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公开(公告)号：CN115797970A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211511629.3
申请日：2022-11-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T3/40 , G06T7/10
Abstract: 本发明属于目标检测技术领域，具体涉及基于YOLOv5模型的密集行人目标检测方法及系统。方法如下：S1，对行人数据进行采集形成数据集，并对数据集进行数据预处理；S2，根据硬件设备的参数以及需要达到的识别效果，配置YOLOv5模型参数；S3，对原YOLOv5模型进行修改，获得修改后的YOLOv5模型；S4，将预处理后的数据集分成训练集，验证集和测试集；使用训练集和验证集对修改后的YOLOv5模型进行训练；S5，训练结束后的YOLOv5模型生成权重文件，导入训练好的权重与待检测的图片，得到检测后的图片，比较识别效果和检测精度是否达到预期要求。本发明具有能增加检测速度，保持检测精度，提升模型泛化力且能解决因密集行人造成的错检漏检问题的特点。
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公开(公告)号：CN112631523B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202011601090.1
申请日：2020-12-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明属于计算机存储系统设计技术领域，具体涉及用于固态硬盘垃圾回收受害块的选择方法。包括如下步骤：S1，在固态硬盘SSD触发垃圾回收后，遍历所有块，计算每个块的收益B；S2，在所有块的收益B计算完成后，挑选收益B最大的块作为回收块。本发明能够通过将闪存块的未来可写入量折算到现在，避免了擦除次数较少的块因无效页较少不会被选择成VB的弊端；本发明具有能够保证在进行垃圾回收的VB选择时，考虑闪存块的磨损均衡，实现垃圾回收和磨损均衡的相统一，从而提升SSD性能和寿命的特点。
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公开(公告)号：CN112769551B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202011604179.3
申请日：2020-12-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于FPGA的SM4‑GCM网络加密传输系统实现方法，包括以下步骤：S1，从数据准备模块接受所需数据，将参数和密钥分别送入随机数模块和密钥扩展模块生成相应的随机数和扩展密钥；S2，将随机数和明文送入加密模块进行加密；S3，将得到的密文、密钥与随机数送入消息认证模块生成HMAC值；S4，在加/解密的同时，系统会通过SM3算法和Pascal算法更新下一次所需的密钥；本发明利用Keccak中的shake‑128算法实现随机数的生成，提高了随机数的安全性通过对非线性变换运算和消息认证运算的优化，提高了其资源利用率和工作频率，更适于高速网络的环境；利用SM3算法和Pascal算法实现密钥的安全更迭，并结合GMAC模块确保了系统密钥更新的正确性。
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公开(公告)号：CN114111784A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111251948.0
申请日：2021-10-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于众包的室内走廊地图构建方法及系统，本发明方法包括如下步骤：步骤S1，基于智能手机内置传感器的数据收集与预处理；步骤S2，采用行人航迹推算方法计算并得到行人路径；步骤S3，路径简化；步骤S4，路径合并；步骤S5，构建走廊地图。本发明通过行人的智能手机采集其日常室内走廊行走时的传感器数据，然后自动构建室内走廊地图，解决了传统室内地图构建中存在的设备及人员开支大的问题，且具有在室内环境发生变化时地图自动更新的优点，易于推广使用。
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公开(公告)号：CN113596114A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110783926.2
申请日：2021-07-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L29/08 , H04L29/06 , G06F16/951 , G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种可扩展的自动化Web漏洞扫描系统及方法。该系统，包括可扩展模块、子域名搜集模块、端口防护探测模块、代理池模块、爬虫与被动扫描模块和报告输出模块。该六个模块在运行中任选一个或多个进行组合执行。所述的可扩展模块用于根据使用者的需要外接各类功能模块。所述的子域名搜集模块用于在获取到需探测的所有目标网址后，使用subdomainSearch方法和插件进行双重收集探测。本发明能够自定义探测流程和自由选择工具，因此有很强的灵活性和适应性，可以应对多种复杂的应用场景。此外，本发明的代理池有两个选项，分别为基于评分更新代理池和在交互页面查看高评分的代理IP地址，能够帮助用户选择心仪的代理IP。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110515859B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201910614795.8
