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公开(公告)号：CN113535803B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202110657812.3
申请日：2021-06-15
Applicant: 复旦大学 , 上海信联信息发展股份有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F21/64
Abstract: 本发明属于区块链数据检索技术领域，具体为一种基于关键字索引的区块链高效检索及可靠性验证方法。本发明方法包括基于关键字索引的可验证默克尔哈希树构建，针对关键字的可验证高效检索，检索结果集可靠性验证。为支持区块链上对于高效检索包含目标关键字以及支持检索结果可靠性验证的功能，本发明提出基于关键字索引的可验证默克尔哈希树结构，实现目标关键字的高效检索，并引入布隆过滤器加速不同区块间的检索，同时提出对于检索结果可靠性验证方法。本发明能够有效的提高区块链上对包含目标关键字数据检索的效率，并且为轻节点用户提供检索结果可靠性验证，使得用户能够对检索数据的正确性和完整性进行验证。
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公开(公告)号：CN113536389B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110657811.9
申请日：2021-06-15
Applicant: 复旦大学 , 上海信联信息发展股份有限公司
Abstract: 本发明属于区块链技术领域，具体为一种细粒度可控的去中心化可编辑区块链构造方法和系统。本发明利用改进变色龙哈希算法解决现有可编辑区块链技术的陷门中心化问题，引入临时陷门对每一笔交易进行动态哈希计算，实现交易粒度级别的区块历史数据编辑；同时利用去中心化密文属性加密方案，对临时陷门进行基于密码学的非交互式访问控制，实现对历史区块数据编辑的高度安全可控；最后制定了相应的验证规则，实现去中心化的环境下的节点对于交易编辑的共识。本发明基于改进变色龙哈希算法和改进的密文属性加密方案，实现了完全去中心化且细粒度可控的可编辑区块链构造，解决了之前技术陷门持有中心化，区块编辑粒度以及编辑可控性的问题。
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公开(公告)号：CN113723954A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110657813.8
申请日：2021-06-15
Applicant: 复旦大学 , 上海信联信息发展股份有限公司
Abstract: 本发明属于区块链技术领域，具体为一种对区块链中异常交易节点进行检测和监管的方法。本发明方法包括：设计新型跨链数字身份模型，通过统一身份入口和跨链网关以及分布式存储技术对多条异构链进行交易数据的融合操作，这种操作模式为所有交易的产生、查询和认证、监管等提供统一的渠道；采用图神经网络的人工智能技术对区块链中交易和地址节点所构成的动态结构进行图的构建，通过汇聚周边地址节点的特征信息对目标地址节点进行复合特征构建，从区块链点对点的通信和交易空间结构对整个系统中的异常行为进行检测监管；本发明能够有效地提高区块链异常检测的效率，为区块链在更广泛的场景应用提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN113536389A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110657811.9
申请日：2021-06-15
Applicant: 复旦大学 , 上海信联信息发展股份有限公司
Abstract: 本发明属于区块链技术领域，具体为一种细粒度可控的去中心化可编辑区块链构造方法和系统。本发明利用改进变色龙哈希算法解决现有可编辑区块链技术的陷门中心化问题，引入临时陷门对每一笔交易进行动态哈希计算，实现交易粒度级别的区块历史数据编辑；同时利用去中心化密文属性加密方案，对临时陷门进行基于密码学的非交互式访问控制，实现对历史区块数据编辑的高度安全可控；最后制定了相应的验证规则，实现去中心化的环境下的节点对于交易编辑的共识。本发明基于改进变色龙哈希算法和改进的密文属性加密方案，实现了完全去中心化且细粒度可控的可编辑区块链构造，解决了之前技术陷门持有中心化，区块编辑粒度以及编辑可控性的问题。
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公开(公告)号：CN113535803A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110657812.3
申请日：2021-06-15
Applicant: 复旦大学 , 上海信联信息发展股份有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F21/64
Abstract: 本发明属于区块链数据检索技术领域，具体为一种基于关键字索引的区块链高效检索及可靠性验证方法。本发明方法包括基于关键字索引的可验证默克尔哈希树构建，针对关键字的可验证高效检索，检索结果集可靠性验证。为支持区块链上对于高效检索包含目标关键字以及支持检索结果可靠性验证的功能，本发明提出基于关键字索引的可验证默克尔哈希树结构，实现目标关键字的高效检索，并引入布隆过滤器加速不同区块间的检索，同时提出对于检索结果可靠性验证方法。本发明能够有效的提高区块链上对包含目标关键字数据检索的效率，并且为轻节点用户提供检索结果可靠性验证，使得用户能够对检索数据的正确性和完整性进行验证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112121052B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN201910554034.8
