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公开(公告)号：CN113205102B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110396880.9
申请日：2021-04-13
Applicant: 宜宾电子科技大学研究院 , 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于忆阻神经网络的车辆标志识别方法，属于车联网安全、图像识别技术领域。本发明首先对车辆标志图像进行预处理，再将预处理后的图像像素映射为忆阻器两端的输入电压信号，然后对忆阻交叉阵列进行状态调整，从而实现降噪功能，最终获得对应的忆阻值矩阵，之后将对应的忆阻值矩阵映射成图像像素值，之后通过轻量级卷积神经网络对映射图像进行特征提取，最后通过提取的特征进行识别得到最终结果。本发明通过构建忆阻交叉阵列对车辆标志进行降噪处理提高识别准确率，再结合轻量级卷积神经网络进一步实现对车辆标志的高效识别。
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公开(公告)号：CN113205102A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110396880.9
申请日：2021-04-13
Applicant: 宜宾电子科技大学研究院 , 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于忆阻神经网络的车辆标志识别方法，属于车联网安全、图像识别技术领域。本发明首先对车辆标志图像进行预处理，再将预处理后的图像像素映射为忆阻器两端的输入电压信号，然后对忆阻交叉阵列进行状态调整，从而实现降噪功能，最终获得对应的忆阻值矩阵，之后将对应的忆阻值矩阵映射成图像像素值，之后通过轻量级卷积神经网络对映射图像进行特征提取，最后通过提取的特征进行识别得到最终结果。本发明通过构建忆阻交叉阵列对车辆标志进行降噪处理提高识别准确率，再结合轻量级卷积神经网络进一步实现对车辆标志的高效识别。
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公开(公告)号：CN118672777A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410763526.9
申请日：2024-06-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向Modelica任务负载均衡的一致性哈希方法，该方法重新定义了节点的计算资源，包括处理器核数、内存、I/O等，可量化评估当前系统各实节点的计算资源以便对其作出负载优化；根据Modelica仿真任务的特征设计量化预期负载的计算公式，以及结合剩余计算资源得到实节点的负载因子，计算当前收到不同仿真任务的各实节点的计算负载变化，动态更新各实节点的扩散权重，更新各实节点在哈希环上的虚节点个数；本发明通过计算实际负载情况动态调节实节点在哈希环上的映射数量以提高Modelica计算服务集群负载均衡性。
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公开(公告)号：CN118487764A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410433933.3
申请日：2024-04-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种多边交易环境下基于时空证明的隐私身份认证方法，通过身份认证服务器接收客户端发送的注册请求，注册请求通过第一用户信息生成；其中，身份认证服务器包括相互匹配的第一密钥对；并根据注册请求生成注册ID，且将注册ID发送给客户端；身份认证服务器存储客户端发送的第二密钥对，其中，第二密钥对为客户端匹配注册ID生成；接受并基于零知识证明验证客户端发送的登录信息，其中，登录信息为客户端根据注册ID与第二用户信息生成；其中，身份认证服务器包括数据存储服务器、数据处理服务器；本申请文件通过零知识证明方法使得用户本地客户端和电网管理节点之间只需要4次通信便可完成验证过程，可以有效减少证明交互次数，降低通信开销，提高验证效率。
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公开(公告)号：CN114782931B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202210431467.6
申请日：2022-04-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V20/59 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种改进MobileNetv2网络的驾驶行为分类方法，包括制作驾驶行为数据集；将驾驶行为数据集划分为训练集和测试集；使用训练集和测试集对改进MobileNetv2网络进行训练，得到驾驶行为类别图；使用改进MobileNetv2网络在测试集上分类准确率最高的权重进行部署，对驾驶行为类别进行分类，本发明能够直接在车载嵌入式设备部署，不再受制于网络因素，独立地实现驾驶行为分类，解决了现有的方法受制于网络，降低了驾驶行为分类的准确率的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112862276B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202110101925.5
