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  • 本發(fā)明提出了一種隱私保護的外包數(shù)據(jù)top?k查詢方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，針對的問題是：現(xiàn)有技術查詢過程暴露信息，存在數(shù)據(jù)安全和隱私問題，不能直接用于外包場景，效率低等。包括：數(shù)據(jù)擁有者調(diào)用秘密分享算法將數(shù)據(jù)劃分為兩個秘密份額，外包...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)保護技術領域，具體涉及一種教育資源信息數(shù)據(jù)的安全防護方法及系統(tǒng)，包括：利用用戶的賬號的使用記錄數(shù)據(jù)對用戶進行行為分析，獲取用戶的行為穩(wěn)定系數(shù)，基于課程安排數(shù)據(jù)對用戶所參與的事項進行分析，生成用戶對應角色的實際權(quán)限表，基于賬號的...
  • 本發(fā)明公開了基于物聯(lián)網(wǎng)技術的服裝防偽溯源管理系統(tǒng)及方法，具體涉及防偽溯源技術領域，用于解決服裝溯源管理不清晰的問題；本發(fā)明通過AES?GCM模式對數(shù)據(jù)加密并生成認證標簽，再使用RSA公鑰對AES密鑰加密，生成密文密鑰，并通過物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡傳輸至...
  • 本發(fā)明公開了一種基于AI大模型的0DAY漏洞檢測模型構(gòu)建方法及裝置，涉及網(wǎng)絡安全技術領域，解決了難以針對不同層級代碼的采用不同的分析策略，難以針對性地進行問題定位和性能優(yōu)化，也難以結(jié)合多種模型的優(yōu)點，對不同的分析參數(shù)進行充分分析的技術問題；...
  • 本發(fā)明公開了一種基于動靜態(tài)行為映射與圖神經(jīng)網(wǎng)絡的隱蔽攻擊溯源方法，包括在計算機系統(tǒng)獲取含加殼和混淆代碼的APT組織PE文件樣本并預處理；針對預處理后的樣本構(gòu)建控制流圖，提取高頻子圖模式作為代碼基因，結(jié)合其他特征構(gòu)建組織指紋；處理樣本靜態(tài)代碼...
  • 本發(fā)明公開了一種模型指紋嵌入和模型版權(quán)認證方法、設備及介質(zhì)，涉及人工智能技術領域，尤其涉及大模型、加密等技術領域。該方法包括：根據(jù)隨機種子、所述模型所有方的所有方私鑰、以及模型使用方的使用方公鑰，確定目標模型的目標模型密鑰；所述目標模型密鑰...
  • 本發(fā)明屬于生物醫(yī)學信號處理領域技術領域，尤其為一種時空域融合的三維脈搏信號的構(gòu)建方法，包括：S1：使用安裝有陣列壓力傳感器的智能仿生脈診手采集寸、關、尺部位的脈搏信號；S2：使用改進的自適應波谷檢測算法檢測脈搏信號的波谷；S3：根據(jù)標記出的...
  • 本發(fā)明公開了一種航空發(fā)動機故障預測方法及其預測系統(tǒng)，涉及故障分析預測技術領域，包括對航空發(fā)動機的歷史數(shù)據(jù)進行分析處理，獲取航空發(fā)動機的損耗率。本發(fā)明先是對航空發(fā)動機的歷史數(shù)據(jù)進行時間分析，確定航空發(fā)動機的工作時長和航空發(fā)動機的空閑時長，其次...
  • 本公開提供一種異常檢測方法、裝置、電子設備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：確定待檢測任務的未標注數(shù)據(jù)，對未標注數(shù)據(jù)進行局部特征提取，得到至少一個未標注數(shù)據(jù)特征；通過預先構(gòu)建的特征匹配模型對至少一個未標注數(shù)據(jù)特征進行特征匹配，得到至少一個未...
  • 本發(fā)明涉及基于數(shù)字孿生的疲勞測試加載系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，屬于工業(yè)設備狀態(tài)監(jiān)測技術領域，解決了傳統(tǒng)方法監(jiān)測手段單一、信息化程度低、實時性較差等問題。本發(fā)明首先搭建疲勞測試加載系統(tǒng)物理空間，部署加載系統(tǒng)參數(shù)傳感器采集疲勞測試加載系統(tǒng)的參數(shù)，...