申请日：2019-06-25
Applicant: 复旦大学
IPC: A61K31/554 , A61P35/02
Abstract: 本发明属医药技术领域，涉及式I的丙烯酰基苯并氮杂䓬类化合物或其药学上可接受的盐或其药物组合物的药物新用途。该类化合物是糖原合成酶激酶‑3β(GSK‑3β)的共价抑制剂，对APL细胞株人急性早幼粒白血病细胞NB4和Raji淋巴瘤细胞的增殖均有明显抑制作用，以及对维甲酸耐药的APL细胞株NB4‑R1具有很好的抑制细胞增殖的作用，且是以促细胞凋亡的机制抑制NB4和NB4‑R1细胞的增殖，并在高浓度下对正常细胞HUVEC和LO2均无生长抑制作用，表明该类化合物毒性较低；经动物模型实验显示，式I化合物具有较好的抗肿瘤治疗作用；所述化合物可制备抗癌药物，尤其用于制备治疗或预防血液肿瘤疾病包括白血病的药物。#imgabs0#
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公开(公告)号：CN118446309A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410432680.8
申请日：2024-04-11
Applicant: 复旦大学
IPC: G06N5/04 , G06Q10/0631 , G06F18/25 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种无障碍群智协同标注中的多模态信息冗余推断方法；该方法包括：对无障碍标注中的图像、文本和地理位置信息进行数据清洗和匹配；对图像、文本和地理位置信息进行差异化特征提取，以最大化保留各种模态中的关键信息；通过地理特征补充图像特征和文本特征，促使图像特征和文本特征更好的完成对齐和融合；基于孪生网络提出配对标注的相似性推断方法，使得模型可以短时间内完成冗余标注的高质量推断。本发明可以大大提高无障碍标注的冗余推断的准确率和效率，解决通用空间众包中针对以地理位置信息为主导的标注任务的冗余推断问题，具有广阔的市场前景和商业化价值。
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公开(公告)号：CN108125731B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN201711435957.9
申请日：2017-12-26
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: A61F2/08
Abstract: 本发明提供了一种踝关节人工韧带，包含主韧带(1)，主韧带(1)沿轴向方向两端中至少一端上设置有分叉部(2)，所述分叉部(2)包含多个分叉韧带(3)；多个分叉韧带(3)相互分离；或者，多个分叉韧带(3)中至少存在两个分叉韧带(3)能够在拆离状态与牵合状态这两种状态之间转换：所述拆离状态下，多个分叉韧带(3)在长度延伸方向上完全分离或部分分离；所述牵合状态下，多个分叉韧带(3)在长度延伸方向上相互连接。本发明提供的踝关节人工韧带通过分叉部的设置，从主韧带上引出多根分叉韧带，能够适应踝关节上多个韧带的重建，同时还可以根据需求选择不同宽度的分叉韧带。
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公开(公告)号：CN117874338A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410006707.7
申请日：2024-01-03
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538
Abstract: 本发明公开了一种基于多行为多视图的危机场景下的信息推荐方法。该方法的具体步骤如下：（1）根据危机场景的特性对数据进行预处理，并获得推荐候选池；（2）将用户向量、项目向量以及项目文本内容作为模型的输入；（3）经过嵌入层获得用户初始嵌入及项目初始嵌入；（4）经过候选生成层，对用户的多行为利用多视图进行表示学习；（5）根据结果和损失更新模型参数，不断训练直至达到收敛停止条件；（6）经过排序层获得TOP N推荐列表；（7）保存模型，在新数据中加载模型并得到推荐列表。本发明通过提高危机场景下的信息推荐模型的准确性，将多行为、多视图等与危机场景的特性充分结合，从而提升该特殊场景下的推荐任务效果。
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公开(公告)号：CN117668895A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311488753.7
申请日：2023-11-09
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06F16/538 , G06F21/60
Abstract: 本发明属于图像检索隐私保护领域，具体为一种基于全同态加密和卷积神经网络的安全图像检索方法；本发明方法包括：基于全同态加密CKKS算法设计合适的网络架构，实现加密域下的卷积神经网络计算；针对加密域下的计算复杂度高的问题，对算法的网络模型进行相关优化，并通过剪枝量化融合的方案降低模型的数据规模，以减少加密域下模型推断的计算量以提高计算效率，最终实现一个保证图像数据安全的检索算法。
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