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公开(公告)号：CN104731489A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510157900.1
申请日：2015-04-03
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F3/0487
Abstract: 本发明公开了一种适用于转屏应用的隐私保护方法，包括以下步骤：S1：判断应用是否为允许主动转屏的应用，如果是，则直接主动转屏，如果不是，则跳转至步骤S2；S2：分析信息发送者及车内乘客的联系人数据和用户联系网，计算关系矩阵；S3：通过关系矩阵值进行社群划分；S4：检测车内乘客与信息发送者的社群，判断该社群设置的权限，若权限判断为真则转屏至车载屏幕，否则拒绝转屏。本发明利用随机游走方法和社群划分技术判断车内乘客及消息发送者相对司机的社会关系，判断信息发送者与车内乘客所在社群，只有在乘客与消息发送者关系密切的情况下才对驾驶员手机上的应用消息进行转屏显示，在提高行车安全的同时极大地保护了驾驶员的隐私。
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公开(公告)号：CN103823466A
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201310195535.4
申请日：2013-05-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于全局路径规划和局部滚动预测避碰规划相结合的双层规划方法，来解决动态环境下移动机器人路径规划问题。该方法主要包括两部分：全局路径规划和局部滚动预测避碰规划。本发明能够更好地实现机器人导航，提高机器人的智能性。运用双层规划方法能够避免规划初始的盲目性，减小问题的搜索空间；针对动态障碍物运行方向的不确定性，采用两种碰撞预测策略及两种相应的碰撞避免策略，能够很好地避开动态障碍物；特别地，为更好地适应环境的变化，在第二层规划中，加入基于行为方法中的Follow_wall（沿墙）行为，可使得在环境发生变化时，移动机器人仍能够安全无碰地到达目标点。
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公开(公告)号：CN102262728B
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201110212734.2
申请日：2011-07-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种道路交通标志的识别方法，首先对原交通标志图，运用PCNN技术进行处理生成图像签名处理，在通过搜索图像签名数据库，比较图像签名相似度，相似度高的则识别为道路交通标志。本发明能够更好的辅助车辆行驶和管理，运用脉冲耦合神经网络解决传统人工神经网络在处理图像识别和分类问题中的样本需求大，训练时间长等问题。
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公开(公告)号：CN102355584A
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN201110337754.2
申请日：2011-10-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明所要解决的技术问题是，提供一种使得编码器输出信号带宽稳定的基于帧内预测编码的模式码率控制方法，本发明对高、低比特率编码模式进行区分，使用不同的率失真模型来进行QP值的计算，具有很好的线性函数特性。每一帧编码完成后即可直接采用多元线性回归方式对率失真模型中α、β、γ三个参数进行实时更新，以便计算出更可靠的QP值来控制编码器输出恒定比特率。为了防止直接采用率失真模型计算QP值，可能会由于模型本身精度的波动，引起不恰当的QP计算结果，本发明通过波动范围限定处理来实现增量式QP值的调节控制，增量式控制即能保证QP值变化的方向或趋势符合调节目标的要求，又能防止波动误差。
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公开(公告)号：CN118446056B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202410617080.9
申请日：2024-05-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06T17/20 , G06F17/11 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供一种适用于任意网格的间断有限元单项式基函数构造方法，属于计算机辅助工程领域，用于混合网格计算。本发明将计算区域剖分成多种非结构网格能够最大化地填充计算区域，基函数的表达式对于不同单元是一致的，可以直接用于非结构混合网格上的间断有限元方法。该基函数空间的质量矩阵对角部分为1，非对角部分的绝对值小于1，满足主对角占优，计算更稳定；基函数在全局坐标下定义的，计算梯度时，不需要使用单元等参变换的雅可比矩阵，更直接、高效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119025554A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411154225.2
