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公开(公告)号：CN109818756A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910192681.9
申请日：2019-03-13
Abstract: 本发明公开了一种基于量子密钥分发(QKD)技术的身份认证系统实现方法，包括公钥基础设施系统(PKI)和量子密钥分发(QKD)。通过引入QKD体系，通过加入QKD带来的真随机密钥，修改用户与用户之间、用户与CA之间以及CA与CA之间的通信流程，使得QKD可以与PKI系统相结合；通过量子技术的引入，使得私钥更新次数和破解难度有所提升，从而提高整个PKI架构的安全性，结合量子密钥分发(QKD)与公钥基础设施系统(PKI)，以使基于因特网进行数据通信的用户身份得到确认，提高网络安全性的方法。本发明所设计的QKD驱动的认证平台具备了提供信用服务的潜力，且所提供的信用服务摆脱了主观因素的影响，形成了依赖客观物理特性的全新信用保障体系。
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公开(公告)号：CN107832421A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711108702.1
申请日：2017-11-11
Applicant: 北京信息科技大学 , 北京融通易达科技有限公司 , 山东管理学院
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/00 , G06F2216/03
Abstract: 本发明公开了一种自适应的组合数据挖掘模型系统及方法，该系统，包括主动选择定制模块，能够主动选择和定制多种数据挖掘模型，用于适应各种类型和规模数据的分析需求；框架模块，方便设定和选择指标，用于所选择数据挖掘模型的排序，适应数据挖掘场景的动态性需求；支撑定制模块，提供支撑定制化组合多种数据挖掘模型的方法，用于为发挥运维人员经验提供渠道，进而提高分析结果准确性；机制模块，提供依据挖掘输出结果反馈动态调整数据挖掘模型组合方式的机制，用于保证数据挖掘模型组合的可扩展性。本发明使得模型具有保底性、抢占性和主观反应性等特征，可直接应用于多种业务系统的辅助分析与优化。
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公开(公告)号：CN118759514B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202410725633.2
申请日：2024-06-05
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及目标跟踪技术领域，具体地，涉及一种多目标跟踪方法，包括：建立雷达传感器所探测的海洋目标的非线性状态方程和非线性量测方程；基于所述方程确定高斯混合泊松多伯努利混合滤波算法的协方差矩阵；采用均方根容积卡尔曼滤波算法处理预测协方差矩阵得到计算结果；根据计算结果确定高斯混合泊松多伯努利混合滤波算法的协方差矩阵平方根；根据预测协方差矩阵平方根、当前时刻的目标状态和预测状态，获得下一时刻的预测状态，根据更新协方差矩阵平方根、下一时刻的预测状态和量测，获得更新后的目标状态，实现对海洋目标的跟踪和轨迹估计。本发明在非线性场景下更稳定、更准确的估计海洋目标数目及状态，提高了多目标跟踪的精度。
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公开(公告)号：CN118535574B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202410666369.X
申请日：2024-05-27
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/22 , G06N3/082 , G06F18/23213 , G06F18/27 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了基于树结构的精简序列模式计算单元数据列式存储方法，涉及数据存储的技术领域，包括将计算单元数据标准化形成源数据输入至列式存储引擎中，其中每一份源数据对应一支计算单元中一个采样时间点的数据，为每一份源数据生成用于标识所述源数据存放位置和模式类型的元数据，并基于若干源数据和对应的元数据形成若干列结构；根据所有元数据形成原始模式树结构同时，把每个找到的潜在最大序列模式存储在改进的前缀树原始模式树中，最后通过对原始模式树进行剪枝，得到由最大序列模式组成的前缀树精简模式树；该方法提高了计算单元存储的时间效率。
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公开(公告)号：CN118759514A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410725633.2
申请日：2024-06-05
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明涉及目标跟踪技术领域，具体地，涉及一种多目标跟踪方法，包括：建立雷达传感器所探测的海洋目标的非线性状态方程和非线性量测方程；基于所述方程确定高斯混合泊松多伯努利混合滤波算法的协方差矩阵；采用均方根容积卡尔曼滤波算法处理预测协方差矩阵得到计算结果；根据计算结果确定高斯混合泊松多伯努利混合滤波算法的协方差矩阵平方根；根据预测协方差矩阵平方根、当前时刻的目标状态和预测状态，获得下一时刻的预测状态，根据更新协方差矩阵平方根、下一时刻的预测状态和量测，获得更新后的目标状态，实现对海洋目标的跟踪和轨迹估计。本发明在非线性场景下更稳定、更准确的估计海洋目标数目及状态，提高了多目标跟踪的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118393957A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410659818.8
