-
公开(公告)号：CN117155458B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202311147696.6
申请日：2023-09-06
Applicant: 中国移动紫金(江苏)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请应用于通信技术领域，公开了一种基于区块链的低轨卫星物联网通信方法、系统及存储介质，方法包括：基于地面物联网中终端组的服务节点，收集所述终端组中同组终端的终端数据，以得到组数据；所述终端组为对所述地面物联网的终端进行分组后确定，所述终端组包括服务终端和同组终端，所述服务节点为注册至太空链的服务终端；对所述组数据进行加密得到加密数据；基于所述服务节点，将所述加密数据发送至所述低轨卫星物联网系统中的低轨卫星星座的共识节点；所述共识节点为注册至太空链的共识卫星，所述共识卫星为所述低轨卫星星座的各个轨道中预置的卫星。本申请旨在解决低轨卫星物联网的数据传输效率低下的技术问题。
-
公开(公告)号：CN119989249A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411811925.4
申请日：2024-12-10
Applicant: 南京大学 , 中国移动紫金(江苏)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/21 , G06F18/10 , G06F16/9035
Abstract: 本发明公开了一种融合Ochiai指数和网络表示学习的数据主题推荐方法，涉及推荐系统技术领域，本发明包括步骤S1、数据收集，步骤S2、数据预处理，步骤S3、基于Ochiai指数的语义相似性网络构建，步骤S4、多模态融合网络表示学习，步骤S5、个性化主题推荐，本发明通过Ochiai指数的语义相似性网络构建，能够深入挖掘数据对象之间的语义关联，改进的Ochiai指数公式引入语义权重调整因子，使得相似性计算更贴合数据的语义重要性，再结合主题模型提取深层次语义特征向量，从而构建出的语义相似性网络能精准地反映数据间的主题关联关系，同时，利用注意力机制自动学习各模态特征权重，避免单一模态信息的局限性，能够更好地满足用户对于精准主题推荐的需求。
-
公开(公告)号：CN119052244A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411301894.8
申请日：2024-09-18
Applicant: 中国移动紫金(江苏)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L67/1004 , H04L67/104 , H04W4/06 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于区块链的雾节点分配方法、装置、设备、介质以及产品，涉及区块链技术领域，方法应用于边缘智能设备，所述方法包括：采集事件信息，并基于所述事件信息构建数据负载；将所述数据负载发送至雾节点，由所述雾节点对所述数据负载进行打包得到数据区块，并将所述数据区块发送至区块链，由云控制器基于所述区块链对所述边缘智能设备进行雾节点分配，得到分配结果，并通过所述区块链对所述分配结果进行广播。解决了随着边缘设备数量的增加以及计算量的增加，造成雾节点资源消耗不平衡，从而导致事件处理效率不高的问题，提高了雾节点分配的效率。
-
公开(公告)号：CN118761101A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411255374.8
申请日：2024-09-09
Applicant: 中国移动紫金(江苏)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种隐私数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，该方法应用于区块链的成员节点中的数据需求节点，区块链包括中心节点和多个成员节点，该方法包括：向中心节点发送数据需求信息，以使中心节点基于数据需求信息确定成员节点中的数据提供节点，并向数据提供节点发送数据需求信息；响应于数据提供节点发送的交易订单，基于交易订单生成任务配置信息，并确定参与节点；根据任务配置信息向各参与节点分配数据处理任务，数据处理任务包括各参与节点对应的分配参数；基于各参与节点反馈的数据处理任务的处理结果对数据资产权限进行管理，从而确保数据高效管理的同时有效地缓解了数据处理压力实现数据资产的全生命周期管理。
-
公开(公告)号：CN118520052A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410987333.1
申请日：2024-07-23
Applicant: 中国移动紫金(江苏)创新研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的可信联邦学习方法，采用委员会共识，参与节点通过区块链执行联邦学习，维护全局模型和本地更新。本发明解决中心服务器带来的稳定性、公平性和安全性问题，同时共识的效率也得到改进。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118013535B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410425561.X
