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公开(公告)号：CN115913987B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211300594.9
申请日：2022-10-24
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明属于边缘计算领域，公开了一种边缘计算环境下的智能公交服务卸载方法，包括步骤A：建立三层系统模型；步骤B：建立网络通信模型，步骤C：建立任务时延计算模型，步骤D：问题建模，通过计算单个车机的总时延可以求出整个系统的综合时延；步骤E：通过深度强化学习算法DQN结合长短期记忆网络选择最优卸载决策。本发明通过将边缘服务器部署在靠近车辆的位置，大大降低了传输延迟。同时，对于车辆行驶过程中所遇到的各种问题，利用深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，再加入LSTM网络对环境状态的整合能力，逐渐收敛到我们想要的最优决策，从而生成服务卸载决策。
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公开(公告)号：CN112671543A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011568809.6
申请日：2020-12-25
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的公开可验证外包属性基加密方法，不仅追踪恶意用户的秘密密钥，而且还撤销恶意用户，同时，还可以及时更新密文，可公开验证外包解密，提供了机制的前向安全性。本发明包括如下步骤：A、系统初始化；B、加密；C、密钥生成；D、解密；E、外包密钥生成；F、外包转换；G、外包解密；H、追溯用户身份。
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公开(公告)号：CN107360450A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710698034.6
申请日：2017-08-15
Applicant: 浙江工商大学
Inventor： 谢满德
IPC: H04N21/254 , H04N21/266 , H04N21/4408 , H04N21/4405 , H04N21/6334
CPC classification number: H04N21/2541 , H04N21/26613 , H04N21/4405 , H04N21/4408 , H04N21/63345
Abstract: 本发明公开了一种保护用户隐私的幼儿园教育视频直播平台，包括：家长客户端、平台服务器、园方客户端，其中，家长客户端包括第一信息处理模块以及第一用户界面；园方客户端包括第二信息处理模块以及第二用户界面；平台服务器包括授权数据库、授权业务逻辑模块以及平台服务器Web页面。通过以上平台借助现有的盲签名等现代密码技术解决园方用户在不需要知道家长用户具体关注信息的情况下完成授权，直播平台在不需要知道任何关注信息的情况下进行正确的盲匹配和数据转发，家长用户能在不泄露任何隐私的情况下正确接收直播(录播)信息和观看直播(录播)内容。
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公开(公告)号：CN103838605A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201310697086.3
申请日：2013-12-18
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 具有丢包容忍和机密保障的无线传感器网络代码分发方法，属于无线传感器网络应用技术领域，（1）：源节点对待更新程序映像和运行在节点上的旧程序映像进行字节级比较获得待分发的程序映像增量；（2）：源节点对程序映像增量进行分发前的预处理；（3）：无线传感器网络进行代码分发；（4）：传感器节点进行代码分发的验证和装配，并将接收到且验证成功的数据包装配成程序映像增量；（5）：传感器节点基于已经运行在其上的旧程序映像，重编译产生新的更新好的程序映像，并加载。本发明本身的方案复杂度不高，易于操作和实现，适应无线传感器网络这种资源受限的环境。本方法同时具备了丢包容忍属性和机密性保障属性。
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公开(公告)号：CN119052282A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411048757.8
申请日：2024-07-31
Applicant: 浙江工商大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/1021 , H04L67/1008 , H04L67/1029 , H04L67/101 , H04L67/568 , H04W28/084 , H04W28/08 , H04W28/14
Abstract: 本发明公开一种车联网系统的任务优化处理方法，在车联网系统中配置安全服务模块，用以对车联网系统中的远程云端、路边单元和智能车辆之间相互传输的数据进行安全认证；在路边单元配置缓存空间；基于多步骤回报的深度确定性策略梯度算法模型，对车辆任务进行最优卸载操作和最优缓存操作，其中采用改进的泊松分布缓存替换算法，对路边单元中所缓存的任务的当前时刻流行度进行计算，以对流行度最低的任务进行替换。本发明在车联网系统中加入了安全服务模块以保障用户的隐私，所提出的基于多步骤回报的深度确定性策略梯度算法模型具有更快的收敛性和鲁棒性，可使整个系统得到良性运转，综合考虑了任务流行度，引入缓存减少了任务的冗余执行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117729200A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311618444.7