申请日：2021-01-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06F16/23 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开了一种纵向和横向相结合的驾驶员风险偏好界定方法，属于车联网风险技术领域，其技术方案主要包括了智能车联网平台和驾驶员风险偏好界定方法，该方法的主要内容为：通过横向的方式去包含并解析除自身外的其它大量驾驶员风险偏好数据，通过纵向的方式去分析驾驶员本身的历史风险偏好数据，结合两个方面确定或者更新该驾驶员风险偏好指标；本发明在一定程度上避免了对驾驶员风险分析所需要的大量训练，节省了成本，同时也改善了多数方法对驾驶员风险偏好评估过程单一的问题，提供了一个准确率更高、更完全的驾驶员风险偏好指标。
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公开(公告)号：CN108829660B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810437383.7
申请日：2018-05-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F40/289 , G06F16/33 , G06F21/10
Abstract: 本发明的提供一种基于随机数分治递归的短文本签名生成方法,属于信息技术领域中的文章签名方法领域，包括如下步骤：提出所有的无效词语得到有效词语；打乱所有有效词语的顺序生成乱序的词语表，将此词语表作为递归组；生成一个随机数，随机数的范围为0到2B，再用二进制数表示随机数，如果二进制数的位数小于B，则二进制数高位统一用0填补；如果“1”组词语数量等于剩余签名数，则停止递归；根据剩余签名的数量，如果递归停止条件不满足，选择0组和1组中的其中一组作为递归组进行递归，直到递归条件满足；最后输出签名组里的所有词语作为输入文章的签名。本发明解决现有的文章签名生成方法速度慢、步骤复杂的问题。
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公开(公告)号：CN108829660A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810437383.7
申请日：2018-05-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明的提供一种基于随机数分治递归的短文本签名生成方法,属于信息技术领域中的文章签名方法领域，包括如下步骤：提出所有的无效词语得到有效词语；打乱所有有效词语的顺序生成乱序的词语表，将此词语表作为递归组；生成一个随机数，随机数的范围为0到2B，再用二进制数表示随机数，如果二进制数的位数小于B，则二进制数高位统一用0填补；如果“1”组词语数量等于剩余签名数，则停止递归；根据剩余签名的数量，如果递归停止条件不满足，选择0组和1组中的其中一组作为递归组进行递归，直到递归条件满足；最后输出签名组里的所有词语作为就是输入文章的签名。本发明解决现有的文章签名生成方法速度慢、步骤复杂的问题。
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公开(公告)号：CN105893511A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610192868.5
申请日：2016-03-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/1815 , G06F16/148
Abstract: 本发明公开了一种使用代理云进行数据拷贝留痕的方法。本发明在文件上传时，用户在本地将待上传文件分为多个数据块，并将各数据块标识发送给代理云，代理云为各其分配云存储位置后，用户端进行文件上传，上传完毕后将数据块的连接顺序通过安全通道发送给代理云，代理云在本地保存文件上传日志、包含文件上传者和数据块连接顺序的数据元；当有拷贝请求时，将所请求文件的数据元拷贝到对应用户数据区，并在本地保存文件拷贝日志；当有文件下载请求时，代理云在其用户数据区查找到对应的数据元并发送给请求端，请求端基于其进行下载后将各数据块拼接为完整文件，同时代理云在本地保存文件下载日志。本发明能实现拷贝留痕，进行大数据行为追踪。
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公开(公告)号：CN102866848B
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201210336544.6
申请日：2012-09-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F3/0487 , H04L29/08 , H04W84/12
Abstract: 本发明公开了一种基于wifi的云教室智能教鞭的控制方法，使得用户可以非常方便地在智能手机和平板电脑等终端上对虚拟桌面进行操作，特别适用于多媒体教室的教学工作。本发明的积极效果是：提出了一套自智能手机和平板电脑客户端到云终端的远程控制方法，定义了一套桌面点击控制、手势控制、记忆自定义虚拟键盘控制相结合的远程控制方法，实现了应用手机等智能终端控制操作后台云服务器上的虚拟机的功能，同时前台云终端可以实时地将后台虚拟桌面通过投影仪进行显示；本发明方法对PPT的操作也进行了定义，使得在手机和pad端可以很方便地对PPT进行操作，即通过该方法实现了运用手机、pad等终端作为教鞭的功能。
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