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公开(公告)号：CN119513201A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411651224.9
申请日：2024-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/27 , G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F16/23 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及数据库技术领域，具体涉及一种异构时序数据库同步系统，在该系统中，通过交互模块从源节点获取文件，在获取文件的过程中根据对应策略和获取策略获取数据文件；通过转换模块对接收的文件进行处理，根据数据文件切分策略对文件数据进行切分；通过分发模块将转换模块处理的文件发送给目的节点，其根据数据文件分发策略分发文件；本发明能够确保数据同步过程的高效性和准确性，同时提高系统的整体性能和稳定性。
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公开(公告)号：CN118942121A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411121492.X
申请日：2024-08-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种针对小目标的安全帽佩戴检测系统及方法，属于计算机视觉技术领域，包括采集建筑工地现场图像并进行数据标注，构建训练数据集和测试数据集并进行预处理；基于预设YOLOX模型构建针对小目标的安全帽佩戴检测网络，所述安全帽佩戴检测网络用于安全帽佩戴检测；将训练集图像和测试集图像输入到所述安全帽佩戴检测网络中进行训练，并采用WIoU v3作为边界框回归损失函数调整所述安全帽佩戴检测网络的参数；将待测建筑工地现场图像输入到训练好的安全帽佩戴检测网络，输出得到所述待测建筑工地现场图像的实时检测结果。本发明可以提高安全帽佩戴检测的精度，以实现对场景中安全帽佩戴情况的识别和检测。
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公开(公告)号：CN118194046A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410399864.9
申请日：2024-04-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/2413
Abstract: 本发明属于数据安全领域，涉及一种针对不平衡样本分布的漏洞分类方法、装置及计算机设备；所述方法包括获取漏洞分类数据集，并从中选出样本数量少的漏洞类别，构建少样本漏洞分类数据集；将少样本漏洞分类数据集的漏洞描述输入到漏洞描述生成模型中；将生成的漏洞描述输入到分类模块中，对漏洞描述进行筛选；将筛选后的漏洞描述、对应的漏洞危险等级、所属的漏洞类别作为新的样本加入漏洞分类数据集中，得到漏洞分类增强数据集；将漏洞危险等级作为外部特征，与漏洞描述特征进行融合表示，构建并训练漏洞描述分类模型，将训练好的模型应用于漏洞分类。本发明解决了安全漏洞分类数据集存在的样本分布不平衡问题。使模型能更好地学会不同类别漏洞之间的差异。
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公开(公告)号：CN116933117A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310976538.5
申请日：2023-08-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/2323 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06F11/30
Abstract: 本发明属于过程挖掘领域，涉及一种基于谱聚类的软件组件识别方法；包括获取软件运行事件日志，并获取软件运行事件日志中所涉及的所有类组成类集合；根据软件运行事件日志及类集合构建类调用相似度矩阵；根据类调用相似度矩阵构建度矩阵，并基于度矩阵计算出拉普拉斯矩阵；计算拉普拉斯矩阵的所有特征值并升序排列，通过前k个特征值的特征向量构建特征向量空间；采用Discretize聚类算法对特征向量空间进行聚类，并通过组件质量函数获取具有最高质量组件的聚类结果作为组件识别结果；通过该组件识别结果为软件运行事件日志添加组件属性信息；本发明相比于已有通过软件运行数据识别组件的算法考虑了类之间调用次数，能更准确地识别组件。
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公开(公告)号：CN116523602A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310508313.7
申请日：2023-05-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q40/00 , G06F21/62 , G06N3/0895 , G06N3/098 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种多方半监督学习的金融产品潜在用户推荐方法，属于大数据推荐领域，针对金融产品提供方只拥有正样本的己方数据而无法进行推荐的问题，在保护多方数据安全隐私的情况下，联合多方未标记数据进行多次随机采样，构建正负样本均衡的二分类数据集，训练基于基学习器的纵向联邦学习模型，根据其预测结果，从未标记样本数据中选出可靠正样本，多次迭代数据集重构采样、模型训练预测过程，选出批量可靠正样本。本方法有效地解决了只有少量正样本和大量未标记样本的批量推荐，提高了推荐的可靠性，实现了金融产品潜在用户的精准与批量推荐。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116166771A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211480102.9
