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公开(公告)号：CN212887597U
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202021428263.X
申请日：2020-07-20
Applicant: 华侨大学 , 国富瑞(福建)信息技术产业园有限公司 , 国富瑞数据系统有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种机房用智能巡检机器人用图像采集装置，涉及智能巡检机器人技术领域。包括机器人本体、旋转机构、角度偏转机构和图像采集机，所述机器人本体的顶部通过旋转机构和角度偏转机构与图像采集机活动连接，所述旋转机构包括驱动腔。该机房用智能巡检机器人用图像采集装置，通过设置旋转机构和角度偏转机构，利用第一电机通过传动轴带动安装座进行转动，使得安装座带动图像采集机进行转动，并配合第二电机带动滑套进行迂回升降运动，促使滑套通过连接杆带动图像采集机进行倾斜角度的改变，使得图像采集机的整个调节方式均采用机械化驱动，使得拍摄范围得到了扩大，从而提高了该装置实用性。
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公开(公告)号：CN213368465U
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202022821788.6
申请日：2020-11-30
Applicant: 华侨大学 , 国富瑞数据系统有限公司
IPC: H05K7/20
Abstract: 本实用新型涉及冷存储服务器技术领域，且公开了一种具有优化结构的冷存储服务器，包括水冷箱，所述水冷箱的底部铰接有封闭门，所述水冷箱的左右两侧均固定连接有两个固定架，两个所述固定架之间固定连接有泵体，左侧所述泵体的左侧固定连接有第一进水管，左侧所述泵体的右侧固定连接有第二进水管，右侧所述泵体的左侧固定连接有第一出水管，右侧所述泵体的右侧固定连接有第二出水管，所述水冷箱的内顶壁固定连接有两个固定块。该具有优化结构的冷存储服务器，通过改变水冷箱内部的环境温度，避免服务器本体温度过高，有效的使冷存储服务达到冷却效果优良的目的，有效的达到可以提高冷存储服务器的使用寿命的目的。
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公开(公告)号：CN212164068U
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202021145909.3
申请日：2020-06-19
Applicant: 华侨大学 , 国富瑞(福建)信息技术产业园有限公司 , 国富瑞数据系统有限公司
IPC: H05K7/20
Abstract: 本实用新型公开了一种用于机房设备的冷却组件，包括水箱，水箱的顶部通过支柱连接顶板，顶板和水箱的一端间连接三通供水管的一端，三通供水管上安装微型泵，顶板和水箱的另一端间套接三通出水管的一端，三通出水管上安装散热组件，水箱顶部安装固定板，固定板上安装多个风扇，三通供水管和三通出水管的另外两端分别连接两个水冷板。水冷板紧密贴合设备箱体两侧外壁，微型泵抽送水箱内的水并通过三通供水管向两个水冷板送入冷却水，水冷板吸收设备热量并通过冷却水吸热，快速降温冷却，冷却水吸热后通过三通出水管流向散热器，风扇向散热器吹风，使得冷却水快速散热降温，降温后的冷却水流回水箱内，从而进行循环冷却，提高设备散热冷却效果。
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公开(公告)号：CN213457917U
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202022821749.6
申请日：2020-11-30
Applicant: 华侨大学 , 国富瑞数据系统有限公司
Abstract: 本实用新型涉及冷存储服务器技术领域，且公开了一种冷存储服务器的节能控制装置，包括服务器本体，所述服务器本体的前表面固定安装有信号灯，所述服务器本体的前表面固定安装有控制按钮，所述服务器本体的前表面固定安装有开关按钮，所述服务器本体的左侧固定安装有插头。该冷存储服务器的节能控制装置，螺纹套带动第二动力扇左右移动对服务器本体的内部进行除尘，螺纹套的顶部固定安装有延伸至滑轨内部的限位块，第二动力扇将灰尘吹落先来，再通过第一动力扇将灰尘从左到右吹出服务器本体的内部，这种结构既可以对服务器本体的内部进行很好的降温，还使服务器本体的内部时刻保持清洁，达到了除尘效果好的目的。
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公开(公告)号：CN212825358U
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202021436703.6
申请日：2020-07-20
Applicant: 华侨大学 , 国富瑞(福建)信息技术产业园有限公司 , 国富瑞数据系统有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种机房用智能巡检机器人装置，涉及机器人技术领域。包括底座和机器人柱，底座的顶部固定设置有机器人柱，机器人柱的表面固定设置有固定盒和固定块，固定盒的内部固定设置有控制面板，底座的左右两侧和前后两侧分别设置有两个第一缓冲块和两个第二缓冲块，两个第一缓冲块之间和两个第二缓冲块之间均通过连接杆固定连接。通过设置操作杆向上移动，使得操作杆同时带动两个固定杆向上移动，使得固定杆的顶端延伸至盒门的内部，之后通过电动推杆带动定位杆进行移动，使得定位杆与固定杆的表面之间相互固定限位，如此使得盒门稳定的封闭固定盒，避免了非工作人员接触并操作控制面板，达到了便于隐藏保护的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN212259625U