申请日：2023-11-30
IPC: H04L67/10 , H04L67/1021 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06F9/50 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了基于LSTM‑DDPG的移动边缘计算任务卸载方法及装置，建立包括边缘网络区域、区域对应的用户和计算任务的网络模型；基于用户本地计算执行任务的时延和能耗，及用户向边缘网络区域传输任务和边缘网络区域计算任务的时延和能耗，得到本地及边缘网络区域的计算成本；根据用户的移动性，计算用户将任务卸载到边缘网络区域计算后，边缘网络区域准备好计算结果时，用户仍然停留在原区域的概率；基于计算成本、用户仍然停留在原区域的概率等因素，计算用户在不同的卸载决策下的总成本；以最小化边缘网络区域内所有用户的长期平均成本为目标构建卸载策略；使用LSTM‑DDPG算法为多接入移动边缘计算系统下的用户做出卸载决策。
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公开(公告)号：CN115904533A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211300552.5
申请日：2022-10-24
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06F9/445 , G06F9/50 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于边缘计算领域，公开了一种基于深度强化学习的边缘计算任务卸载方法，包括步骤A：建立系统模型；步骤B：本地计算模式下任务都在设备上计算并且同时获取能量；步骤C：边缘计算模式下设备将任务卸载到边缘节点上计算；步骤D：卸载决策问题建模；步骤E：通过DDPG算法模型中加入一层长短期记忆网络LSTM选择最优卸载决策。本发明在DDPG主网络中加入了一层长短期记忆网络LSTM，由于LSTM网络长短期记忆功能，可以记录当前环境状态之前一段时间地环境状态，再与当前检测到的环境状态整合，就可以更加准确地得到当前环境状态，由此可以让系统做出更加准确地动作，生成我们需要的优化策略，提高了系统整体性能。
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公开(公告)号：CN115588205A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211220522.3
申请日：2022-10-08
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06V30/226 , G06V10/82 , G06V10/46 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于计算机图像处理技术领域，公开了一种面向Canvas画布的手写汉字笔顺识别方法，采用Canvas画布绘制汉字，准确地标识笔画的起始关键点和路径；引入笔画记忆层用于依次记录每个笔画的图像，保证笔画记录的顺序；引入汉字记忆层用于记录完整的汉字，无须再通过融合笔画的方式生成汉字，简化了流程；本发明改进了ResNeXt网络，使用WSL弱监督学习模式进行深层网络的训练，提高了汉字笔画识别的精度，并在此基础上引入HetConv异构卷积，降低了训练的参数，提高了模型的分类准确度；采用改进ResNeXt网络面向Canvas画布场景的汉字笔画识别，解决了移动端场景下的应用难以完成手写汉字笔顺识别的困难。
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公开(公告)号：CN112328626B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202011174402.5
申请日：2020-10-28
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06F16/245 , G06F16/22 , G06F21/60 , G06F21/62
Abstract: 本发明提供一种面向云环境的支持模糊关键词排序的可搜索加密方法，具有更高的效率并且更具有实际意义。本发明包括如下步骤：系统建立与初始化，生成公共参数、主密钥、密钥；数据拥有者根据明文文档集合提取关键词集合，生成反向索引表和模糊索引表，并发给云服务器；数据拥有者利用主密钥加密明文文档集合，生成密文文档集合，并发给云服务器；数据用户构造陷门，并加密后发给云服务器；当云服务器收到加密后的陷门后，用私钥解密获得陷门，并将所需文档根据相关度排序发给数据用户；数据用户发送自己的属性集给可信机构,如果属性集可以通过访问控制结构，则可信机构把解密密钥发给数据用户；数据用户解密密文文档集，得到所需明文文档。
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公开(公告)号：CN112328733A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011174409.7
申请日：2020-10-28
Applicant: 浙江工商大学
Abstract: 本发明提供一种基于MinHash函数的中文多关键字模糊排序可搜索加密方法，节省了存储空间，增强了安全性，提高了效率和准确性。本发明包括如下步骤：步骤A、系统建立与初始化；步骤B、加密阶段：建立（n+1）×（m+1）阶的反向索引表，生成n×m阶的反向索引表排序表，构造（Q+1）×（m+1）阶的模糊索引表，以及建立2×m阶的认证标签表，并将这些数据上传到云服务器；步骤C、搜索阶段：数据用户构造中文关键字的陷门，用会话密钥加密后上传云服务器，云服务器进行搜索对比后，返回搜索结果；步骤D、认证阶段：数据用户验证返回的搜索结果；步骤E、解密阶段：数据用户用主密钥解密加密文档集合，得到相关的加密文档。
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