申请日：2022-11-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G10L15/22 , G10L17/22 , G10L17/02
Abstract: 本发明涉及一种行为文本处理的语音服务内容识别方法，属于自然语言处理领域，包含以下步骤：采集客服的服务音频，计算音频各帧之间的声纹相似度，按相似度对音频帧进行聚类；建立客服人员音色库，确定服务音频客服身份；使用语音识别模型将服务音频转为语音文本；建立文本关键词库，计算与检索语音文本中的行为关键词，构建行为关键词序列；建立说话人行为识别模型，根据行为关键词序列确定客服行为，构建客服行为序列；建立服务内容识别模型，根据客服行为序列确定客服服务内容。
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公开(公告)号：CN114357025A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111635472.0
申请日：2021-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/2458 , G06Q10/06
Abstract: 本发明请求保护一种基于任务类型的流程挖掘一致性检查方法、系统及介质，属于数据挖掘领域，对流程挖掘模型结构性进行评估的方法。本发明是一种将挖掘模型与原始模型进行对比，并结合任务类型的一致性检查方法。首先遍历原始模型和挖掘模型，得到各个模型中的全部任务数、可见任务数、重复任务数、不可见任务数，再计算模型中重复任务和不可见任务所占比例，最后带入结构性评估公式中计算。该发明能够有效的对挖掘模型进行一致性检查，从而合理的评估模型的结构性，以达到评估挖掘算法有效性的目的。
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公开(公告)号：CN109218012B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201811058578.7
申请日：2018-09-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种具有集中器的分布式智能电表售电方法和系统，属于智能电网技术领域。本系统包括M个智能电表及N个售电网络服务器，还包括H个集中器，每个售电网络服务器和每个集中器均包括路由模块、密钥模块、共识模块和账单模块，每个智能电表都有密钥模块和共识模块；所述路由模块根据路由规则，用于实现集中器之间的双向通信、智能电表与集中器之间的双向通信，售电网络服务器与集中器之间的双向通信，以及售电网络服务器之间的双向通信；本发明中智能电表获取的token无法被篡改、伪造且能够保证完整性，售电系统任何时候均可对充值token进行核账分析，确保售电系统的收益。
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公开(公告)号：CN109272384A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811057953.6
申请日：2018-09-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种分布式智能电表售电方法和系统，属于智能电网技术领域。本系统包括M个智能电表及N个售电网络服务器，每个智能电表和每个售电网络服务器均包括路由模块、密钥模块、共识模块和账单模块；所述路由模块根据路由规则，用于实现M个智能电表之间双向通信，智能电表与任意一个售电网络服务器双向通信，以及N个售电网络服务器之间双向通信；智能电表的共识模块根据子公钥合成公钥，根据公钥生成充值token，发送或接收充值token，还能对充值token进行验证。本发明中智能电表获取的token无法被篡改、伪造且能够保证完整性，售电系统任何时候均可对充值token进行核账分析，确保售电系统的收益。
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公开(公告)号：CN109218012A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811058578.7
申请日：2018-09-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种具有集中器的分布式智能电表售电方法和系统，属于智能电网技术领域。本系统包括M个智能电表及N个售电网络服务器，还包括H个集中器，每个售电网络服务器和每个集中器均包括路由模块、密钥模块、共识模块和账单模块，每个智能电表都有密钥模块和共识模块；所述路由模块根据路由规则，用于实现集中器之间的双向通信、智能电表与集中器之间的双向通信，售电网络服务器与集中器之间的双向通信，以及售电网络服务器之间的双向通信；本发明中智能电表获取的token无法被篡改、伪造且能够保证完整性，售电系统任何时候均可对充值token进行核账分析，确保售电系统的收益。
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