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  • 本發(fā)明公開了一種基于秘密拆分的可否認加密存儲方法及系統(tǒng)。本方法為：1)利用隨機數(shù)生成器為用戶生成密鑰keyS和偽密鑰keyP；其中，用于秘密偽秘密P拆分的Shamir秘密拆分多項式次數(shù)分別為m、n...
  • 本發(fā)明公開了一種自動化PDF文檔加解密的方法，包括：對PDF文檔進行加密；對加密后的PDF文檔進行解密。本發(fā)明實現(xiàn)了對PDF文件的加密和解密，同時保證了PDF文件的機密性。
  • 本發(fā)明提出了一種基于智能合約模擬執(zhí)行的跨合約地址驗證方法及系統(tǒng)，旨在解決跨鏈智能合約中的特定安全漏洞檢測問題。所提出的方法通過代碼預處理、訪問控制約束識別、跨鏈控制流和數(shù)據(jù)流圖對齊分析，結合動態(tài)污點追蹤和模擬執(zhí)行，檢測跨鏈智能合約中的潛在安...
  • 本發(fā)明涉及模型水印技術領域，公開了一種基于同義詞替換的多模態(tài)模型水印方法，將給定圖像和提示輸入至多模態(tài)模型，生成對圖像進行描述的文本序列或對基于圖像提出的問題進行回答的文本序列，且能夠在文本序列中檢測到水印信息；方法包括：使用感知哈希算法將...
  • 本發(fā)明提供了一種飛機適戰(zhàn)能力的評估方法、裝置、計算機設備和介質，屬于飛機能力評估技術領域，該方法包括：獲取目標飛機的歷史工作數(shù)據(jù)、歷史修理數(shù)據(jù)和性能參數(shù)；基于所述歷史工作數(shù)據(jù)和歷史修理數(shù)據(jù)確定目標飛機的平臺適戰(zhàn)能力指數(shù)；基于所述歷史工作數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明提供了一種半監(jiān)督下多源數(shù)據(jù)衍生特征融合的人口空間分布模型構建方法，具體包括：多源數(shù)據(jù)獲取；預處理多源數(shù)據(jù)、提取特征因子簇、數(shù)據(jù)存儲；元回歸人口分布模型構建和訓練；人口分布模型精度驗證；基于訓練好的模型對不同目標區(qū)域數(shù)據(jù)進行半監(jiān)督人口分...
  • 基于特征融合的儲能電站監(jiān)測數(shù)據(jù)缺失補全方法及系統(tǒng)，獲取儲能電站的全部歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)和實際監(jiān)測數(shù)據(jù)，基于概率模型，生成多組不同數(shù)據(jù)缺失率的監(jiān)測數(shù)據(jù)，每組監(jiān)測數(shù)據(jù)包括完全隨機缺失數(shù)據(jù)、隨機缺失數(shù)據(jù)、非隨機缺失數(shù)據(jù)和實際監(jiān)測數(shù)據(jù)；以多組不同數(shù)據(jù)缺失...
  • 本發(fā)明公開了基于邊緣計算的通信數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng)，其中方法包括獲取數(shù)據(jù)步驟、數(shù)據(jù)預處理步驟、數(shù)據(jù)融合步驟、異常檢測步驟、節(jié)點反饋I步驟、計算I步驟、判斷I步驟、計算II步驟、節(jié)點反饋II步驟。本發(fā)明涉及邊緣計算技術領域，具體地講，涉及基于邊...
  • 本發(fā)明涉及一種基于機器學習的工業(yè)安全健康風險預測方法、設備和介質，包括以下步驟：獲取工業(yè)場景描述，通過大語言模型生成結構化數(shù)據(jù)，將所述結構化數(shù)據(jù)輸入訓練好的工業(yè)安全健康風險預測模型，輸出預測的潛在風險等級；其中，工業(yè)安全健康風險預測模型包括...
  • 本發(fā)明公開了一種基于集成堆棧自編碼器的機械設備故障診斷方法和裝置，涉及集成學習的技術領域；本發(fā)明樣本邊際理論引入UWA多樣性指標中，將樣本邊際理論與UWA多樣性指標相結合構造出一種新的U?M多樣性度量指標，重點關注分類器對“邊緣”樣本的分類...
