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公开(公告)号：CN112906715A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110195599.9
申请日：2021-02-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的安全图像特征提取与分类方法，包括以下步骤：步骤1：图像加密，通过秘密分享的形式对原始图像数据进行加密；步骤2：代理重加密，两个服务器通过合作将秘密分享形式的加密图像转换成同态加密的图像；步骤3：特征提取，通过深度神经网络模型提取图像特征向量；步骤4：图像分类，根据SoftMax的结果，确定最终的图像的分类值，进行图像分类。本发明通过PAHE同态方案结合两方安全技术确保了图像数据信息和深度神经网络的信息的机密性，具体包括用户上传图像数据、DNN网络训练参数、DNN网络输出的特征向量、DNN网络中间计算结果；同时确保了图像分类的准确性和计算效率。
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公开(公告)号：CN107273443A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710384489.0
申请日：2017-05-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据模型元数据的混合索引方法，包括以下步骤，S1：提取混合索引元数据，根据大数据模型元数据、模型解释和运行特征提取出混合索引的元数据，根据元数据的属性值将元数据赋值为1或0；S2：构建或更新混合索引，利用全域哈希函数构建或更新混合索引；S3:储存混合索引，根据混合索引特点，将混合索引的各个部分存储于内存、缓存和磁盘上，并根据查询要求依次并行检索索引内容；S4：检索混合索引，根据大数据模型的特点和混合索引特征，构建检索算法同时检索混合索引的不同部分。本发明紧密结合了大数据模型的元数据和模型特征，提供了一种高效准确的模型索引技术，提高了检索速度，增加大数据模型使用的便捷性。
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公开(公告)号：CN103248766A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310158809.2
申请日：2013-05-02
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种手机音频回路与键盘质量自动化检测系统及方法，检测系统由一个上下双层转盘和气动按键驱动装置组成，上层转盘为一固定装置，下层转盘为一旋转转动装置，上层转盘被化分为至少六个扇区，每个扇区负责完成一个手机检测工位：用于放入和拿出手机的空工位Ⅰ、开机工位Ⅱ、模式选择工位Ⅲ、通话测试工位Ⅳ、耳机测试工位Ⅴ和按键测试工位Ⅵ，下层转盘上与上层转盘每个扇区位置对应地设有手机座；检测方法包括放置手机、手机开机、进入检测模式、通话回路检测、麦克风至耳机音频回路检测、手机按键检测六个步骤。本发明不需要人工操作，实现了自动化检测，降低人工成本，检测平台设有多个工位，可以同时检测多部手机，提高检测效率。
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公开(公告)号：CN119135411A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411264615.5
申请日：2024-09-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , H04L67/104 , H04L67/1095
Abstract: 本发明公开了一种基于动态选举的去中心化调度系统及共识算法，系统包括：工作节点：维持与对工作节点进行管理的调度节点之间的心跳，接受该调度节点的任务调度，执行任务并将结果返回给该调度节点；调度节点：与工作节点之间呈一对多的管理关系，通过对任务复杂度与其管理的工作节点资源的计算，将任务合理的调度给工作节点执行；节点状态链：多条节点状态链对各个节点时刻产生相应的事件而发生状态变化的变化信息进行记录；快照链：基于区块链的防篡改特性，通过共识算法，对全局节点的当前状态进行快照，并将其记录在快照链上。本方案通过节点状态链和共识算法，提高安全性并提高多任务并发执行的性能和系统共识的吞吐量。
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公开(公告)号：CN119003617A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411122364.7
申请日：2024-08-15
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/2455 , G06F16/242 , G06F16/22 , G06F16/2453
Abstract: 本发明公开了一种面向分布式查询服务优化方法。该方法包括：确定分布式查询语句中至少两个第一组件的第一向量和第二组件的第二向量；基于至少两个第一组件，确定树集合；从树集合中确定与当前待连接树相对应的至少一个候选连接树，并基于当前待连接树的树向量和候选连接树的树向量以及第二向量，确定当前待连接树连接候选连接树时的查询执行属性；基于每个查询执行属性，从至少一个候选连接树中确定目标连接树；基于当前待连接树和目标连接树，确定目标查询路径，并基于目标查询路径执行分布式查询语句，得到目标数据。本发明所提供的技术方案，实现提高查询效率，缩短查询延迟的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108681752B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN201810525276.X
