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  • 本申請涉及一種數(shù)據(jù)脫敏方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括：根據(jù)預設脫敏任務確定源數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)信息，根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)信息確定待脫敏數(shù)據(jù)的讀取批次和目標脫敏策略，并基于讀取批次在源數(shù)據(jù)庫中讀取待脫敏數(shù)據(jù)；在...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N電子護照信息讀取方法、裝置及電子護照讀取工具，應用于電子護照技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取用戶信息和第一隨機數(shù)，生成第二隨機數(shù)和第三隨機數(shù)，基于用戶信息生成訪問密鑰，使用訪問密鑰對第一隨機數(shù)、第二隨機數(shù)和第三隨機數(shù)進行處理得到外部...
  • 本發(fā)明涉及一種數(shù)據(jù)文件的賦權(quán)管控方法，包括：通過賦權(quán)信息的登記、解析、簽名、組合和封裝，實現(xiàn)數(shù)據(jù)文件的賦權(quán)、驗證和追溯，確保數(shù)據(jù)的完整性、真實性、合法性和可追溯性，同時通過引入數(shù)字身份、數(shù)字簽名、標記語言描述、摘要驗證和模塊化處理技術(shù)，實現(xiàn)...
  • 本申請公開了一種應用加密方法、裝置、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，用以節(jié)省應用加密過程中的人力成本，并提升加密效果。所述方法包括：從特征矩陣中提取待加密應用中每個模塊的預設特征向量；將所述每個模塊的預設特征向量代入第一預設公式中，以得到第一預設公式的計算...
  • 本發(fā)明涉及一種隨機激光器相干性動態(tài)信息加密裝置及使用方法，通過二進制編碼將待加密信息轉(zhuǎn)換為二進制代碼，并將二進制代碼中的數(shù)字與直流電源施加的電壓相對應，從而依據(jù)二進制代碼來控制向隨機激光樣品施加的電壓，以此改變隨機激光激發(fā)裝置出射的出射激光...
  • 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(jié)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(shù)領(lǐng)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?qū)趫D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(zhì)，屬于飛機能力評估技術(shù)領(lǐng)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(gòu)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(gòu)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(shù)領(lǐng)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(zhì)，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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，將所述結(jié)構(gòu)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(shù)領(lǐng)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(jié)合構(gòu)造出一種新的U?M多樣性度量指標，重點關(guān)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(shù)領(lǐng)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(gòu)建階段，通過提出一種空間相關(guān)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(shù)領(lǐng)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(shù)領(lǐng)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(shù)領(lǐng)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...
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