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公开(公告)号:CN103198361A
公开(公告)日:2013-07-10
申请号:CN201310075017.9
申请日:2013-03-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明提出了一种基于多种优化机制的XACML策略评估引擎系统,解决现有XACML策略评估引擎系统不能为海量用户同时发出的访问请求及时做出正确决策的问题。该系统包括审计服务(1)、策略管理服务(2)、策略决策服务(3)、策略持久化服务(4)和属性断言服务(5);审计服务(1)记录系统的交互信息;策略管理服务(2)提供集中式的图形化策略管理平台;策略决策服务(3)对用户请求进行决策;策略持久化服务(4)提供策略存储和策略检索功能;属性断言服务(5)提供属性存储和属性检索功能。本发明具有评估效率高,匹配运算量小,匹配速率快和易于集成的优点,可用于分布式环境下为海量用户的访问请求及时做出正确决策。
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公开(公告)号:CN102800076A
公开(公告)日:2012-11-28
申请号:CN201210245530.3
申请日:2012-07-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于双字典学习的图像超分辨重建方法,主要解决现有技术在对低分辨图像进行超分辨重建时,不能有效地补充细节信息的问题。其实现过程为:首先输入待处理的低分辨图像XL,并构造5对高分辨字典和低分辨字典(Dh1,Dl1),(Dh2,Dl2),…,(Dh5,Dl5),在五对字典下重构出5幅高分辨估计图像;然后利用输入的低分辨图像自身的高频信息和低频信息,构造1对高频字典和低频字典Df={Dhf,Dlf},在不同的近邻参数下重构出5幅高分辨估计图像;最后对重构出的10幅高分辨估计图像做低秩分解,并对分解后得到的低秩矩阵L求均值,得到最终的高分辨重建图像XH。本发明在对低分辨图像进行超分辨重建时,可以获得边缘清晰,细节丰富的高分辨图像,适用于各种自然图像的超分辨重建。
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公开(公告)号:CN211102028U
公开(公告)日:2020-07-28
申请号:CN201921211180.2
申请日:2019-07-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: B23K3/08
Abstract: 本实用新型属于实验设备领域,具体涉及一种智能焊台系统,包括若干焊台,焊台包括烙铁架和焊台手柄,还包括:电源;集中控制模块连接焊台;若干焊台手柄与电源通过开关模块连接,开关模块的控制信号输入端连接集中控制模块的控制信号输出端;示警模块与集中控制模块的示警信号输出端连接;烙铁架还包括火灾检测单元、高温接触式检测单元、红外传感器且均设置在烙铁架上,焊台手柄还包括使用规范检测单元和陀螺仪,并且均与集中控制模块连接。本实用新型可以实时监控操作人员的使用行为,并监控、预警火灾情况,提高了设备使用的安全系数;本实用新型还实现了规范操作人员操作习惯的作用,更加实用;实现了多焊台设备的统一管理,提高了管理效率。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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