申请日：2024-05-27
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供一种IO远程总线模块控制方法及其控制系统，涉及远程控制技术领域，包括：步骤S1，设置IO总线模块的多组运行模式，在多组运行模式下IO总线模块具备不同的运行方式；步骤S2，对IO总线模块进行控制，对IO总线模块的运行模式进行切换；步骤S3，基于IO总线模块的运行模式控制IO总线模块进行数据获取以及数据上报；步骤S4，记录IO总线模块运行过程中的多组运行信息并进行备份；本发明用于解决现有技术中缺少在IO总线模块启动时以及运行时对IO总线模块的远程运行状态进行有效控制的问题。
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公开(公告)号：CN107894923A
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201711108713.X
申请日：2017-11-11
Applicant: 北京信息科技大学 , 微智娱(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种通用的计算机博弈问题策略搜索引擎类库，包括：蒙特卡洛树搜索算法类包含哈希映射表数据结构，表级的线程互斥锁，蒙特卡洛随机模拟方法，策略选择方法，以及局面评估方法；特定局面的博弈树搜索状态类包括对应局面下蒙特卡洛模拟总数计数器，对应局面下行动方的蒙特卡洛模拟胜利总数计数器，结点级线程互斥锁类实例，蒙特卡洛模拟胜利与失败情况下的博弈树搜索状态更新方法；结点级的线程互斥锁类：包含线程安全的、可抢占原子变量，可配置互斥锁写行为原则的类构造方法，通过该类的成员方法，实现基于循环等待的读/写状态抢占机制。本发明在计算机博弈系统中，这种引擎具有广泛的适用性，高性能,提供了极大方便。
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公开(公告)号：CN118941494A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410725666.7
申请日：2024-06-05
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G01N21/88
Abstract: 本申请公开一种智能视觉检测方法及系统，涉及智能检测技术领域，包括：获取历史数据集；构建混合深度卷积模型，利用历史数据训练混合深度卷积模型；设计编号系统，对N个玻璃瓶进行编号，并记录N个玻璃瓶的生产过程，其中，N为大于零的正整数；对N个玻璃瓶依次进行多角度拍摄，得到多张N个玻璃瓶图像并进行预处理，将图像输入至混合深度卷积模型进行检测；对N个玻璃瓶的检测结果进行记录，生成质检报告，若质检报告中记录异常，则进行相应的异常处理；根据质检结果的反馈信息，对混合深度卷积模型进行优化。本申请实现了全面、智能、高效的质检管理，提高了产品追溯性。
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公开(公告)号：CN118535574A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410666369.X
申请日：2024-05-27
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/22 , G06N3/082 , G06F18/23213 , G06F18/27 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了基于树结构的精简序列模式计算单元数据列式存储方法，涉及数据存储的技术领域，包括将计算单元数据标准化形成源数据输入至列式存储引擎中，其中每一份源数据对应一支计算单元中一个采样时间点的数据，为每一份源数据生成用于标识所述源数据存放位置和模式类型的元数据，并基于若干源数据和对应的元数据形成若干列结构；根据所有元数据形成原始模式树结构同时，把每个找到的潜在最大序列模式存储在改进的前缀树原始模式树中，最后通过对原始模式树进行剪枝，得到由最大序列模式组成的前缀树精简模式树；该方法提高了计算单元存储的时间效率。
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公开(公告)号：CN110310351B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201910597737.9
申请日：2019-07-04
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06T13/40 , G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于草图的三维人体骨骼动画自动生成方法，本系统以简化骨骼动画制作的交互方式作为着手点，以草图图像输入的方式提供待生成动画的首尾帧，使用tensorflow构建神经网络框架分别实现系统的草图三维重建和骨骼动画插值帧信息自动合成两部分模块，最终实现基于草图的三维人体骨骼动画自动生成方法。该系统前后端代码逻辑分离，具有较高的灵活性。该系统对用户输入图像会自动进行预处理操作，从而满足各部分网络输入格式，可以降低整个系统的交互上的复杂程度。
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