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公开(公告)号：CN118138355B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410413252.0
申请日：2024-04-08
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种安全漏洞的预警方法、装置、设备和介质，包括：根据采集的目标网络数据构建网络知识图谱；其中，目标网络数据包括公开安全漏洞数据、历史攻击事件数据、以及网络设备数据；确定待预警网络设备在网络知识图谱中对应的第一目标节点，并确定第一目标节点在网络知识图谱中对应的第一网络子图；根据第一网络子图中第二目标节点的节点重要性评分，以及第三目标节点的节点重要性评分，向待预警网络设备输出预警信息，一方面由于网络知识图谱通过整合多源异构的目标网络数据构建得到，能够提高对新型安全漏洞的识别能力，另一方面由于知识图谱中节点的连接特性，因此具备从海量数据中提取有价值信息的能力，可以及时输出相关预警信息。
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公开(公告)号：CN118984228A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410414129.0
申请日：2024-04-08
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , H04L9/32 , H04L9/08 , H04N1/44 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/098 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了基于联邦学习隐私保护的结肠息肉语义分割深度学习方法，具体涉及联邦学习的隐私保护和医疗语义分割领域，包括以下步骤：S1、将Kvasir‑SEG数据集和CVC‑ClinicDB数据集进行数据预处理，然后将数据集中的真实图像进行one‑hot编码；S2、构建联邦学习框架，初始化随机加密算法池，随机选取客户端数量，分别部署客户端和服务器端模型；S3、将原始图片加载进Dataloader，设置超参数，并送入客户端模型学习；本发明为医疗图像处理领域深度学习和隐私保护的发展提供了新的思路，并且经过验证，采用联邦学习隐私保护的模型的实际效果可以达到原始模型的准确率，并且可以做到更好的隐私保护。
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公开(公告)号：CN118590118A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410523103.X
申请日：2024-04-28
Abstract: 本发明提出了一种用于卫星与空中平台之间的数据传输方法，该方法在多个不同低地球轨道上的卫星与多个空中平台之间建立链路通信，构建网络，通过空中平台的关联中继，管理链路的动态连接与切换，实现不同轨道上大量异构卫星系统与空中平台设备之间的模型并行协同与数据高效交互，大幅提高通信效率，减轻地面基础设施的负荷，拓展空天地一体化计算的应用场景；该方案充分考虑了卫星能量与存储约束，可以实现轨道卫星之间与模型协同的快速高效收敛，对海量卫星数据进行即时处理，输出准确识别和预测，进而为地面广域物联网用户提供低成本的宽带通信服务与智能分析服务。
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公开(公告)号：CN118573404A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410523042.7
申请日：2024-04-28
IPC: H04L9/40 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F18/2431 , G06F18/213 , G06N20/20 , G06N5/01 , G16Y40/10 , G16Y40/50
Abstract: 本发明提出一种物联网设备的安全检测方法、装置和存储介质，该方法包括：构建了双向LSTM模型，实现对工业互联网中物联网设备的数据流进行实时异常检测和设备身份判断；同时，建立了随机森林分类模型，可对网络请求进行用户类别和攻击类型识别，实现跨站请求伪造等攻击的主动发现；通过该方案利用双模型协同，形成对设备数据流和访问请求的全流程安全监测体系；与传统单一入侵检测手段相比，本方案显著提高了对复杂多样安全威胁的覆盖检测能力，保障了物联网设备和网络的稳定可靠运行；采用双链路模型联动和深度特征挖掘技术，可有效抵御零日威胁；系统架构灵活，具备适应工控安全智能体系持续演进需求的开放性。
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公开(公告)号：CN118502946A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410668811.2
申请日：2024-05-28
