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公开(公告)号：CN110399811A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910611039.X
申请日：2019-07-08
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人脸识别方法和装置，该方法包括以下步骤：S1：通过人脸检测算法检测待识别图片，提取出人脸图像；S2：通过卷积神经网络构建人脸正侧脸分类器来判断人脸图像是正脸图像还是侧脸图像；S3：若人脸图像是侧脸图像，则通过生成对抗网络将侧脸图像转化为正脸图像，并通过深度学习算法分别提取出侧脸图像和正脸图像的人脸特征向量，然后将侧脸图像的侧脸特征向量和正脸图像的正脸特征向量进行特征融合生成融合向量；S4：利用融合向量进行人脸比对识别。本方法及装置不仅可以有效识别正侧脸，还可以对侧脸图像进行准确的识别。
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公开(公告)号：CN108874740A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810613497.2
申请日：2018-06-14
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种路线防护区边界的计算方法，所述方法用于通过预设的防护距离计算出路线的防护区边界线的坐标点集合，路线由位于路线上的起点L1、转折点L2‑Ln‑1和终点Ln连接而成，具体包括以下步骤：计算路线的所述起点L1的半圆防护区边界线的坐标点集合；计算路线的各个所述转折点L2‑Ln‑1的防护区边界线的坐标点集合；计算所述路线的所述终点Ln的半圆防护区边界线的坐标点集合；合并路线的所述起点L1、所述转折点L2‑Ln‑1和所述终点Ln的防护区边界线的坐标点集合，形成所述路线的防护区边界线；计算路线的防护区边界线的交叉点；过滤所述路线的防护区边界线内的无效点；得出所述路线的最终的防护区边界线。
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公开(公告)号：CN106572191A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201611005536.8
申请日：2016-11-15
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
CPC classification number: H04L67/1004 , G06F16/22 , H04L67/32
Abstract: 本发明公开了一种跨数据中心协同计算方法及其系统，方法包括：在两个以上的数据中心中选取一数据中心作为主数据中心；数据中心将数据资源目录上报至主数据中心；主数据中心整合生成全局数据资源目录；数据中心将系统资源使用情况上报至主数据中心；主数据中心整合生成数据中心状态表；一数据中心获取计算请求并提交到主数据中心；根据全局数据资源目录，主数据中心确定计算任务对应的数据中心；根据数据中心状态表，判断数据中心是否均满足对应的计算条件；若是，将计算任务下发至数据中心；若否，将计算任务下发至满足计算条件的数据中心，或者进行提示。可减少数据中心之间的数据传输，降低网络负载，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN103246700B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310112130.X
申请日：2013-04-01
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种基于HBase的海量小文件低延时存储方法，其通过在Hadoop、HBase环境下建立一种包括一个行主键及两个列族的小文件表，从而建立适合小文件存储环境，并配套包括小文件写入、小文件续写及小文件读取应用流程，进而实现海量小文件的合理存储和低延时性读写，满足实际需求。
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公开(公告)号：CN103078841B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201210516819.4
申请日：2012-12-03
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
CPC classification number: H04L63/0428 , H04L63/0209
Abstract: 本发明涉及一种预防性电子数据保全的方法，以及实现预防性电子数据保全的系统。方法步骤如下：1）加密上传步骤：客户端数据加密为第一密文后上传到服务端，服务端将第一密文保存至用户库；服务端对用户库里的第一密文进行加密为第二密文后，保存至服务端的公证库；服务端对用户库里的第一密文生成第一校验码，保存至服务端的校验库；2）下载解密步骤：客户端下载公证库里的第二密文，解密后得到第三密文，并对第三密文生成第二校验码，如果第二校验码与校验库中的第一校验码匹配成功，表示第三密文与第一密文相同，则对第三密文进行解密，获得数据明文。可防止篡改、存储安全、不易泄露、客户端身份明确，在司法存证公证中可节约时间与成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116401579A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310335692.4
申请日：2023-03-31
