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公开(公告)号：CN114066486A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111383687.8
申请日：2021-11-22
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，具体涉及一种基于区块链和国密算法的疫苗溯源方法，包括以下步骤：步骤1、疫苗生产单位将疫苗的生产信息使用国密算法加密后上传至双链结合的许可链网络中；步骤2、流通单位将疫苗的流通信息使用国密算法加密后上传至双链结合的许可链网络中；步骤3、接种单位将疫苗的接种信息使用国密算法加密后上传至双链结合的许可链网络中；步骤4、监管部门对双链结合的许可链网络中内容的真实性和有效性进行审核和验证；步骤5、受种者对双链结合的许可链网络中的数据进行查询。本发明缩短了疫苗溯源信息的交易生成时间，提高了安全性和密码算法的自主性，实现了疫苗信息的安全存储和高效追溯。
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公开(公告)号：CN109656202B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201811485741.8
申请日：2018-12-06
Applicant: 南通大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了基于局部和结构一致性流形GMM的多模态过程监测方法，利用GMM将多模数据划分成多个局部数据块，分析局部数据块的局部切空间，计算局部切空间之间的主角，研究局部数据块之间的相似关系，构建局部和结构一致性流形图谱，根据不同模态对应子流形的结构关系获取过程模态变化情况，设计一致性流形平滑的监测统计量，实施故障检测。与一般的流形GMM监测方法相比，本发明根据不同高斯成分对应的数据块，获取局部切空间的相似度，并融合局部和结构一致性信息，构建流形学习的图谱，分析多个子流形之间的关系，避免了交叉重叠数据块的错误划分，准确描述多模态过程数据在低维嵌入空间的几何结构，实施精确的故障检测，达到更好的监测效果。
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公开(公告)号：CN110968842A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911134046.1
申请日：2019-11-19
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链技术的数字版权保护方法，包括基于区块链技术的数字版权保护模型和版权保护协议；数字版权保护模型包括用户、Web客户端、区块链服务器及区块链网络，用户通过Web客户端的登记和识别，产生的交易信息Tx再经过区块链服务器处理，由区块链网络的共识机制进行信息共识；版权保护协议包括数字版权登记子协议和数字版权转让子协议，本发明的数字版权保护方案即使遭受到攻击不会造成信息的泄露，防止了数字作品的盗版和拷贝行为的发生，恶意用户无法进行伪装攻击，能够解决盗版侵权行为，确保数字作品的真正唯一性，并且大大降低了Simhash(局部敏感哈希)算法的计算成本。
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公开(公告)号：CN110867224A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911030948.0
申请日：2019-10-28
Applicant: 南通大学
IPC: G16H10/60 , G06F40/205 , G06F40/279 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开一种用于大规模脑病历分割的多粒度Spark超信任模糊方法，首先在Spark云平台上将大规模脑病历数据属性集分割至不同的多粒度进化子种群Granu-populationi中；设计一种基于多粒度Spark超信任模型，构建多粒度种群内不同超级精英之间信任度；调整多粒度中心阈值，对超级精英使用多粒度子种群均衡调整策略进行动态更新，对大规模脑病历进行全局搜索分割与局部精化分割，超级精英在各自区域内能协同提取知识约简子集；最后求得大规模脑病历最优分割特征集并存储至Spark云平台中。本发明能稳定分割大规模脑病历知识约简集,为脑部疾病智能诊断和辅助治疗提供重要的诊断依据。
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公开(公告)号：CN107256342A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710454587.7
申请日：2017-06-15
Applicant: 南通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种用于电子病历知识约简效能评估的多种群协同熵级联方法。该方法首先利用云计算中Map操作与Reduce操作将大规模电子病历数据集划分成不同的电子病历优化数据子集；接着构建相邻进化种群相似度矩阵，利用进化种群协同熵设计知识约简效能计算方法；然后分析影响电子病历知识约简效能的进化种群分布规律，构造一种级联评估指标矩阵并进行矩阵优化；最后评估电子病历知识约简效能评估精度，输出电子病历知识约简效能最优评估精度。该方法对云计算环境下大规模电子病历知识约简定性定量化智能分析以及相关疾病辅助诊断疗效评估具有较好的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106599583A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611169445.8
