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公开(公告)号:CN113159678A
公开(公告)日:2021-07-23
申请号:CN202110406279.3
申请日:2021-04-15
Applicant: 广西综合交通大数据研究院
Abstract: 本申请公开了一种基于区块链的交通物流公共信息服务平台,涉及物流运输领域。基于区块链的交通物流公共信息服务平台执行:根据输入的平台账户信息及CA证书进行用户认证状态;并通过预设的货源发布智能合约将接收到的第一货源数据上传至联盟区块链;从联盟区块链获取车源数据集以及通过车货配载智能合约提取第二货源数据;通过车货配载智能合约对第二货源数据、车源数据集进行车货匹配处理,输出推荐车辆信息。通过联盟区块链技术以及智能合约可以提高交易执行过程的透明性、双方履行约定的可靠性、信息存储的安全性,以提升物流平台的用户粘性,降低物流成本。
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公开(公告)号:CN113051609A
公开(公告)日:2021-06-29
申请号:CN202110269564.5
申请日:2021-03-12
Applicant: 广西综合交通大数据研究院
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于区块链的食材溯源系统、方法、设备及存储介质,涉及区块链技术领域。该系统包括:展示层,用于所述系统的展示与交互;应用层,包括食材供应链上角色的注册与登记、以及与溯源相关功能业务的操作;服务层,用于溯源系统与数据层区块链的数据交互操作;数据层,用于食材供应链上的角色通过所述应用层、所述服务层对所述数据层中存储数据的读写。本申请实施例借助区块链技术,建立学校食材供应链各个角色的合作机制,连通各角色的信息孤岛,实现食材商品的可信溯源,用户可以掌握学校食材流转的全过程,公众与监管机构可以获得学校食堂食材的优质溯源服务,构建透明可信的学校食材溯源体系,实现食品健康的良性循环。
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公开(公告)号:CN113051609B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202110269564.5
申请日:2021-03-12
Applicant: 广西综合交通大数据研究院
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于区块链的食材溯源系统、方法、设备及存储介质,涉及区块链技术领域。该系统包括:展示层,用于所述系统的展示与交互;应用层,包括食材供应链上角色的注册与登记、以及与溯源相关功能业务的操作;服务层,用于溯源系统与数据层区块链的数据交互操作;数据层,用于食材供应链上的角色通过所述应用层、所述服务层对所述数据层中存储数据的读写。本申请实施例借助区块链技术,建立学校食材供应链各个角色的合作机制,连通各角色的信息孤岛,实现食材商品的可信溯源,用户可以掌握学校食材流转的全过程,公众与监管机构可以获得学校食堂食材的优质溯源服务,构建透明可信的学校食材溯源体系,实现食品健康的良性循环。
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公开(公告)号:CN114095503A
公开(公告)日:2022-02-25
申请号:CN202111214690.7
申请日:2021-10-19
Applicant: 广西综合交通大数据研究院
IPC: H04L67/1021 , H04L67/1023 , H04L67/12 , G06F16/35 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种基于区块链的联邦学习参与节点选择方法。联邦学习参与节点选择方法用于物联网系统,物联网系统包括终端设备和基站,联邦学习参与节点选择方法包括:获取每个终端设备与基站、其它终端设备之间在预设时间内的交互次数和距离,根据预设截断距离、数据交互次数、终端设备与其它终端设备的距离确定每个终端设备的活跃度密度,根据活跃度密度的大小以选择目标终端设备,计算终端设备到目标终端设备的偏移距离,根据活跃度密度和偏移距离确定终端设备的聚类中心点,通过聚类中心点的终端设备传输对应聚类模型中终端设备的数据至基站。如此,有效的减少了物联网系统的传输时间,避免了因物联网设备的时延问题。
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公开(公告)号:CN113743863A
公开(公告)日:2021-12-03
申请号:CN202110943099.9
申请日:2021-08-17
Applicant: 广西综合交通大数据研究院
Abstract: 本申请提供了一种基于智能合约的车货匹配方法,所述方法包括:接收货源方发布的待运输货源信息,基于所述待运输货源信息匹配对应的运输车辆信息生成订单,接收用户提交的订单信息修改请求,基于所述订单信息修改请求,采用预设的CA证书验证所述用户的身份信息,当所述用户的身份信息具有订单修改权限时,基于所述订单信息修改请求修改所述订单信息。本申请实施例在利用区块链技术增强传统货运平台上交易信息的可信度,车货匹配模型在基于货源类型、长度、体积、重量以及线路熟悉属性下,为货源推荐匹配度更高的车辆,提高了车货双方的满意度,降低了物流成本。
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公开(公告)号:CN113743955A
