一种数据流通处理方法、系统、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN118214558A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410632457.8

    申请日:2024-05-21

    Abstract: 本申请公开了一种数据流通处理方法、系统、装置及存储介质,确保了整个传输过程的高效性和安全性,从而有效减少或避免大规模数据泄露的事件发生,极大的提高数据传输的安全性。本申请方法包括:所述源系统、所述中转平台和所述目的地系统分别生成源系统密钥对、中转平台密钥对和目的地系统密钥对,所述源系统密钥对包括源系统公钥和源系统私钥,所述中转平台密钥对包括中转平台公钥和中转平台私钥,所述目的地系统密钥对包括目的地系统公钥和目的地系统私钥;所述中转平台和所述源系统进行密钥协商以生成对称密钥;所述源系统使用所述对称密钥对目标数据进行加密得到加密数据,并使用源系统私钥在所述加密数据上进行加密并生成数字签名。

    面向深度学习的医学影像分类模型公平性评估方法及装置

    公开(公告)号:CN117315379A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311612473.2

    申请日:2023-11-29

    Abstract: 本发明公开了一种面向深度学习的医学影像分类模型公平性评估方法及装置,该方法包括:采集患者X光影像,所述患者X光影像中包括一个或多个标签;构造单标签二分类数据集,并将所述单标签二分类数据集分为训练数据集和测试数据集;所述单标签二分类数据集中的数据样本包括患者身份信息;利用所述训练数据集训练得到基于深度学习的患病预测模型;利用所述测试数据集对所述患病预测模型进行测试,得到测试结果;根据所述测试结果确定模型的公平性。利用本发明方案,可以有效地评估模型的公平性。

    融合领域知识的预训练模型训练方法、数据处理方法

    公开(公告)号:CN116028821B

    公开(公告)日:2023-06-13

    申请号:CN202310314738.4

    申请日:2023-03-29

    Abstract: 本发明提供融合领域知识的预训练模型训练方法、数据处理方法,服务器在判断接收到模型处理请求和目标领域样本集后,调取数据库中与每个第一预训练模型所对应的第一领域样本集;得到多个第一领域样本集与目标领域样本集的样本集相似度系数,将相似度系数最高的或次高的第一领域样本集作为第二领域样本集;确定与第二训练样本不同的目标训练样本,基于所确定的目标训练样本生成差异样本集;将第二领域样本集所对应的第一预训练模型作为第二预训练模型,控制第二预训练模型对所述差异训练语句进行分词处理得到至少一个训练词语,将槽位与训练语句的对应关系以及相应的槽位模板对应存储,得到最终模型。

    融合领域知识的预训练模型训练方法、数据处理方法

    公开(公告)号:CN116028821A

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202310314738.4

    申请日:2023-03-29

    Abstract: 本发明提供融合领域知识的预训练模型训练方法、数据处理方法,服务器在判断接收到模型处理请求和目标领域样本集后,调取数据库中与每个第一预训练模型所对应的第一领域样本集;得到多个第一领域样本集与目标领域样本集的样本集相似度系数,将相似度系数最高的或次高的第一领域样本集作为第二领域样本集;确定与第二训练样本不同的目标训练样本,基于所确定的目标训练样本生成差异样本集;将第二领域样本集所对应的第一预训练模型作为第二预训练模型,控制第二预训练模型对所述差异训练语句进行分词处理得到至少一个训练词语,将槽位与训练语句的对应关系以及相应的槽位模板对应存储,得到最终模型。

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