  • 本發(fā)明涉及一種多傳感器數(shù)據(jù)全通道響應的煤巖截割狀態(tài)識別方法，屬于煤礦智能化技術領域。包括：獲取掘進機歷史截割煤巖時各種類型的傳感器在多種煤巖截割狀態(tài)下采集的歷史原始信號后，進行自適應重采樣處理，得到每種類型傳感器的重采樣信號，并繼續(xù)處理為多...
  • 本發(fā)明提出了一種Φ?OTDR系統(tǒng)的不平衡小樣本事件快速分類方法和系統(tǒng)，以期獲取更高度分類準確度和較短的分類時延。首先，在數(shù)據(jù)集構建階段，通過提出一種空間相關噪聲融合樣本增強方法將非平衡小樣本本集擴充為滿足要求的樣本集，從而保證模型訓練中的樣...
  • 本發(fā)明提出了一種基于電力設備缺陷檢測模型的魯棒性評估方法，涉及電力設備缺陷檢測技術領域，包括：獲取電力缺陷檢測圖像的原始樣本以建立訓練集和測試集；將對抗攻擊算法應用于測試集以生成對抗樣本；將訓練集和對抗樣本分別輸入待測試的電力設備缺陷檢測模...
  • 本發(fā)明提出一種煤粉鍋爐風粉生成量預測方法，涉及機器學習技術領域。本發(fā)明提出FlowFusionNet預測模型，包括統(tǒng)一時空處理模塊和特征融合預測模塊，具體地，統(tǒng)一時空處理模塊用于處理數(shù)據(jù)中的短期局部依賴與長期全局趨勢，特征融合預測模塊用于處...
  • 本發(fā)明涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)安全中的網(wǎng)絡安全技術領域，特別涉及基于深度學習的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備智能識別方法及裝置。基于雙向自適應時間卷積網(wǎng)絡、雙向門控循環(huán)單元、自注意力機制和粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化的多模態(tài)數(shù)據(jù)設備識別模型，在處理復雜工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備流量數(shù)據(jù)時...
  • 本發(fā)明公開了用于分線制報警控制器的故障識別方法，涉及消防安全技術領域，包括采集分線制報警控制器中各報警回路的工作電流值和工作電壓值，將所述工作電流值和工作電壓值轉換為數(shù)字信號，得到電流數(shù)據(jù)和電壓數(shù)據(jù)，采用預設閾值法判斷各報警回路的工作狀態(tài)；...
  • 一種柴油機缸蓋振動信號反演虛擬鍵相脈沖及整周期特征提取方法，屬于機械信號處理領域。采集柴油機缸蓋振動信號；基于信號平滑包絡能量梯度的自相關函數(shù)，識別柴油機整周期信號長度；判斷是否存在基準信號，若存在，則基于插值對齊和互相關函數(shù)識別鍵相觸發(fā)位...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于氣象站數(shù)據(jù)的降水路徑識別方法及相關設備；該方法包括：根據(jù)目標地區(qū)氣象站的氣象站數(shù)據(jù)，獲取氣象站距離信息表及氣象站降水時間相關系數(shù)表，根據(jù)氣象站距離信息表及氣象站降水時間相關系數(shù)表對氣象站進行時空滯后相關性識別，確定折線降...
  • 本申請公開了一種交互序列的預測方法、特征增強模型的訓練方法，涉及大模型技術、預測領域。其中，該方法包括：獲取用戶在歷史時間段形成的多個歷史交互序列，其中，不同歷史交互序列用于表示在不同維度上用戶的交互序列；利用特征提取模型分別對多個歷史交互...
  • 本發(fā)明公開了一種基于差分?正交相關分析以及差分?主成分分析的質量相關監(jiān)測方法，適用于需要對復雜數(shù)據(jù)集進行質量分析的領域。該方法通過將數(shù)據(jù)集劃分為多個子空間，分別采用不同的分析技術來提高監(jiān)測的準確性和效率。具體來說，本發(fā)明包括以下步驟：首先，...
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