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公开(公告)号：CN113810497A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111094667.9
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种基于区块链的医疗数据共享方法和装置，该方法应用于区块链网络中，包括：在区块链网络中，确定每一轮选举过程产生的一个Leader节点和Listener节点，若当前轮次的Listener节点在第一预设时长内未接收到当前轮次的Leader节点发出的心跳信号或在第二预设时长内未进行选举，则当前轮次的Listener节点开始并负责新一轮选举；在选举开始时，利用上一轮次的Listener节点对当前轮次参与选举节点的身份进行验证；在验证通过后，基于随机值和参与选举节点的稳定度值，确定当前轮次的Leader节点和Listener节点，以利用当前轮次的Leader节点将待共享的医疗数据同步至其它节点。本方案能够保证Leader节点的随机性，进而保证区块链网络的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116432848A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310415617.9
申请日：2023-04-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q40/12 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明涉及时序数据处理技术领域，特别涉及一种基于多源异步时序融合的企业财务状况预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取多年度多企业财务相关的多源异步时序数据，并进行预处理；设置时间窗口，并通过滑动所述时间窗口，选取对应的所述多源异步时序数据，得到样本数据集；构建财务状况预测模型；利用所述样本数据集，对所述财务状况预测模型进行训练；获取待预测企业财务相关的多源异步时序数据并进行处理，以适应所述财务状况预测模型的输入要求；将处理后的数据输入训练后的所述财务状况预测模型，得到财务状况预测结果。本发明能够用于预测企业财务状况。
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公开(公告)号：CN113704415B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111056897.6
申请日：2021-09-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种医学文本的向量表示生成方法和装置，该方法包括：构建医学文本的单一粒度图和与每一个单一粒度图对应的第一邻接矩阵；基于第一邻接矩阵，利用预设的图神经网络模型对每一个单一粒度图进行多次迭代操作，得到该单一粒度图中各节点的第一向量表示；拼接每一个单一粒度图中各节点的第一向量表示，得到各节点自身的第二向量表示；基于不同单一粒度图的节点的包含关系，确定多粒度图的第二邻接矩阵；基于第二邻接矩阵，利用图神经网络模型对多粒度图进行多次迭代操作，得到多粒度图中各节点的目标向量表示。本方案能够增强文本表征的信息丰富程度，以提升医学文本表征的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113810497B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202111094667.9
申请日：2021-09-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/12 , H04L9/40 , H04L67/1095 , H04L9/30 , H04L9/32 , H04L9/08 , G06F21/64 , G06F21/62 , G06F21/60
Abstract: 本发明实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种基于区块链的医疗数据共享方法和装置，该方法应用于区块链网络中，包括：在区块链网络中，确定每一轮选举过程产生的一个Leader节点和Listener节点，若当前轮次的Listener节点在第一预设时长内未接收到当前轮次的Leader节点发出的心跳信号或在第二预设时长内未进行选举，则当前轮次的Listener节点开始并负责新一轮选举；在选举开始时，利用上一轮次的Listener节点对当前轮次参与选举节点的身份进行验证；在验证通过后，基于随机值和参与选举节点的稳定度值，确定当前轮次的Leader节点和Listener节点，以利用当前轮次的Leader节点将待共享的医疗数据同步至其它节点。本方案能够保证Leader节点的随机性，进而保证区块链网络的安全性。
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公开(公告)号：CN114219141A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111493447.3
申请日：2021-12-08
Applicant: 渤海银行股份有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种公司风险应对能力的预测方法及装置，该方法包括：获取多个公司的相关新闻标题与公司报告以及股票状态信息；基于各个公司的相关新闻标题与公司报告确定各个公司的特征数据；基于各个公司的股票状态信息确定各个公司的风险应对能力标签；汇总各个公司的特征数据及相应的风险应对能力标签，进行数据预处理，得到多个公司相应的时序特征数据矩阵；将时序特征数据矩阵分为训练集与测试集，对双向长短时记忆神经网络进行有监督训练；基于训练得到的双向长短时记忆神经网络，对公司的风险应对能力进行预测。本发明能够用于预测未来一段时间内公司应对突发性风险的能力。
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公开(公告)号：CN113704415A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111056897.6
申请日：2021-09-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种医学文本的向量表示生成方法和装置，该方法包括：构建医学文本的单一粒度图和与每一个单一粒度图对应的第一邻接矩阵；基于第一邻接矩阵，利用预设的图神经网络模型对每一个单一粒度图进行多次迭代操作，得到该单一粒度图中各节点的第一向量表示；拼接每一个单一粒度图中各节点的第一向量表示，得到各节点自身的第二向量表示；基于不同单一粒度图的节点的包含关系，确定多粒度图的第二邻接矩阵；基于第二邻接矩阵，利用图神经网络模型对多粒度图进行多次迭代操作，得到多粒度图中各节点的目标向量表示。本方案能够增强文本表征的信息丰富程度，以提升医学文本表征的鲁棒性。
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