数字许可权利证书在终端设备间的转移方法

    公开(公告)号:CN103473485A

    公开(公告)日:2013-12-25

    申请号:CN201310431675.7

    申请日:2013-09-22

    Abstract: 数字许可权利证书在终端设备间的转移方法,首先原终端设备A验证其具有的数字许可权利证书是否合法,然后对该证书解析并利用设备B的硬件信息,生成一个与设备B硬件信息绑定的权利证书license2,并删除设备A具备的权利证书,license2中包含的权限即为从设备A转移出的权限。本发明将数字权利证书通过UID值与设备的硬件信息绑定,确保了权利证书只能合法使用与某台固定的设备,有效防止权利证书被非法适用于其他设备,保护了内容提供商与合法用户的权益,而且在转移中没有第三方参与,使得权利转移过程变得更方便、实用,同时也降低了用户分享信息泄露的可能,保护了用户隐私。

    一种用于数字网络的数字内容共享方法及系统

    公开(公告)号:CN102394869B

    公开(公告)日:2013-05-01

    申请号:CN201110314236.9

    申请日:2011-10-21

    CPC classification number: Y02D50/10

    Abstract: 本发明涉及网络通信及数字版权技术领域,尤其涉及一种用于数字网络的数字内容共享方法及系统。本发明的系统包括内容发行客户端,用于提供数字内容发布和下载业务;版权发行客户端,用于负责与数字内容对应的许可证书的生成和发放;本地域管理控制端,存有所有域内数字网络成员和设备的列表,用于负责管理数字网络中各个成员和设备,对网络中各个成员和设备进行注册,确定成员身份和权限;本发明的方法采用基于角色的访问控制模型和证书链表的方式,控制家庭成员和设备的访问权利。本发明大大减少了颁发证书的数量和管理证书所消耗的资源,减轻了版权发行客户端的工作量。

    一种基于云计算的数字内容可信使用控制方法

    公开(公告)号:CN102438044A

    公开(公告)日:2012-05-02

    申请号:CN201110395752.9

    申请日:2011-12-04

    Abstract: 一种基于云计算的数字内容可信使用控制方法,其体系框架包括多媒体服务器、移动终端、验证代理服务器、证书与许可服务器、完整性度量参考与安全策略数据库以及可信度量日志;移动终端通过DRM控制器图形用户界面使用多媒体服务器上的多媒体数字内容;多媒体服务器平台运行DRM控制器,通过DRM许可证对DRM控制器进行使用控制;移动终端和多媒体服务器协商确定一个验证代理方,通过采用支持验证代理方的远程证明方法和双向完整性验证安全协议,保障多媒体内容提供商和终端用户之间的双向信任关系,也保护了用户终端设备上机密隐私数据保护。本发明中的DRM控制器配置于多媒体服务器上,阻止了被非法用户破解和篡改等恶意攻击的可能。

    一种大语言模型优化方法
    24.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119761418A

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202411983249.9

    申请日:2024-12-31

    Abstract: 本发明提供一种大语言模型优化方法,该优化方法为:获取原始语料库并进行预处理;构建基于图神经网络的深度学习模型;根据预处理后的语料库对模型进行训练,得到训练后的模型;模型以混合并行模式被拆分到分布式训练系统中进行训练,混合并行模式包括数据并行模式、流水线并行模式和张量并行模式;所述分布式训练系统包括至少一个计算节点,至少一个计算节点中的每个计算节点包括至少一个主机和至少一个设备;对模型进行性能预测;根据预测结果进行模型优化。从影响模型时空消耗的三个方面,即数据、模型架构、模型运行机制入手,系统性地从数据筛选、架构剪裁和模型优化三个方面进行优化,旨在实现大语言模型在时空有限情况下的有效运行。

    一种基于信息熵的非线性自适应隐私预算划分方法

    公开(公告)号:CN118395501A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410640373.9

    申请日:2024-05-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于信息熵的非线性自适应隐私预算划分方法,首先根据逐层相关性计算输入特征的相关性,量化不同输入特征对模型输出结果的影响;然后采用信息熵对输入特征相关性进行隐私度量,根据度量结果进行隐私预算分配;最后使用最小化损失函数训练学习模型,为特征梯度自适应地添加噪声。本发明利用信息熵作为输入特征贡献度权重的衡量方法,以达到隐私预算的非线性自适应分配,提高了隐私预算的利用率和模型训练的准确率,为梯度自适应地添加噪声,解决现有模型训练的隐私保护方案在梯度更新过程中注入等量噪声导致模型准确性下降的问题。

    一种基于过程重要度的线程划分方法

    公开(公告)号:CN110069347B

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN201910357150.0

    申请日:2019-04-29

    Abstract: 一种基于过程重要度的线程划分方法,包括步骤:生成过程初始划分方案及计算过程重要度,以及结合过程初始划分方案和过程的重要度,生成过程最佳划分方案,本发明以基于机器学习的线程划分方法生成过程初始划分方案为基础,采用学科交叉研究方法,将可靠性理论中的重要度理论(Importance Theory)引入到线程划分方法研究中,根据过程的特征计算其重要度,并利用人工干预的优势,探索了隐式划分(初始划分方案生成过程)基础上加入显式划分方法(人工干预划分标志位),利用性能评估模型评估,从而找出过程的最佳划分方案,验证了显式并行化的效果总是优于隐式并行化的理论。

    一种基于机器视觉的仪表示数识别方法和装置

    公开(公告)号:CN114663866A

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202210331438.2

    申请日:2022-03-30

    Abstract: 本发明涉及视觉识别技术领域,尤其涉及一种基于机器视觉的仪表示数识别方法和装置,所述识别方法具体包括如下步骤:获取仪表的图像数据;对获取的仪表图像数据进行预处理,得到预处理图像;基于所述仪表预处理图像进行检测,根据仪表指针、表盘圆心、量程零值以及最大量程值的位置数据获取该表盘的类型;基于获取到的表盘的类型与目标表盘进行指针偏转角度对比数据,计算得到仪表示数,将确定后的仪表图像对应的表盘类型为该仪表图像的目标表盘类型,通过对指针式仪表图像进行预处理,然后进行目标检测类型识别,实现了仪表角度识别及示数识别,本申请对指针式仪表图像进行示数识别,具有快速、高效、精准、适用性广等特点。

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