申请日：2024-04-10
Applicant: 中国移动紫金(江苏)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请公开了一种区块链虚拟机的安全探测方法及其相关设备，涉及新一代信息技术领域，该方法包括：从种子队列中获取种子合约，并将所述种子合约发送给种子变异器，以供所述种子变异器对所述种子合约进行变异操作，并输出相应变异合约；将所述变异合约发送给多个区块链虚拟机平台，以供所述区块链虚拟机平台执行所述变异合约，并输出相应执行结果；根据所述执行结果更新所述种子队列，以供下一轮所述种子变异器的变异操作和所述区块链虚拟机平台的执行操作。在本申请中，对漏洞的排查更加全面，从而提高虚拟机的安全性。
-
公开(公告)号：CN117575218A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311520987.5
申请日：2023-11-14
Applicant: 中国移动紫金(江苏)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06F21/60 , H04L9/00
Abstract: 本发明涉及能耗分析技术领域，公开了一种综合能源系统负荷预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据预设负荷条件对综合能源系统进行量化分析，获得综合能源系统的综合需求响应模型；基于综合需求响应模型和区块链存证数据构建负荷混合预测模型；通过负荷混合预测模型和预设时间序列对综合能源系统进行负荷预测，获得预测结果。由于本发明对综合能源系统进行量化分析构建综合需求响应模型，将综合需求响应模型作为输入构建负荷混合预测模型进行负荷预测，避免了传统的中长期负荷预测方式基于单个负荷单变量时间序列进行预测的情况，充分考虑到了综合能源系统实际运行的综合需求响应，较传统的负荷预测方式相比，减少了预测误差，提高了预测准确度。
-
公开(公告)号：CN117056983B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311323967.9
申请日：2023-10-13
Applicant: 中国移动紫金(江苏)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团江苏有限公司
Abstract: 本发明提供了一种多级可控数据共享授权方法、装置及区块链系统，涉及区块链数据处理领域。多级可控数据共享授权方法将数据处理流程分为初始化、数据存储、委托、分享四个阶段。通过区块链内智能合约提共多级授权和数据加密解密能力、配合文件存储系统提供存储数据能力，将参与实体分为授权者、被授权者、文件系统、区块链、密钥中心，通过链上智能合约不可改变的特性，解决数据隐私的问题；通过智能合约内预置逻辑，自动判断数据多级授权，解决数据所有者和数据使用者之间频繁交互问题。
-
公开(公告)号：CN116541852A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310753476.1
申请日：2023-06-26
Applicant: 中国移动紫金(江苏)创新研究院有限公司
Abstract: 本发明公开基于区块链的智能合约虚拟机安全加固方法及其系统，属于智能合约的技术领域。通过在虚拟机层面对智能合约进行安全加固，实现对交易的安全进行保障，设计了实时监控策略和操作符存储结构，可对多种危险行为进行动态阻断。本发明从虚拟机底层直接阻断漏洞，达到漏洞实时发现，解决了漏洞检测时间长的问题，同时由于虚拟机中存储的是字节码，屏蔽了高层合约语言的差异，解决了智能合约语言多样性的问题。
-
公开(公告)号：CN119558383A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411606095.1
申请日：2024-11-11
Applicant: 中国移动紫金(江苏)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06N3/098 , G06V10/44 , G06V10/764
Abstract: 本申请公开了一种基于区块链的联邦学习方法、系统、设备、介质及产品，涉及人工智能技术领域，在本申请中进行联邦学习的全局图像识别模型中预设特征提取网络部分由不携带膨胀系数的第一倒残差块以及携带膨胀系数的第二到残差块组成，与Deeplabv3+的主干特征提取网络Xception相比，既没有使用输入‑中间‑输出流这种复杂结构，也没有全连接层，而是仅仅使用倒残差块的堆加，减少了模型参数，提高了训练效率，并使得全局图像识别模型在计算资源有限的情况下实现高效的图像识别图像任务，可灵活的将其部署在不同的终端上，达到多模态、多场景的使用性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
58
records
(took 0.048 seconds)
