-
公开(公告)号：CN109308321A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201811428266.0
申请日：2018-11-27
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/36 , G06F16/33 , G06F16/332
Abstract: 本发明涉及一种知识问答方法、知识问答系统及计算机可读存储介质，其方法包括以下步骤：接收问答请求，问答请求携带有源问题文本信息；根据源问题文本信息和预设问题标签模板确定查询语言；从动态更新的知识管理库中查询与查询语言匹配的推荐实体组，基于推荐实体组生成知识图谱；发送知识图谱。本发明提供的知识问答方法、知识问答系统和计算机可读存储介质，预设问题标签模板可以检验查询语言的完整性，提高了查询语言的准确性，查询语言和知识管理库共同保证了推荐实体组的准确性以及实时性，知识图谱形式统一归纳了推荐实体组，为用户提供专业化的知识答案。
-
公开(公告)号：CN109617864B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201811427628.4
申请日：2018-11-27
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种网站识别方法及网站识别系统，其方法包括以下步骤：分别获取与多个第一网站一一对应的多个第一特征矩阵；基于原网络分类模型对所有第一特征矩阵进行深度学习训练，得到深度学习网站分类模型；获取第二特征矩阵；基于深度学习网站分类模型对第二特征矩阵进行分类概率计算，得到分类概率向量；根据分类概率向量中的分类概率值识别第二网站为仿冒网站或者正常网站。本发明提供的网站识别方法及系统，减少了人工干预，降低了正常网站被误判为仿冒网站的概率，提高了仿冒网站识别的准确率。
-
公开(公告)号：CN109617864A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811427628.4
申请日：2018-11-27
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种网站识别方法及网站识别系统，其方法包括以下步骤：分别获取与多个第一网站一一对应的多个第一特征矩阵；基于原网络分类模型对所有第一特征矩阵进行深度学习训练，得到深度学习网站分类模型；获取第二特征矩阵；基于深度学习网站分类模型对第二特征矩阵进行分类概率计算，得到分类概率向量；根据分类概率向量中的分类概率值识别第二网站为仿冒网站或者正常网站。本发明提供的网站识别方法及系统，减少了人工干预，降低了正常网站被误判为仿冒网站的概率，提高了仿冒网站识别的准确率。
-
公开(公告)号：CN109584260A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811427619.5
申请日：2018-11-27
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种肝脏影像分割方法及系统，其方法包括S1，获取原始图像，并进行脊波变换后得到粗尺度图像；S2，将粗尺度图像经过模糊聚类算法处理后得到初始分割影像；S3，对初始分割影像进行影像重构，得到重构图像，并计算出重构图像的聚类中心；S4，调节每个细尺度像素点到各个聚类中心的距离和细尺度像素点的隶属度；S5，根据细尺度像素点计算得出像素相关性；S6，根据像素相关性、隶属度和距离计算出目标函数，并建立约束条件，且将约束条件代入目标函数以得到改善目标函数；S7，判断改善目标函数是否满足收敛条件，若满足，则完成重构图像的影像分割。该方法具有抗噪声能力强，复杂度低等特点，能准确输出肝脏影像分割结果。
-
公开(公告)号：CN108345656B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201810088450.9
申请日：2018-01-30
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种有向网络链路预测方法，所述方法包括以下步骤：步骤S1、计算所述有向网络的相对度量指标总量LB；步骤S2、在所述有向网络中增加一条待选链路，并计算增加所述待选链路后所述有向网络的相对度量指标总量LA；步骤S3、计算所述有向网络的相对度量指标总量之差ΔL＝LB‑LA；步骤S4、重复步骤S2以及步骤S3，得到多条待选链路对应的相对度量指标总量之差，并将所述相对度量指标总量之差最大值对应的待选链路作为所述有向网络生成的优选链路；本发明提供一种有向网络链路预测方法，具有计算简单、时间复杂度低、预测效果好的技术效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111831709A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010692910.6
申请日：2019-07-01