申请日：2024-08-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F16/242
Abstract: 本发明属于数据库查询优化任务领域，涉及一种跨数据库通用化下的不确定性量化查询代价估计方法。可以量化成本估算的不确定性，并准确有效地推广到未曾学习过的数据库。主要分为跨数据库表示模块CDR和不确定性成本估计模块CEU。CDR模块对跨数据库查询计划特征的最小集进行编码，同时使用Tree‑LSTM忽略特定于数据库的特征。随后CEU模块对数据库中给定的一组查询计划进行代价估计并输出估计的不确定度。该方法相比于传统的代价估计，可以量化成本估算的不确定性，并准确有效地推广到未曾学习过的数据库。
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公开(公告)号：CN117421683A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311497275.6
申请日：2023-11-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , H04L101/659
Abstract: 本发明提供一种基于社区发现算法的活跃IPv6地址探测方法，对各种子集先通过加权无向图构造地址空间，加权无向图中的两地址之间的权重为这两个地址之间的相似度，再使用社区发现算法对地址空间进行划分得到各社区区域，一个社区区域对应一个地址模式；再对各社区区域进行异常检测，之后再降低社区发现算法使用的相似度的阈值后，基于广度优先搜索策略使用社区发现算法对所有异常地址进行划分，得到各社区区域对应的地址模式后返回异常检测步骤；直至达到预设空间划分次数后，使用预设的筛选策略来删除活跃度低的地址模式，然后将剩余的地址模式生成IPv6地址并作为预测的活跃地址输出。本发明减少了地址划分错误，提高了IPv6活跃地址的命中率。
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公开(公告)号：CN117390063A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311596774.0
申请日：2023-11-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/242 , G06F16/22 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于信息检索技术领域，具体涉及一种基于Listwise排序学习的数据库查询器优化方法。该方法引入列表排序来捕获所有候选计划的相对顺序，让它们与执行计划的实际计算成本的顺序保持一致。本发明设计了一种使用基于代价排序的损失函数进行训练的深度神经网络，应用基于树的卷积神经网络(TBCNN)来捕获执行计划的树结构特征以用于后续的排序任务，此外，还结合了掩码技术对计划枚举模块输出的候选计划进行编码，以增强模型的鲁棒性，让模型能够快速适应工作负载漂移和数据漂移。
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公开(公告)号：CN117113075A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310810875.7
申请日：2023-07-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F16/2453 , G06F16/242
Abstract: 本发明公开了基于图注意力网络的查询优化领域代价估计方法，包括以下步骤：获取数据并构建针对PostgreSQL数据库的训练集；构建代价估计模型的深度学习网络；将训练集传入代价估计模型对深度学习网络进行训练；基于需要预测的查询语句的数据，得到预测的代价；将代价估计模型外挂于PostgreSQL数据库中，实现在该数据库上的代价估计任务。本发明对传统的基数估计和代价估计方法的发展进行了调研，深入研究和分析了现有的学习型代价估计模型存在的问题，并提出了基于图注意力网络的代价估计模型。在特征编码中引入表格基数、基表选择率和连接选择率等有效的特征数据，从而提高了代价估计的准确性。
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公开(公告)号：CN115935367A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211357260.5
申请日：2022-11-01
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F21/57 , G06F11/36 , G06N3/04 , G06N3/047 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的源代码漏洞静态检测及定位方法，属于网络信息安全技术领域。包括对目标程序源代码依次进行词法、语法分析后生成抽象语法树；在抽象语法树的基础上加入控制流图、控制依赖图和数据依赖图以组合形成代码属性图；在代码属性图寻找调用类型的节点，根据找到的调用类型的节点信息建立函数调用图；将函数调用图添加到代码属性图中，利用函数调用图对控制流图与数据依赖图进行关联，形成关联代码属性图；构建基于图神经网络的漏洞检测及定位模型，将关联代码属性图输入至该模型中完成漏洞检测和定位。相较于现有的漏洞检测方法，本发明同时实现了漏洞的检测和定位，且准确率高。
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