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公开(公告)号：CN107508678A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710951181.X
申请日：2017-10-13
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于信息安全领域，公开了一种基于机器学习的RSA掩码防御算法的侧信道攻击方法，采集RSA双重掩码算法N条功耗曲线，进行滤波，对齐处理，并进行模乘截取；然后对截取的各模乘与某一个特定模乘根据泊松相关系数公式求各模乘相关系数；对每个模乘求的相关系数与某一定的模乘相关系数，求欧式距离；对欧式距离，采用机器学习聚类分析方法，进行聚类，分成多类；每各模乘所属类对应猜测密钥值。本发明考虑双重掩码的噪声影响，无法采用一阶或高阶侧信道攻击方法，并且攻击过程中分类方法采用人工观察设定阈值方式；利用模乘之间功耗的相关性特征差异，评估功耗点有效度，本发明能够有效分析幂指数。
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公开(公告)号：CN119293594A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411451278.0
申请日：2024-10-17
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F18/25
Abstract: 本发明提出了一种基于卷积神经网络的SSVEP分类方法，涉及数据处理技术领域，包括：S1、获取原始SSVEP信号，利用ICEEMDAN算法将SSVEP信号进行集合经验模态分解为本征模态函数；S2、将分解得到的本征模态函数输入到基于图卷积网络的时间特征提取器进行时间特征数据提取；S3、将步骤S2提取得到的时间特征数据输入基于图卷积网络的空间特征提取器进行空间特征数据提取；S4、通过压缩激励函数对特征提取后的数据进行特征融合，根据融合后的数据的特征进行分类以得到分类结果；本发明能够显著提高分类准确率和信息传输速率，降低噪声和伪影的影响。
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公开(公告)号：CN118212372B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410630016.4
申请日：2024-05-21
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T17/05 , G06T17/10 , G06T17/20 , G06T15/00 , G06T15/08 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种融合神经隐式表面表征与体积渲染的建图方法，基于密度场是由一个定义良好的表面产生的这一设定，将经典体渲染技术中的体密度建模为参数可学习的符号距离函数，并利用估计的TSDF引导由光心像素生成射线与真实表面交点附近密集采样，使采样点分布更好地吻合场景真实辐射场分布，以获取更准确的表面几何近似与颜色表征。通过采用体素存储TSDF与高效的空间收缩函数，增强射线与几何边界交叉的检测效率，实现无边界的真实世界场景的照片级图像合成，同时生成精确的深度图。采用体素动态扩展技术实现大规模场景的高效隐式场景表示。
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公开(公告)号：CN118332454A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410750277.X
申请日：2024-06-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/2131 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于多维特征融合的情绪识别模型训练方法，涉及情绪识别技术领域，该方法为对脑电信号进行预处理，得到频域信息；对频域信息进行微分处理，得到微分熵数据；基于微分熵数据，通过多维特征融合的方式训练情绪识别模型，得到训练好的情绪识别模型；情绪识别模型用于对所述脑电信号进行分析，得到情绪分类结果。本发明解决了情绪识别模型冗余性高和通用性差的问题。
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公开(公告)号：CN118212372A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410630016.4
申请日：2024-05-21
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T17/05 , G06T17/10 , G06T17/20 , G06T15/00 , G06T15/08 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种融合神经隐式表面表征与体积渲染的建图方法，基于密度场是由一个定义良好的表面产生的这一设定，将经典体渲染技术中的体密度建模为参数可学习的符号距离函数，并利用估计的TSDF引导由光心像素生成射线与真实表面交点附近密集采样，使采样点分布更好地吻合场景真实辐射场分布，以获取更准确的表面几何近似与颜色表征。通过采用体素存储TSDF与高效的空间收缩函数，增强射线与几何边界交叉的检测效率，实现无边界的真实世界场景的照片级图像合成，同时生成精确的深度图。采用体素动态扩展技术实现大规模场景的高效隐式场景表示。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109849802B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910270999.4
申请日：2019-04-04
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: B60R11/02
Abstract: 本发明公开了一种车载可移动式计算机支架，涉及计算机技术领域。该发明包括支架本体，支架本体上表面开有放置槽，放置槽内部固定有松紧带，松紧带一端固定有卡块，放置槽一侧开有卡槽，支架本体一侧开有固定槽，支架本体底部固定有若干滑槽，滑槽内部滑动连接有滑块，滑块两侧开有活动槽，活动槽内部固定有卡杆，卡杆外侧滚动连接有滚珠，滑块一侧固定有连接杆，连接杆一端固定有调节杆，调节杆外侧固定有限位板。本发明通过加长板的作用，在使用时结构合理，操作简单，使键盘和鼠标等外设有足够的地方安放，以此提高使用者的工作效率，且收起放置板和加长板时其体积较小，便于随身携带。
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公开(公告)号：CN119867786A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411932992.1
申请日：2024-12-26
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: A61B5/372 , A61B5/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种用于脑电伪迹去除的基于卷积注意力的自适应分离网络，包括顺序连接的编码模块、分离模块和解码模块；编码模块包含一个输入模块、三个子模块A和三个下采样模块，三个子模块A顺次连接，每个子模块A后连接一个下采样模块；所述分离模块包括由多个时序卷积模块组合而成的子模块B、PRelu激活函数、点卷积、sigmod激活函数；解码模块包括三个子模块C、三个上采样模块和输出模块，三个子模块C依次连接，每个子模块C之前连接一个上采样模块，第三个子模块C的输出与输出模块相连。本发明可以高效的从受污染的原始脑电图中提取干净的脑电信号，对脑电信号的自动且实时的预处理有重要意义。
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公开(公告)号：CN117765187A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410196740.0
申请日：2024-02-22
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于多模态深度估计引导的单目隐神经的建图方法，采用模糊深度感知模块的条件隐式最大似然估计技术生成深度多模态分布先验，提高存在非不透明介质时的场景重建精度，引入空间雕刻损失实现多视图深度估计的有效融合，获得全局一致的场景表征，引入表面法线损失，加强局部几何一致性约束，优化场景表示的同时使得系统在仅RGB输入的条件下，也具备精确的位姿跟踪精度和鲁棒性，解决了现有技术中因形状辐射歧义导致的全局表面重建不一致性，受限于物体空间位置遮挡与传感器测量精度导致建图不完整，定位效果不理想的问题。
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公开(公告)号：CN108833120A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810990156.7
申请日：2018-08-28
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于信息安全领域，公开了一种CRT-RSA选择明文联合攻击新方法及系统,攻击过程中以CRT-RSA算法的dp和dq为攻击目标，再推导私钥参数p，q；明文碰撞攻击过程中，选择多组明文对，进行叠加出来，并对模乘功耗差值做二次处理作为碰撞分类集；攻击过程中，结合CRT-RSA模幂运算过程中存取数功耗幂指数汉明重量信息泄露，进行模乘功耗分段，实施分段选择明文碰撞攻击。本发明结合CRT-RSA模幂运算过程中其他信息泄露(如存取数功耗幂指数汉明重量信息泄露)问题，进行模乘功耗分段，实施分段选择明文碰撞攻击，可以避免局部碰撞攻击出错，从而提高攻击准确率，最终推导私钥参数p，q，恢复私钥d值。
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