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F16/2458 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种APP域名核验方法，涉及域名检测领域。该APP域名核验方法包括以下步骤：获取待测APP所有操作产生的原始数据流量包；以公共API知识库对原始数据流量包进行过滤，去除公共URL，获得剩余数据流量包；对剩余数据流量包进行综合计算；确定待测APP的实际域名；检验APP实际域名是否已进行备案；所述公共API知识库，只考虑域名，无视参数或文件差异。采用本发明的方法，可以准确、快速获得批量APP的真实域名，并核验其是否备案，从而判断其是否可信任。
-
公开(公告)号：CN111753322A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010635435.9
申请日：2020-07-03
Applicant: 烟台中科网络技术研究所 , 烟台中科数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种移动App权限列表自动核验方法，包括S1、获取待测移动App实际的权限列表，转化为向量形式，得到实际权限列表向量；S2、获取待测移动App的隐私协议，通过经训练的深度学习分类模型转化为向量形式，与设定阈值进行比较，得到声明权限列表向量；S3、对比待测移动App的实际权限列表向量跟声明权限列表向量是否一致，若一致，则判定待测移动App“合规”，否则判定待测移动App“不合规”。本发明的移动App权限列表自动核验方法实现了移动APP权限列表自动核验，不需要再通过人工对App隐私协议内容进行阅读审核就能判定该App是否存在违规获取用户个人信息的问题。本发明还公开了一种移动App权限列表自动核验系统。
-
公开(公告)号：CN110070088A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910275572.3
申请日：2019-04-08
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种混淆字符的验证码识别方法、装置及存储介质，该方法包括如下步骤：下载目标汉字的字体文件，并根据待识别的目标汉字从所述字体文件中提取出混淆汉字的字模和码字对应关系表，其中，所述码字对应关系表指示所述混淆汉字和所述目标汉字的对应关系，每个所述混淆汉字分别对应一个所述目标汉字；对所述混淆汉字的字模进行渲染，得到渲染图片；利用光学字符识别方法对所述渲染图片进行识别，得到所述混淆汉字；利用所述码字对应关系表识别出与所述混淆汉字对应的目标汉字。不仅可以保证了验证码的使用安全性，而且能有效提高验证码的识别效率和准确性。
-
公开(公告)号：CN103617233B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201310611187.4
申请日：2013-11-26
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于语义内容多层表示的重复视频检测方法，包括以下步骤：根据索引视频的信息建立特征数据库；将待查询的查询视频进行镜头检测；对每个查询视频片段提取关键帧；对每个查询关键帧利用特征提取算法进行处理；将每个查询高维特征向量分别进行哈希处理；将每个查询特征标签与对应的查询高维特征向量标识、查询关键帧标识、查询视频片段标识和查询视频标识进行关联，在特征数据库中检索特征标签；对检索得到的每组相似特征标签进行特征过滤；对每个备选特征向量集合中的特征向量进行相似度匹配，得到重复视频检测结果。本发明能够避免造成性能瓶颈的高维特征向量的距离计算，在保证检测准确率的同时，有效的提高重复视频检测的处理速度。
-
公开(公告)号：CN105989078A
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201510072216.3
申请日：2015-02-11
Applicant: 烟台中科网络技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种结构化对等网络构建索引的方法、检索方法、装置及系统。构建索引的方法包括：选取哈希函数索引参数；根据哈希函数族，将索引数据映射到l个哈希表中，每个索引数据进行k次哈希运算进入一个k维向量桶中；对于l个哈希表中的每个桶，计算随机点p的l2范数；根据随机点p的l2范数估计索引数据集合D的正态分布；根据所述正态分布，将桶空间分成常规区域和稀疏区域；根据常规区域和稀疏区域，将l个哈希表中的每个桶分别映射到一维分布式哈希表的各个键值中；根据chord路由协议，依次将各个键值插入到对等网络的各个节点中。本发明实现了将局部敏感哈希算法扩展到分布式结构化对等网络，提升了检索速度，同时保留了原有集中式局部哈希算法检索的精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
28
records
(took 0.065 seconds)