申请日：2018-05-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像场景标注方法，包括场景图像数据集，构建卷积神经网络，训练模型，图像标注；所述场景图像数据集，用于训练和测试深度学习场景识别模型；所述构建卷积神经网络，构建用于场景识别的卷积神经网络的模型；所述训练模型，通过训练卷积神经网络，得到场景识别模型；所述图像标注，将模型识别图像得到图像的场景标注词。本发明解决了图像场景标注的不足，解决了图像场景标注的准确率。
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公开(公告)号：CN110210468B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN201910459252.3
申请日：2019-05-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络特征融合迁移的文字识别方法，包括：构建源卷积特征提取器、训练源卷积特征提取器、构建基于源卷积特征提取器的目标卷积神经网络模型、训练目标卷积神经网络模型和输入图片进行文字识别。本发明通过分析卷积神经网络模型的特点提出了一种新的特征迁移方法，使得源特征生成器结构和目标网络结构可以灵活地进行定义，从而在文字图像识别应用中更具备鲁棒，解决了传统卷积网络特征迁移方法在特征迁移的网络模型构建过程中缺乏灵活性的问题。
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公开(公告)号：CN106372114B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201610707020.1
申请日：2016-08-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/28 , G06F16/2455 , G06F16/242
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的联机分析处理系统和方法，该系统能够在Hadoop环境下针对不同规模级别数据集进行快速多维查询分析。通过查询规划评估选择的查询计划包括支持Hive的MDX查询和基于Hbase预计算缓存机制的多维查询。实现可扩展集群节点上支持Hive数据仓库的MDX查询，基于Hbase预计算缓存机制的多维查询优化，满足不同规模级别数据集的低延迟多维查询需求，解决了单一数据源背景下不同OLAP数据组织模型的OLAP多维查询。针对大规模数据集上的Hive多维查询性能优化问题，提出一种构建基于Hbase缓存的分段逐层降维聚合算法。该算法把解决大规模数据多维查询计算的MOLAP带入了大数据OLAP系统中，极大增强了大数据背景下，不同规模级别数据多维查询的可扩展性和高效性。
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公开(公告)号：CN105912574B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201610195409.2
申请日：2016-03-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/2457 , G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种多用户决定的空间数据查询验证方法，包括空间数据处理步骤S1、查询数据给定步骤S2、查询初始化步骤S3、数据查询步骤S4和数据验证步骤S5；本发明提供了一种多用户决定的空间数据查询验证方法，能够应用于多用户决定的场景中，一个组的用户根据各自的地点与爱好得到一个很好的结果，为大数据环境下的基于多用户的大数据量的空间数据的查询验证提供了一种有效，完整，正确的方法。
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公开(公告)号：CN108962382A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810552686.3
申请日：2018-05-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于乳腺癌临床高维数据的分层重要特征选择方法。本发明的特征选择方法包括统计特征选择和集成特征选择，其中统计特征选择采用单因素分析法，通过不同的统计检验初步选择出对结局变量有显著影响的特征；集成特征选择通过建立梯度提升树模型，经过模型训练后得到特征重要性评分，然后使用经过设计和验证的重要性评分阈值，来实现对结局变量有重要影响的特征选择。本发明可有效克服临床乳腺癌预测建模过程中的数据特征维度过高、冗余特征过多和数据杂乱等问题。可排除临床乳腺癌高维数据中冗余或无意义的特征，从而选择尽量少且对乳腺癌建模有重要影响的特征，保证乳腺癌模型的准确性和实用性。
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