申请日：2019-07-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F12/02 , G06F12/0882 , G06F12/0895
Abstract: 本发明公开了一种固态硬盘读写请求并行处理方法。本发明由地址映射模块、通道分配模块、通道队列模块、待处理队列模块、数据缓冲区和垃圾回收模块六部分组成。在预处理过程中，对于读写请求，计算对应的读写通道，然后发送到通道对应的读写队列；在闪存访问过程中，根据请求到达顺序从各个通道的读写队列中并行调度；对于垃圾回收，采用主动与被动相结合的方式，以减少垃圾回收对固态硬盘读写性能的影响。本发明利用固态硬盘内部的通道级并行结构，以页为单位，通过合理调度以实现数据写入和读出最大化并行，从而极大程度减少请求的平均响应时间，提升系统整体性能。
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公开(公告)号：CN112822726A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011632389.3
申请日：2020-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种Fog‑RAN网络缓存放置问题的建模和决策方法。本发明首先对Fog‑RAN网络的缓存内容放置问题进行建模，其次采用基于广度优先的分布式决策方法缓存内容放置进行决策；首先找到Fog‑RAN网络的雾节点连通子图，然后从每个子图最小编号的雾节点出发，采用受拟阵约束的单调子模优化方法解决它的缓存放置问题，再然后根据广度优先策略找到与其协作的协作雾节点，解决它们的缓存放置问题，一直往下寻找，直到将Fog‑RAN网络中所有的雾节点的缓存内容放置都完成决策。本发明增加了一个协作关系矩阵用于表示雾节点之间的协作关系，并提出了一种新的计算下载时延的目标函数。实现了对雾节点的内容缓存放置的有效决策，可以降低用户的平均下载时延。
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公开(公告)号：CN110413537A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910675390.5
申请日：2019-07-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F12/02
Abstract: 本发明公开了一种面向混合固态硬盘的闪存转换层，所述闪存转换层包括一个地址映射缓冲区，所述地址映射缓冲区由全局翻译目录GTD、映射页缓存槽TPCS、热映射缓存表Hot-CMT和冷映射缓存表Cold-CMT组成；所述GTD用于记录每个翻译页的实际物理页号，所述TPCS用于当前映射项在缓存中不命中时，缓存当前加载映射项所属的整个映射页，所述Hot-CMT用于缓存频繁访问的写映射项，所述Cold-CMT用于缓存读映射项和不频繁访问的写映射项；所述Hot-CMT和Cold-CMT记录映射项的逻辑页号LPN、物理页号PPN。本发明解决了利用多种介质构建SSD的闪存转换层设计问题。实现了映射项的统一管理，提升混合SSD的性能、降低其单位容量成本，较好实现质A和介质B之间的磨损均衡，延长混合SSD的使用寿命。
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公开(公告)号：CN119886282A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411799766.0
申请日：2024-12-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/09 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了一种联邦学习中客户端数据标签不平衡检测方法及系统，方法如下：(1)使用联邦学习中服务器持有的验证数据集和生成对抗网络生成多种标签分布偏移已知的数据集，得到虚拟客户端数据集；(2)以虚拟客户端数据集及其已知的数据集分布类型驱动待学习的联邦学习模型进行训练，每个虚拟客户端待学习的模型都初始化同一个模型；(3)训练结束后，提取模型参数作为特征，虚拟客户端数据集分布类型作为标签，构成用于训练客户端数据集分布类型的新的数据集；(4)使用得到的数据集，驱动标签偏移识别深度神经网络模型，开展深度神经网络模型学习；(5)完成标签偏移识别深度神经网络模型训练后，将标签偏移识别深度神经网络模型部署到联邦学习服务器中。
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公开(公告)号：CN118643869A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410783677.0
申请日：2024-06-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于二次量化降低量化误差的方法及系统，方法按如下步骤：S1、激活数据并对激活数据进行预处理；S2、对预处理后的激活数据进行二次量化；S3、对量化后的数据进行编码；S4、编码后的数据进行分步加速卷积计算。本发明对传统二值神经网络激活的量化进行了改进，在激活的量化中引入了二次量化，降低了因量化带来的误差，进而保留了更多的特征信息，为模型的训练提供了更丰富的信息。最终，提高了模型的预测精度。
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