公开(公告)日:2021-12-03
申请号:CN202110902305.1
申请日:2021-08-06
Applicant: 广西综合交通大数据研究院
Abstract: 本申请提供了一种基于智能合约的食材溯源数据安全访问控制方法,涉及区块链技术领域,该方法包括:为用户注册账号;制定访问控制策略,设计并编写智能合约,接收用户通过智能合约上传的数据,并基于数据的敏感程度对数据进行分级加密,当访问控制策略判断用户的属性满足访问权限时,将数据从区块链上发送至用户。本申请实施例通过引入了访问控制技术并与区块链进行结合,将其应用到食材集采集配供应链的溯源场景下,解决食材供应链溯源信息分级访问以及溯源过程中的公开透明监管的问题,实现细粒度的溯源数据访问控制;通过划分敏感信息等级进行分级加密,将密文存储至区块链上,有效保护了食材供应链上各个角色的隐私。
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公开(公告)号:CN114095503B
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202111214690.7
申请日:2021-10-19
Applicant: 广西综合交通大数据研究院
IPC: H04L67/1021 , H04L67/1023 , H04L67/12 , G06F16/35 , G06N3/098
Abstract: 本申请公开了一种基于区块链的联邦学习参与节点选择方法。联邦学习参与节点选择方法用于物联网系统,物联网系统包括终端设备和基站,联邦学习参与节点选择方法包括:获取每个终端设备与基站、其它终端设备之间在预设时间内的交互次数和距离,根据预设截断距离、数据交互次数、终端设备与其它终端设备的距离确定每个终端设备的活跃度密度,根据活跃度密度的大小以选择目标终端设备,计算终端设备到目标终端设备的偏移距离,根据活跃度密度和偏移距离确定终端设备的聚类中心点,通过聚类中心点的终端设备传输对应聚类模型中终端设备的数据至基站。如此,有效的减少了物联网系统的传输时间,避免了因物联网设备的时延问题。
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公开(公告)号:CN115577876A
公开(公告)日:2023-01-06
申请号:CN202211184104.3
申请日:2022-09-27
Applicant: 广西综合交通大数据研究院
Abstract: 本发明公开基于区块链和联邦学习的网络货运平台运单准点预测方法,涉及货运物流技术领域,网络货运平台运单准点预测方法将联邦学习和区块链技术首次引入网络货运平台场景。网络货运平台请求共建模型,任务发布者审核后部署智能合约,并向平台返回训练参数,平台利用本地运单信息和物流数据训练本地运单准点预测模型,最后聚合各平台的本地模型得到全局运单准点预测模型,代入待预测运单数据预测能否准点送达;联邦学习和区块链的结合在不影响数据隐私的情况下,对多个平台的数据进行统一的建模,预测运单能否准点为平台用户提供更好的用户体验,增加用户对平台的粘性,同时平台可以根据预测调整物流资源配置。
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公开(公告)号:CN113554310A
公开(公告)日:2021-10-26
申请号:CN202110837957.1
申请日:2021-07-23
Applicant: 广西综合交通大数据研究院 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请提供了一种基于智能合约的企业信用动态评估模型,涉及计算机技术领域,该模型包括:企业输入模块,用于接收企业上传的企业信息,对企业进行分类、以及接收企业提交信用评估申请和授权;模型创建模块,用于接收企业的行业数据,并基于行业数据创建对应的模型,并对模型进行更新,确定目标模型;企业信用评估模块,用于采用目标模型对分类后的企业进行信用评估,得到企业的信用结果。本申请实施例通过区块链技术,改善评估数据来源的真实性和可追溯性,根据行业进行特征选择,构建适合特定行业的评估模型,使评估预测更加准确,削弱人工成本,将企业信用评估线上化,减少人工操作带来的失误和风险,提高评估效率,降低信用评估所需成本。
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公开(公告)号:CN119090618A
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202410865358.4
申请日:2024-07-01
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西综合交通大数据研究院
Abstract: 本发明公开了一种房屋交易中基于区块链与联邦学习的企业信用评估方法,方法包括:任务发布方发布评估任务;客户端利用本地数据进行模型训练;任务发布方根据训练结果评估客户端诚实度,区分诚实和恶意客户端;从诚实客户端中选出委员会节点和领导节点;委员会节点利用本地数据进行交叉验证,评估模型准确率;领导节点基于客户端诚实度、模型准确率和数据规模自适应更新聚合权重,聚合全局模型并生成区块,经改进的PBFT协议共识后上传区块;进行下一轮训练,直至全局模型满足任务要求。本发明利用可信数据引导模型更新,降低恶意客户端的影响,改进PBFT共识机制提高共识效率,基于多因素自适应更新聚合权重,保证了数据异质情况下的模型质量。
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