Abstract: 本发明公开了一种云平台物理机集群中资源碎片度量方法及装置，其中该方法包括：从云平台获取集群数据，所述集群数据包括集群中物理机的数量、各个物理机的CPU核心数量、各个物理机的内存大小数据、各个物理机已分配的虚拟机数量、每台虚拟机分配的CPU核心数量，以及每台虚拟机分配的内存大小；根据集群数据，计算集群CPU资源碎片率、集群内存资源碎片率、集群CPU和内存相对资源碎片率；根据集群CPU资源碎片率、集群内存资源碎片率、集群CPU和内存相对资源碎片率，确定集群资源碎片率；根据集群资源碎片率，确定资源碎片度量指数。本发明可以基于多维资源碎片，确定统一的云平台资源碎片率的度量指标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118470462A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410648343.2
申请日：2024-05-23
IPC: G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明提出一种多步推理策略的图谱校正方法、电子设备、存储介质，属于计算机视觉领域，针对传统图谱构建和语义识别中的单步预测模式缺陷进行优化。具体操作包括对单步的语义识别结果进行校验和修正，将低置信度的语义特征进行掩码处理，利用高置信度的语义特征构建场景上下文信息作为先验知识进行多步推理，并据此优化被掩码的语义特征并进行再次预测。此步骤会作为一次迭代，在多次迭代过程中，预测模式能够不断校正和优化，实现了对低置信度预测模式的可迭代推理，使得语义识别过程和图谱构建过程更为准确有效，将计算机视觉领域的图谱构建和语义识别推向了新的高度。
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公开(公告)号：CN118467773A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410648341.3
申请日：2024-05-23
IPC: G06F16/58 , G06F16/583 , G06F16/901 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种跨模态图结构语义对齐方法、电子设备、存储介质，属于计算机领域，主要包括从图像中提取视觉结构化信息和将视觉信息转化为描述语句的两个智能体。该方法提出了一种基于强化学习的跨模态图结构耦合奖惩机制，首先将智能体生成的描述语句及其相应的人工标注语句进行结构化分解，然后针对配对的结构化表征计算语义相似度得分。通过这种方式，智能体相互合作以最大化自己的奖励，在强化学习过程中逐步实现视觉‑语言的跨模态图结构语义对齐。该方法可以有效提高多模态知识图谱的构建精度和效率。
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公开(公告)号：CN118443349A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410522992.8
申请日：2024-04-28
Abstract: 本发明公开了一种电子标签远程测试管理系统及方法，测试管理系统具体由测试服务器、传送子系统、条码测试子系统、物理性能测试子系统、电气性能测试子系统、数据格式测试子系统、安全防护测试子系统和通信协议测试子系统构成。该系统对电子标签进行测试时，由测试服务器远程控制传送子系统带动待测试的电子标签依次经过各个测试子系统，当标签到达特定测试子系统时，由测试服务器远程控制该测试子系统对电子标签进行对应项目的测试。该系统能够自动完成针对电子标签的全面性能测试，各个测试子系统能够独立启用或禁用，以适应实际的测试需求，各个测试项目还能够循环进行测试，以完成针对电子标签的稳定性和可靠性测试。
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公开(公告)号：CN118295914A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410414137.5
申请日：2024-04-08
Abstract: 本发明提供了一种服务器高性能计算场景性能测试平台，它通过搭建包含计算节点、高速互联网络组件、存储组件、管理与散热组件的测试平台，进行多次测试与分析，得出服务器在负荷情况下的性能表现。测试平台可以采用STAR‑panel分析工具进行测试，并从各组件收集性能与功耗信息。发明还特别指出了测试平台包括Arm平台和X86平台，且单节点内存不低于96GiB。测试用例的测试指标包括运行时间与功耗，根据测试结果编写的测试报告中详细记录了各种配置信息，提供了全面的服务器性能评估与分析。
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公开(公告)号：CN106383327B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201610737754.4
申请日：2016-08-26
Applicant: 工业和信息化部电子工业标准化研究院
Abstract: 本发明公开了一种微波器件标准样片的校准方法，该方法包括：用微波探针测量得到直通Thru和传输线Line的S参数，根据S参数得到标准样片的传播常数γ，且微波探针的S参数不需要事先定标；根据标准样片的传播常数γ和特征阻抗Z0，调用预设的校准方法，分别得到从微波探针同轴接口到直通Thru中间的S参数SLeft和SRight；采用微波探针测量标准样片的标准片上管芯，结合SLeft和SRight进行解算校准，得到片上管芯的本征S参数，借助于本发明的技术方案，只需包括直通Thru和传输线Line单次测量，就可以顺序计算出标准样片的传播常数、微波探针S参数、以及片上管芯的本征S参数。
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