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种跨单位的数据服务权限控制的协同系统，其包括数据分级分类模块，所述数据分级分类模块用于对数据集、数据字段进行级别和类别的划分；授权鉴权模块，所述授权鉴权模块包括数据层和服务层，授权鉴权模块用于对本单位的数据以及对本单位或者外单位的服务两个层面进行授权和鉴权；服务网关，服务网关汇集注册了包括本单位和外单位的所有服务，在服务的鉴权环节通过调用授权鉴权模块的鉴权子模块，以判定当前服务调用者对被调用的服务是否有权限以及有哪些权限；前端应用，所述前端应用通过调用服务网关上的服务实现用户与后台系统的交互操作。本申请在各单位系统的建设步骤不一致的场景下，实现跨单位的数据服务权限控制的协同。
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公开(公告)号：CN112055087B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010947696.4
申请日：2020-09-10
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: H04L67/303 , G06F9/50 , G06F9/445 , H04L67/10 , H04L41/0663
Abstract: 本发明给出了一种Mongodb集群快速部署、迁移和维护的方法及系统，包括对Mongodb的集群部署过程中的配置文件进行修改，将集群所有节点的IP地址与对应主机名的映射写入主节点的/etc/hosts配置文件中，并基于映射将其他节点的配置文件中的IP地址替换为对应主机名，降低了集群中所有节点之间对IP地址的耦合性，当某个节点需要迁移或维护时，只需要将该节点的实例停掉，将/etc/hosts配置文件中待迁移/维护的节点的IP地址替换为新节点的IP地址，最后在新节点上运行相应的Mongodb实例，从而实现Mongodb的快速部署、迁移和维护，同时使得各节点之间的IP地址不能通过Mongodb的集群相关命令看到，只能通过IP地址映射的配置文件查看。本发明解决了传统的Mongodb集群部署繁琐，迁移麻烦，维护不方便的问题。
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公开(公告)号：CN111563103B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010351018.1
申请日：2020-04-28
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/2455
Abstract: 本申请公开了一种用于数据血缘检测方法和系统。提取同一条存储记录在不同节点所对应的节点数据；利用路径规则库将节点数据映射存储于路径数据集合中，基于路径溯源算法将路径数据集合中的每个子集合进行归一化处理，获得节点数据的的上下级关系的路径标识集合；利用关系规则库将节点数据中的数据项映射存储于数据项集合中，基于关系溯源算法分析数据项之间的关联关系，获得数据项溯源结果集合；基于节点数据的路径标识集合和数据项溯源结果集合构建每条数据在不同节点的数据血缘信息库。该方案通过路径溯源和关系溯源分别从节点数据和数据项两个层面进行分析，实现业务数据或者业务要素的全面快速准确的溯源要求，提升大数据的业务支撑能力。
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公开(公告)号：CN110851428B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201911137144.0
申请日：2019-11-19
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/21 , G06F16/2455
Abstract: 本发明提供了一种基于规则算子动态编排的数据库分析方法、装置及介质，该方法通过从数据库中获取用户输入的数据集合，并对所述数据集合进行识别和解析，判断数据库中是否存在与所述数据集合匹配的业务类型，如果是，则使用数据处理规则推荐算法推荐多个规则算子，如果否，所述用户在数据库中添加多个规则算子，然后对所述多个规则算子的权重进行调整，将调整权重后的规则算子编排为数据分析模型，再使用所述数据分析模型对所述数据集合进行分析得到分析结果。本发明可以通过基于待分析数据库中的数据类型自动编排规则算子生成数据分析模型，提高数据库中的数据分析模型的运行效率，提高了数据库的性能。
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公开(公告)号：CN110188113B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201910383393.1
申请日：2019-05-09
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/2455 , G06F16/33 , G06F16/332
Abstract: 本发明公开了一种利用复杂表达式进行数据比对的方法，包括以下步骤：S1：获取包括结构化数据和非结构化数据的基础数据；S2：选择结构化数据和非结构化数据中的数据作为子表达式，并通过逻辑运算符构造成复杂表达式，其中子表达式包括取自结构化数据的第一子表达式以及取自非结构化数据的第二子表达式，第一子表达式被用于精确匹配，第二子表达式被用于关键词匹配；S3：将子表达式分别进行比对获得比对情况；以及S4：根据比对情况通过表达式引擎对复杂表达式进行计算，得到数据的比对结果。在数据种类繁多、格式多样化的情况下实现复杂表达式实时、快速比对。既可以做到精确匹配，也可以非结构化的关键词匹配，为将来应用提供更精确有效的信息。
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