生成了多个局部群集，那么后续需要将它们组合起来。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **F：其特征在于，所述接收包括：从一个或多个传感器接收所述数据点流。** 《直接公开》 | [0002] “A mass spectrometer is a scientific device that converts molecules of a biological substance into ions...” <br> [0035] “Each prepared biological sample 102 is submitted to LC/MS equipment 104.” | 对比文件明确说明其处理的质心数据来源于质谱仪（mass spectrometer），而质谱仪是一种科学仪器，可被视为一种传感器。目标专利说明书中提到传感器例如加速计、话筒等，用于生成数据点流。两者在“从传感器设备接收数据流”这一技术手段上相同。因此，本领域技术人员能毫无疑义地从对比文件得出该技术特征。 |
| **G：其特征在于，所述一个或多个传感器是加速计、陀螺仪、磁力计、或话筒中的一者或多者。** 《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件唯一明确提到的数据来源设备是质谱仪（mass spectrometer）或LC/MS设备。这些是用于化学/生物分析的复杂科学仪器，与目标专利权利要求中明确列举的加速计、陀螺仪、磁力计、话筒等用于运动、方向、声音感知的物理传感器完全不同。因此，对比文件未公开该具体限定。 |
| **H：其特征在于，所述数据点流按循环方式被指派给所述多个线程和/或处理器。** 《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件未涉及多线程/处理器环境，更没有描述任何数据指派策略，无论是循环方式还是其他方式。因此，该特征未被公开。 |
| **I：其特征在于，所述数据点流按阶层式方式被指派给所述多个线程和/或处理器。** 《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件未涉及多线程/处理器环境，也没有描述任何阶层式的数据指派方法。因此，该特征未被公开。 |
| **J：其特征在于，指派所述数据点流的一部分包括：将接收到的数据点指派给所述多个群集质心中的一个群集质心** 《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件描述了在聚类算法中，计算数据点（质心）到簇中心的距离以确定其归属（例如[0107]）。但这属于聚类算法本身的步骤（将点分配给最近的质心），而不是在并行处理框架下“将数据点指派给一个群集质心”以作为数据分发的策略。目标专利中该特征是与并行指派数据流部分相关的具体方式。对比文件未公开此含义下的“指派”。 |
| **K：以及将所述接收到的数据点指派给与所述多个群集质心中的这一个群集质心相对应的线程或处理器。** 《未公开》 | 无相应内容。 | 该特征依赖于多线程/处理器的架构，而对比文件中不存在此类架构。因此，该特征未被公开。 |
| **L：其特征在于，所述多个群集质心中的群集质心数目对应于线程和/或处理器数目。** 《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件未提及线程或处理器数目，因此不存在质心数目与之对应的概念。该特征未被公开。 |
| **M：其特征在于，所述多个群集质心中的群集质心数目大于线程和/或处理器数目，并且其中所述接收到的数据点基于与所述多个群集质心中的每个群集质心相关联的数据点计数被指派给线程或处理器。** 《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件未涉及线程/处理器以及基于计数的数据指派策略。该特征未被公开。 |
| **N：其特征在于，所述数据点流基于所述多个线程和/或处理器中的每个线程和/或处理器的速度被指派给所述多个线程和/或处理器。** 《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件未涉及多线程/处理器，更未提及基于处理速度的动态负载均衡。该特征未被公开。 |
| **O：其特征在于，所述多个线程和/或处理器中的每个线程和/或处理器生成围绕向所述多个线程和/或处理器中的每个线程和/或处理器置备的一个或多个质心的一个或多个群集。** 《未公开》 | 无相应内容。 | 该特征描述了并行处理单元各自独立执行聚类任务的核心操作。对比文件的聚类是集中式、顺序执行的，没有分配给独立单元并行执行的教导。因此，该特征未被公开。 |
| **P：其特征在于，所述多个线程和/或处理器中的每个线程和/或处理器在其开始接收所述数据点流的所述部分时开始生成所述一个或多个群集。** 《未公开》 | 无相应内容。 | 该特征描述了并行处理单元的实时或流式处理行为。对比文件未描述此类并行处理单元的启动时机。该特征未被公开。 |
| **Q：其特征在于，所述多个线程和/或处理器中的每个线程和/或处理器在开始生成所述一个或多个群集之前缓冲所述部分的数据点中的一个或多个数据点。** 《未公开》 | 无相应内容。 | 该特征涉及并行处理单元的数据缓冲行为。对比文件未提及任何与并行处理相关的缓冲操作。该特征未被公开。 |
| **R：其特征在于，还包括：丢弃所述数据点流中的数据点以减少所述数据点流中的数据点数目。** 《未公开》 | [0147] “...filter eliminates or reduces such noise and streaks while preserving proper signal...” <br> [0154] “...If the answer to the test at decision block 12454 is Yes, the method continues to another continuation terminal (“terminal AD4”). Otherwise... At block 12456 assigns zero to the intensity of the current pixel...” | 对比文件在图像滤波步骤中，会将某些被认为是噪声的像素强度设为零（即丢弃其信号）。然而，这是在后端图像处理阶段对已栅格化数据的“滤波”或“降噪”，并非在接收数据点流时为了减少待处理数据量而主动“丢弃数据点”。两者的目的和操作阶段不同。因此，该特征未被对比文件公开。 |
| **S：其特征在于，还包括：降低生成所述数据点流的一个或多个传感器的采样率以减少所述数据点流中的数据点数目。** 《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件未提及调整质谱仪的扫描率（scan rate）以减少产生的质心数据量。其数据减少是通过质心化压缩和后续滤波实现的，而非调整源头传感器的采样率。该特征未被公开。 |
| **T：其特征在于，还包括：对所述全局群集域执行后处理。** 《直接公开》 | [0008] “...the image processor 108 executes image processing techniques on the LC/MS image...” <br> [0038] “...image processor 108 performs peak detection and peak extraction. The peak refiner 109 refines the peak...” <br> [0068] “From terminal A4 (FIG. 12E), the method 12000 proceeds to block 12030 where the method processes detected peaks and LC/MS images stored in a database.” | 对比文件明确描述了在创建LC/MS图像（可视为一种群集数据的可视化或结构化表示）后，执行图像处理、峰值检测、峰值提取和细化等一系列操作。这些操作发生在主要数据处理（栅格化）之后，属于“后处理”。这与目标专利中对全局群集域执行后处理（如数据挖掘）在技术手段和作用上类似，都是对聚类结果进行进一步分析和提炼。因此，本领域技术人员能毫无疑义地从对比文件得出该技术特征。 |
| **U：其特征在于，所述多个处理器和/或线程驻留在一用户装备上。** 《未公开》 | [0190] “...an exemplary computing environment in which the disclosed technology may be implemented... a general purpose computing device in the form of an exemplary conventional PC 1300...” | 对比文件提及的实现环境是通用计算机（如个人电脑PC）或服务器，这是一种计算设备，但并未将其限定为“用户装备（UE）”。目标专利说明书将“用户装备”明确为移动设备（如蜂窝电话、智能手机等）。对比文件的处理环境更偏向于后台服务器或工作站，而非通常意义上的用户终端。因此，该具体限定未被公开。 |
| **V：其特征在于，所述多个处理器和/或线程驻留在多个用户装备上。** 《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件完全没有描述处理任务分布在多个用户装备（即多个客户端设备）上执行的任何架构或方法。所有处理均在单个系统或相关联的计算设备上完成。因此，该特征未被公开。 |
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