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公开(公告)号：CN113672603A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110919217.2
申请日：2021-08-11
Applicant: 清华大学 , 国网能源研究院有限公司 , 国网四川省电力公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/25 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于多源异构的电力大数据自动化标签实现方法，首先将各个电力参与方作为节点构成分布式计算机模型，获取各个节点的存储数据和信息数据，并按照主题类别将归类后的存储数据和信息数据存储在元信息数据库中，再对元信息数据库中的数据进行预处理以形成规范化数据，而后调用预设的自动化标签生成规则或自动化标签生成模型以在本地创建计算容器，并通过MapReduce并行框架基于计算容器共同执行标签规则或算法以为规范化数据生成对应的标签，如此，实现多源异构电力大数据的标签技术，面向设备标签和用户标签，为电力监控和智能分析提供业务化和智能化的标签服务和应用展示。
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公开(公告)号：CN111062043A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911200681.5
申请日：2019-11-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于边缘计算的医疗影像识别方法及系统，包括：数据使用端向域内边缘计算发出第一请求，第一请求包括算法、数据请求信息和私钥；边缘计算根据第一请求在云中心查找符合第一请求的数据拥有端，建立沙盒，使用私钥对算法进行加密，加密后算法和数据请求信息放进沙盒并发送到云中心；云中心将数据请求信息发送到符合第一请求的数据拥有端；数据拥有端查询数据请求信息，将查询结果对应的数据集用私钥加密后发送到云中心；云中心对沙盒中的算法和数据集进行解密，对数据集执行算法，获得图像识别结果集，进行加密，发送给数据拥有端和数据使用端。上述方法和系统提供可靠算法运行方法，确保医疗影像数据不会从数据源泄露到外部。
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公开(公告)号：CN111062043B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201911200681.5
申请日：2019-11-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于边缘计算的医疗影像识别方法及系统，包括：数据使用端向域内边缘计算发出第一请求，第一请求包括算法、数据请求信息和私钥；边缘计算根据第一请求在云中心查找符合第一请求的数据拥有端，建立沙盒，使用私钥对算法进行加密，加密后算法和数据请求信息放进沙盒并发送到云中心；云中心将数据请求信息发送到符合第一请求的数据拥有端；数据拥有端查询数据请求信息，将查询结果对应的数据集用私钥加密后发送到云中心；云中心对沙盒中的算法和数据集进行解密，对数据集执行算法，获得图像识别结果集，进行加密，发送给数据拥有端和数据使用端。上述方法和系统提供可靠算法运行方法，确保医疗影像数据不会从数据源泄露到外部。
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