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  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N電子護(hù)照信息讀取方法、裝置及電子護(hù)照讀取工具，應(yīng)用于電子護(hù)照技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取用戶信息和第一隨機(jī)數(shù)，生成第二隨機(jī)數(shù)和第三隨機(jī)數(shù)，基于用戶信息生成訪問(wèn)密鑰，使用訪問(wèn)密鑰對(duì)第一隨機(jī)數(shù)、第二隨機(jī)數(shù)和第三隨機(jī)數(shù)進(jìn)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(guò)賦權(quán)信息的登記、解析、簽名、組合和封裝，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)文件的賦權(quán)、驗(yàn)證和追溯，確保數(shù)據(jù)的完整性、真實(shí)性、合法性和可追溯性，同時(shí)通過(guò)引入數(shù)字身份、數(shù)字簽名、標(biāo)記語(yǔ)言描述、摘要驗(yàn)證和模塊化處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)...
  • 本申請(qǐng)公開了一種應(yīng)用加密方法、裝置、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，用以節(jié)省應(yīng)用加密過(guò)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(yīng)用中每個(gè)模塊的預(yù)設(shè)特征向量；將所述每個(gè)模塊的預(yù)設(shè)特征向量代入第一預(yù)設(shè)公式中，以得到第一預(yù)設(shè)公式的計(jì)算...
  • 本發(fā)明涉及一種隨機(jī)激光器相干性動(dòng)態(tài)信息加密裝置及使用方法，通過(guò)二進(jìn)制編碼將待加密信息轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制代碼，并將二進(jìn)制代碼中的數(shù)字與直流電源施加的電壓相對(duì)應(yīng)，從而依據(jù)二進(jìn)制代碼來(lái)控制向隨機(jī)激光樣品施加的電壓，以此改變隨機(jī)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(rèn)加密存儲(chǔ)方法及系統(tǒng)。本方法為：1)利用隨機(jī)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(xiàng)式次數(shù)分別為m、n...
  • 本發(fā)明公開了一種自動(dòng)化PDF文檔加解密的方法，包括：對(duì)PDF文檔進(jìn)行加密；對(duì)加密后的PDF文檔進(jìn)行解密。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了對(duì)PDF文件的加密和解密，同時(shí)保證了PDF文件的機(jī)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(yàn)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(cè)問(wèn)題。所提出的方法通過(guò)代碼預(yù)處理、訪問(wèn)控制約束識(shí)別、跨鏈控制流和數(shù)據(jù)流圖對(duì)齊分析，結(jié)合動(dòng)態(tài)污點(diǎn)追蹤和模擬執(zhí)行，檢測(cè)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(duì)圖像進(jìn)行描述的文本序列或?qū)趫D像提出的問(wèn)題進(jìn)行回答的文本序列，且能夠在文本序列中檢測(cè)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(jī)適戰(zhàn)能力的評(píng)估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和介質(zhì)，屬于飛機(jī)能力評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)飛機(jī)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(biāo)飛機(jī)的平臺(tái)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??；預(yù)處理多源數(shù)據(jù)、提取特征因子簇、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；元回歸人口分布模型構(gòu)建和訓(xùn)練；人口分布模型精度驗(yàn)證；基于訓(xùn)練好的模型對(duì)不同目標(biāo)區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行半監(jiān)督人口分...
  • 基于特征融合的儲(chǔ)能電站監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)缺失補(bǔ)全方法及系統(tǒng)，獲取儲(chǔ)能電站的全部歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和實(shí)際監(jiān)測(cè)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(cè)數(shù)據(jù)，每組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括完全隨機(jī)缺失數(shù)據(jù)、隨機(jī)缺失數(shù)據(jù)、非隨機(jī)缺失數(shù)據(jù)和實(shí)際監(jiān)測(cè)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(jì)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(yù)處理步驟、數(shù)據(jù)融合步驟、異常檢測(cè)步驟、節(jié)點(diǎn)反饋I步驟、計(jì)算I步驟、判斷I步驟、計(jì)算II步驟、節(jié)點(diǎn)反饋II步驟。本發(fā)明涉及邊緣計(jì)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(jī)器學(xué)習(xí)的工業(yè)安全健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法、設(shè)備和介質(zhì)，包括以下步驟：獲取工業(yè)場(chǎng)景描述，通過(guò)大語(yǔ)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(xùn)練好的工業(yè)安全健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，輸出預(yù)測(cè)的潛在風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；其中，工業(yè)安全健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)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(jī)械設(shè)備故障診斷方法和裝置，涉及集成學(xué)習(xí)的技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明樣本邊際理論引入U(xiǎn)WA多樣性指標(biāo)中，將樣本邊際理論與UWA多樣性指標(biāo)相結(jié)合構(gòu)造出一種新的U?M多樣性度量指標(biāo)，重點(diǎn)關(guān)注分類器對(duì)“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(yīng)的煤巖截割狀態(tài)識(shí)別方法，屬于煤礦智能化技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取掘進(jìn)機(jī)歷史截割煤巖時(shí)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(hào)后，進(jìn)行自適應(yīng)重采樣處理，得到每種類型傳感器的重采樣信號(hào)，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(zhǔn)確度和較短的分類時(shí)延。首先，在數(shù)據(jù)集構(gòu)建階段，通過(guò)提出一種空間相關(guān)噪聲融合樣本增強(qiáng)方法將非平衡小樣本本集擴(kuò)充為滿足要求的樣本集，從而保證模型訓(xùn)練中的樣...
  • 本發(fā)明提出了一種基于電力設(shè)備缺陷檢測(cè)模型的魯棒性評(píng)估方法，涉及電力設(shè)備缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取電力缺陷檢測(cè)圖像的原始樣本以建立訓(xùn)練集和測(cè)試集；將對(duì)抗攻擊算法應(yīng)用于測(cè)試集以生成對(duì)抗樣本；將訓(xùn)練集和對(duì)抗樣本分別輸入待測(cè)試的電力設(shè)備缺陷檢測(cè)模...
  • 本發(fā)明提出一種煤粉鍋爐風(fēng)粉生成量預(yù)測(cè)方法，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提出FlowFusionNet預(yù)測(cè)模型，包括統(tǒng)一時(shí)空處理模塊和特征融合預(yù)測(cè)模塊，具體地，統(tǒng)一時(shí)空處理模塊用于處理數(shù)據(jù)中的短期局部依賴與長(zhǎng)期全局趨勢(shì)，特征融合預(yù)測(cè)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(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備智能識(shí)別方法及裝置。基于雙向自適應(yīng)時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)、雙向門控循環(huán)單元、自注意力機(jī)制和粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化的多模態(tài)數(shù)據(jù)設(shè)備識(shí)別模型，在處理復(fù)雜工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備流量數(shù)據(jù)時(shí)...
  • 本發(fā)明公開了用于分線制報(bào)警控制器的故障識(shí)別方法，涉及消防安全技術(shù)領(lǐng)域，包括采集分線制報(bào)警控制器中各報(bào)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(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，得到電流數(shù)據(jù)和電壓數(shù)據(jù)，采用預(yù)設(shè)閾值法判斷各報(bào)警回路的工作狀態(tài)；...
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