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公开(公告)号：CN107579821B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201710851440.1
申请日：2017-09-19
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种密码字典生成方法及计算机可读存储介质，方法包括：收集密码集；生成测试集；通过递归神经网络模型对当前的密码集进行训练，得到字典模型；根据字典模型生成字典；根据测试集，得到当前的密码集的命中率；随机修改当前的密码集，得到新的密码集；通过递归神经网络模型对新的密码集进行训练，得到新的字典模型；根据新的字典模型生成新的字典；根据测试集，得到新的密码集的命中率；若新的密码集的命中率大于当前的密码集的命中率，则令更新次数加一，并将新的密码集作为当前的密码集；当更新次数达到预设的第一次数时，根据当前的密码集对应的字典模型，生成密码字典。本发明最终生成的密码字典可提高密码恢复的成功率。
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公开(公告)号：CN103064902A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201210550220.2
申请日：2012-12-18
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种HDFS中数据存储方法和系统、读取方法和读取系统，其中所述存储方法包括通过数据冷热判别机制获取HDFS中的文件数据块的冷热值，将所述冷热值与设定的判别阈值比较；若所述冷热值不大于所述判别阈值，则文件数据块为冷数据；将所述冷数据的文件数据块分为n块，并算出所述n个数据块对应的m个校验编码块，其中，m，n为正整数，且m＜n;将所述n个数据块和m个校验编码块存储；所述存储方法和系统可实现对冷热数据进行区分，对冷数据进行区别存储，降低HDFS中的冷数据存储成本；所述读取方法和系统，可实现对冷热数据进行区分并对冷数据进行区别读取和恢复，从而可减少冷数据读取和恢复的时间和成本。
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公开(公告)号：CN108805789A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810532620.8
申请日：2018-05-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
CPC classification number: G06T1/0021 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于对抗神经网络去除水印的方法、装置、设备及可读介质，该方法包括：训练步骤，基于样本图像对对抗神经网络进行训练，获得对抗神经网络模型；去除步骤，将带有水印的图像输入对抗神经网络模型中去除水印，得到无水印的图像。本发明设计了具有残差块的对抗神经网络，对抗神经网络包括生成器网络和鉴别器网络，通过该对抗性神经网络中的生成器网络能够快速、高效、批量地去除图像中特定的水印，并通过鉴别器网络判断除去水印的效果是否达到要求，如果达到要求，则将图像输出。
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公开(公告)号：CN107579821A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710851440.1
申请日：2017-09-19
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种密码字典生成方法及计算机可读存储介质，方法包括：收集密码集；生成测试集；通过递归神经网络模型对当前的密码集进行训练，得到字典模型；根据字典模型生成字典；根据测试集，得到当前的密码集的命中率；随机修改当前的密码集，得到新的密码集；通过递归神经网络模型对新的密码集进行训练，得到新的字典模型；根据新的字典模型生成新的字典；根据测试集，得到新的密码集的命中率；若新的密码集的命中率大于当前的密码集的命中率，则令更新次数加一，并将新的密码集作为当前的密码集；当更新次数达到预设的第一次数时，根据当前的密码集对应的字典模型，生成密码字典。本发明最终生成的密码字典可提高密码恢复的成功率。
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公开(公告)号：CN107292886A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710683970.X
申请日：2017-08-11
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及基于网格划分及神经网络的目标物入侵检测方法及装置，该方法可包括以下步骤：S1、采集目标物图片样本并对其进行预处理，记录目标物在图片样本中的外接矩形框坐标；S2、将图片样本划分为等分化成W*H个网格，再将其分类为正样本网格、部分样本网格和负样本网格；S3、对网格提取特征热图谱并预测外接矩形框坐标；S4、选择最佳网格比例作为样本训练模型并将其作为最终运用模型；S5、网格融合以得到目标物位置。本发明可以有效检测出起重机的位置，框出在其图片中的坐标点，准确率高。因此在监控起重机等的危险车辆方面具有极大的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103177225B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201310108927.2
申请日：2013-04-01
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种数据管理方法和系统，其中，方法包括：根据用户机器码生成相应的许可授权文件；根据所述许可授权文件获取相应的私钥；通过第一加密算法和所述私钥对用户请求存储的数据进行加密获取第一密文；通过所述许可授权文件随机选取第二加密算法对所述第一密文进行加密获取第二密文并存储于数据存储装置中。本发明提供的数据管理方法和系统，通过对数据的双重加密，且将授权方提供的私钥与被授权方终端设备的机器码绑定，以更有效的保护数据安全及防止非授权用户的使用。
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公开(公告)号：CN102591940B
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201110443726.9
申请日：2011-12-27
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于Map/Reduce的快速支持向量数据描述方法及系统，其中方法包括：对用于支持向量数据描述的数据进行预处理，生成支持向量数据描述的训练数据集D；根据预设置的参数、由训练数据集D生成n个子数据集，预设置的参数包括训练数据集的划分个数；根据n个子数据集，生成MapReduce编程架构下的n个子分类器SVDDi＝(1，......，n)的Map任务，并将Map任务交由Hadoop集群调度器进行运算；调用MapReduce编程架构下的Reduce任务进行子分类器SVDDi＝(1，......，n)的合并，得到训练数据集的SVDD分类器。本发明可以在处理海量数据时，降低SVDD训练数据集的维数，加快SVDD训练速度，同时避免训练中断。
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公开(公告)号：CN102982186A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210573616.9
申请日：2012-12-26
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种基于oracle数据库系统的range分区表的维护方法和系统，其中维护方法包括至少一次的维护过程，维护过程包括：获取一个需要维护的range分区表及其对应的元数据；根据需要维护的range分区表的元数据和当前日期，获得当前日期所对应分区的上个周期的分区名称及下个周期的分区名称、表空间值、分区键划分值；若上个周期的分区存在，删除上个周期的分区；若下个周期的分区不存在，增加下个周期的分区；根据分区的删除和/或增加重新建立range分区表索引；更新元数据，并将更新的元数据进行存储；将增加的下个周期分区的统计信息存储到分区表统计信息中；通过本发明的方法和系统，可实现oracle数据库的range分区表由自动维护来代替oracleDBA的手动维护。
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公开(公告)号：CN108805789B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201810532620.8
申请日：2018-05-29
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于对抗神经网络去除水印的方法、装置、设备及可读介质，该方法包括：训练步骤，基于样本图像对对抗神经网络进行训练，获得对抗神经网络模型；去除步骤，将带有水印的图像输入对抗神经网络模型中去除水印，得到无水印的图像。本发明设计了具有残差块的对抗神经网络，对抗神经网络包括生成器网络和鉴别器网络，通过该对抗性神经网络中的生成器网络能够快速、高效、批量地去除图像中特定的水印，并通过鉴别器网络判断除去水印的效果是否达到要求，如果达到要求，则将图像输出。
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公开(公告)号：CN107292886B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201710683970.X
申请日：2017-08-11
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明涉及基于网格划分及神经网络的目标物入侵检测方法及装置，该方法可包括以下步骤：S1、采集目标物图片样本并对其进行预处理，记录目标物在图片样本中的外接矩形框坐标；S2、将图片样本划分为等分化成W*H个网格，再将其分类为正样本网格、部分样本网格和负样本网格；S3、对网格提取特征热图谱并预测外接矩形框坐标；S4、选择最佳网格比例作为样本训练模型并将其作为最终运用模型；S5、网格融合以得到目标物位置。本发明可以有效检测出起重机的位置，框出在其图片中的坐标点，准确率高。因此在监控起重机等的危险车辆方面具有极大的应用价值。
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