申请日：2016-12-16
Applicant: 南通大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种用于中医病历辨证诊断的属性圆盘轮转方法。该方法首先设计具有n组元素的圆盘用来存储中医病历辨证诊断属性；接着利用中医辨证诊断属性指针Ki获取辨证属性在圆盘轮转中位置D(Ki)；然后构造属性圆盘上每一对冲突地址D(Ki)与D(Kj)间相似矩阵S和中医病历诊断症状与辨证要素间相关性矩阵C(i,j)；最后构建中医病历辨证诊断规则约简最优目标模型，并采用Skowron差别矩阵原理对该模型进行辨证诊断规则属性约简，提取出诊断症状与辨证要素间相关性的最优诊断规则集。该方法能准确提取出中医病历诊断症状与辨证要素间的相关性，对开展中医病历辨证诊断的定性与定量智能分析具有较好的积极作用。
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公开(公告)号：CN118413314B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410603017.X
申请日：2024-05-15
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及密码电路实现技术领域，尤其涉及一种基于混淆机制可防御故障攻击的对称加/解密组合电路，包括一条加密电路单元、一条解密电路单元、混淆机制单元、去混淆机制单元和密钥扩展单元；加密电路单元和解密电路单元均为全展开结构，包括Nr个轮变换单元。本发明通过随机数发生器单元、存储器单元和混淆机制单元，使得填充数据不固定，同时对诱导(或注入)故障起到随机化的作用，与传统的单一扩散相比，本发明处理同一组数据功耗呈现动态变化，同时对加密路径中可能存在的故障信息进行随机扩散，破坏了诱导故障和故障密文之间的依赖关系，从而可有效防御故障攻击，提高加密电路的安全性。
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公开(公告)号：CN114549558B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210192755.0
申请日：2022-03-01
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于多模态特征融合Vnet的乳腺肿块分割方法，包括以下步骤：S1：获取乳腺磁共振图像及医生手工标记的乳腺肿块分割结果的数据集；S2：数据预处理，对数据集中的数据进行划分；S3：构建基于多模态特征融合Vnet的网络模型；S4：训练步骤S3的网络模型，进行参数调整，得到预测的乳腺肿块分割结果；S5：利用设定的评价指标和损失函数对步骤S4所得的预测的乳腺肿块分割结果与S1中医生手工标记的乳腺肿块分割结果进行比较，验证分割方法的有效性。本发明能有效提高乳腺肿块分割准确率，辅助医生进行诊断和决策，减轻医生的负担，在乳腺肿块辅助诊断、手术模拟和医疗教学具有较强的应用价值。
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公开(公告)号：CN117456606A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311440914.5
申请日：2023-11-01
Applicant: 南通大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V40/10 , G06V10/774 , G16H20/30 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及人体姿态估计技术领域，尤其涉及一种康复训练场景下基于HRNet改进的EESP‑Pose方法，包括：S1：构建轻量的EESP模块；S2：将构建的EESP模块替换HRNet中的特征提取模块，并通过网络剪枝操作，对EESP模块构建的特征提取分支进行进一步轻量化，得到最终的网络模型；S3：读取COCO数据集，对数据集中含有人体注释的图片进行筛选，当该图片含有关键点信息认为是合法的数据，将其存储构成实验数据集；S4：加载COCO数据集到该网络模型中，对网络进行预训练，得到最优的训练模型，训练深度学习模型，得到检测准确度最高的权重。本发明使用ESPNetv2中EESP模块作为HRNet网络中的特征提取模块，对网络计算量进行简化的同时扩大感受野；对首次改进的网络结构简化，得到最终的网络模型。
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公开(公告)号：CN116543289B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310522422.4
申请日：2023-05-10
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
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