  • 本發(fā)明提供了一種基于注意力機制多特征融合的電力日志異常檢測方法，涉及電力數(shù)據(jù)處理技術領域。電力日志異常檢測方法包括以下步驟：收集電力系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)并進行預處理獲得原始日志數(shù)據(jù)，基于Drain對所述原始日志數(shù)據(jù)進行日志解析獲得結(jié)構(gòu)化日志序列，基...
  • 本發(fā)明公開了實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的翻車機摘鉤機器人故障分析方法，涉及翻車機摘鉤機器人故障分析相關領域，該方法包括：確定多個功能單元；建立正常協(xié)同關系，以及任意一個或多個單元異常時的異常協(xié)同影響關系集合；進行故障特征的區(qū)分度分析，建立區(qū)分度滿足預設區(qū)...
  • 本發(fā)明公開了基于并行注意力機制可解釋的癲癇發(fā)作識別方法和裝置，涉及信號檢測技術領域，方法包括：構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡模型并進行訓練，得到癲癇樣發(fā)作信號識別模型；獲取患者頭皮腦電信號，癲癇樣發(fā)作信號識別模型利用若干卷積層對輸入的腦電信號片段進行編碼，輸...
  • 本發(fā)明公開了一種駕駛行為風險評估方法及系統(tǒng)，涉及智能交通與駕駛安全技術領域，包括采集車輛的運行參數(shù)數(shù)據(jù)，對運行參數(shù)數(shù)據(jù)進行特征提取，提取特征參數(shù)構(gòu)成特征向量，并計算特征向量的馬氏距離得分；根據(jù)特征向量的馬氏距離得分，采用改進的分層模糊推理系...
  • 本發(fā)明公開了多場景工業(yè)設備設施巡檢數(shù)據(jù)智能分析方法及系統(tǒng)，具體涉及設備狀態(tài)監(jiān)測技術領域，用于解決現(xiàn)有技術中因多源傳感器數(shù)據(jù)物理特性差異及非線性耦合導致的噪聲干擾與偽特征誤判問題；是通過基于設備運行參數(shù)與傳感器物理響應特性動態(tài)劃分初始頻段范圍...
  • 本發(fā)明提供一種基于LSTM?RF的深海采礦提升系統(tǒng)故障預測方法，包括以下步驟：步驟1、獲取時間序列數(shù)據(jù)的時域特征的差值；步驟2、訓練RF模型；步驟3、實時訓練LSTM模型及實時預測運動位移；步驟4、實時預測故障；步驟5、重新實時訓練LSTM...
  • 本發(fā)明涉及一種煤巖截割狀態(tài)檢測方法，屬于智能煤礦技術領域。包括：獲取采煤機當前截割煤巖時多個傳感器采集的煤巖截割狀態(tài)信號；將每個傳感器采集的煤巖截割狀態(tài)信號通過改進循環(huán)譜進行分析，得到每個傳感器采集信號的模態(tài)分量；計算每個傳感器采集信號的模...
  • 本發(fā)明提供一種基于AI環(huán)境監(jiān)測的數(shù)據(jù)處理方法及服務器，涉及人工智能技術領域，首先獲取目標監(jiān)測區(qū)域多個傳感器節(jié)點實時采集的包含空氣質(zhì)量、噪聲強度、氣象參數(shù)的環(huán)境數(shù)據(jù)集合，依據(jù)數(shù)據(jù)空間分布特征動態(tài)劃分監(jiān)測子區(qū)域，并為各子區(qū)域分配數(shù)據(jù)特征提取規(guī)則...
  • 本公開提供了基于生物信號不變表示學習的身份識別方法及系統(tǒng)，涉及人工智能及模式識別技術領域，包括將波形心拍數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖結(jié)構(gòu)，再通過圖結(jié)構(gòu)特征提取單元提取圖結(jié)構(gòu)的拓撲特征圖，通過多粒度語義轉(zhuǎn)換器對波形心拍數(shù)據(jù)進行多粒度語義相關性評估，采用注意力...
  • 本發(fā)明公開了用于不動產(chǎn)測繪的多維數(shù)據(jù)綜合處理方法及系統(tǒng)，涉及不動產(chǎn)測繪與評估技術領域，包括：通過激光雷達設備全面掃描不動產(chǎn)區(qū)域，采集包括地形數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)在內(nèi)的多維數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行預處理，采用數(shù)據(jù)分割算法識別并提取不動產(chǎn)區(qū)域的要...
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