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202020828204.5
申请日：2020-05-18
Applicant: 华侨大学 , 国富瑞(福建)信息技术产业园有限公司 , 国富瑞数据系统有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种用于机房的高效散热机柜，包括柜体，所述柜体的一端设置有若干通风窗，所述柜体的两侧内壁中部之间连接有放置孔板，且柜体的下内壁上安装有网板，所述柜体的一端活动连接有盖板，且盖板的一端设置有观察窗，所述柜体的另一端固定连接有冷凝装置，所述柜体下端连接有移动散热装置，所述柜体上端安装有抽风防尘装置，本实用新型操作简便，通过设置移动散热装置，可进行组装的万向轮方便了该机柜进行移动，使该机柜能够更加灵活的进行工作位置的调整，使得整个机柜的灵活性更高，而冷凝装置配合散热箱和抽风除尘装置进行使用，可使该机柜的散热效果更好，散热速度更快，有利于提高该机柜的实用性。
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公开(公告)号：CN212211787U
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202021146160.4
申请日：2020-06-19
Applicant: 华侨大学 , 国富瑞(福建)信息技术产业园有限公司 , 国富瑞数据系统有限公司
IPC: H05K7/20
Abstract: 本实用新型涉及散热装置技术领域，尤其涉及一种用于云计算服务器的高效散热装置,该装置包括水箱、散热板、支撑杆、连接杆和水管；散热板下板面与水箱下端面齐平，散热板内开设水流通道，水流通道的进水端与水箱上的进水口连通，水流通道的出水端与水箱内部连通，相邻散热板的另一端面通过连接杆连接；冷却水在流经散热板内水流通道内过程中，冷却水与散热板吸收云服务器的热量进行冷热交换，使得散热板保持一定区间的温度，从而散热板不停吸收云服务器散发的热量，同时散热孔和散热条增大散热板的比表面积，从而增大了散热板对云服务器的吸热效率。
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公开(公告)号：CN212208195U
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202021322140.8
申请日：2020-07-08
Applicant: 华侨大学 , 国富瑞(福建)信息技术产业园有限公司 , 国富瑞数据系统有限公司
Inventor： 莫毓昌
Abstract: 本实用新型公开了一种用于边缘计算终端的加固和散热装置，包括垫板，所述垫板上表面设有凹槽，所述垫板一侧活动插设有抽板，所述抽板内活动设有隔离板，所述隔离板上表面设有水袋，所述水袋能够位于凹槽内，所述隔离板下表面固定设有对称分布的提升装置；所述垫板两侧活动插设有对称分布的连接块，所述连接块上表面垂直设有夹块；本实用新型中设置的固定方式操作简单方便，并且不会阻碍散热装置的影响散热；本实用新型中设置的方式为水袋散热方式，便于拆卸、更换，不易损坏，并且不需要依赖电；本实用新型中设置的提升装置可使散热效果达到最佳，并且安全易操作，无噪音。
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公开(公告)号：CN112000954B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202010864197.9
申请日：2020-08-25
Applicant: 华侨大学 , 佰倬信息科技有限责任公司
Inventor： 莫毓昌
Abstract: 本发明提供一种基于特征序列挖掘和精简的恶意软件检测方法，包括：获得多个软件样本的API调用序列；构造关键API字典和非关键API字典，对API调用序列进行精简；利用确定性和随机化前后向扫描方式，提取API特征序列；采用统计频率筛选API特征序列；得到最终的关键API特征序列集合以及关于关键API特征序列权重的线性模型；检测被测软件是否为恶意软件。本发明提供的基于特征序列挖掘和精简的恶意软件检测方法，同时采用API特征序列精简和关键API扩展扫描这两项技术，既提高了恶意软件检测识别精度，又缩短了恶意软件检测识别耗费的时间，提高恶意软件检测识别效率。
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公开(公告)号：CN112039906B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202010916022.8
申请日：2020-09-03
Applicant: 华侨大学
Inventor： 莫毓昌
Abstract: 本发明公开了一种面向云计算的网络流量异常检测系统及方法，检测系统包括客户端、云应用服务器、云平台、云入口路由器和流量异常检测装置；检测方法包括采集网络流量，计算流量分布数据，构造流量样本池；利用所述流量样本池，构造并训练流量异常检测卷积神经网络模型；利用训练好的流量异常检测卷积神经网络模型，对流量进行实时检测；利用实时流量数据，不断更新流量样本池；利用更新后的流量样本池，重新训练流量异常检测卷积神经网络模型，并替换已有的流量异常检测卷积神经网络模型。优点是：基于流量分布卷积分析，从而充分考虑细分流量的相关性特征，提升了检测精度和效率；采用样本池和模型自动更新的方式，提升了检测时效性。
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