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公开(公告)号：CN117194486A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311241310.8
申请日：2023-09-25
Applicant: 北京大学 , 北京微芯区块链与边缘计算研究院
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/2457 , G06F16/27 , G06Q10/087
Abstract: 本发明公开一种基于区块链和可验证数据库的冷链溯源方法及系统，该方法包括：冷链产品工厂在产品生产完毕后，生成产品的产品批次，并在第一可验证数据库中以产品批次作为商品唯一标识符进行产品的管理；冷链物流公司与冷链产品工厂交接产品时，生成产品的运输单号，并在第二可验证数据库中以运输单号作为商品唯一标识符进行产品的管理；冷链产品销售方与冷链物流公司交接产品时，生成产品的订单号，并在第三可验证数据库中以订单号作为商品唯一标识符进行产品的管理；消费者从冷链产品销售方购买产品后，获取订单号；消费者以订单号对产品进行溯源查询。本发明在满足冷链数据的可追溯性和透明性，降低溯源系统建设成本，提高系统使用效率。
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公开(公告)号：CN118469562A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310082938.1
申请日：2023-02-08
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段锁的区块链分片方法及系统，所述方法包括：接收并模拟执行跨分片交易处理请求，以得到该跨分片交易对主链存储状态的读集Rroot和写集Wroot，以及对每个相关子链cci存储状态的读集Ri和写集Wi；锁定读集Rroot和所述写集Wroot；向相关子链cci发送包含读集Ri的准备消息，以使得相关子链cci基于读集Ri锁定本地相关存储状态成功之后，向主链发送准备完成消息；在一设定时间内收到所有相关子链cci的准备完成消息的情况下，向相关子链cci发送包含写集Wi的执行消息，以使得相关子链cci将写集Wi写入本地相关存储之后，解锁本地相关存储状态；解锁读集Rroot和写集Wroot。本发明解决分片方法在区块链系统，特别是联盟链系统中的实用性问题。
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公开(公告)号：CN118467563A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310126434.5
申请日：2023-02-08
Applicant: 北京大学 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06F16/242 , G06F16/22 , G06F16/27 , G06F16/23
Abstract: 本发明公开了一种区块链的数据链下插入、查询方法及区块链系统，所述区块链系统中的服务器，用于：解析客户端的插入语句，以得到插入数据；存储所述插入数据，并获取所述插入数据的索引键K和数据记录指针P；将所述索引键K和所述数据记录指针P插入Merkle B+树中一叶子节点；更新所述叶子节点、对应的中间节点和根节点的哈希值；和/或，解析客户端的查询语句，以得到索引键范围(Kbegin,Kend)；根据所述索引键范围(Kbegin,Kend)在Merkle B+树中进行节点查询，以得到结果集合、Merkle证明和范围证明；基于所述结果集合、所述Merkle证明和所述范围证明生成查询结果，并将所述查询结果返回至该客户端。本发明可以解决区块链数据链下存储的完整性保证问题。
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公开(公告)号：CN116341688A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211699464.7
申请日：2022-12-28
Applicant: 北京大学 , 奇安信科技集团股份有限公司 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06N20/20 , G06F18/214
Abstract: 本公开涉及一种平衡各方调查数据差异的纵向联邦学习方法及系统，属于联邦学习技术领域。该方法包括：确定参与共同训练模型的模型结构，并初始化模型参数；基于本地数据对参与共同训练模型进行训练，得到本地训练模型及相应的模型参数集合；通过节点之间的数据交互，获取其他节点经过本地训练后改动的模型参数集合；基于模型参数集合中每一位置上的参数类型，从所有本地训练模型选出需要联邦学习模型，并将其他的本地训练模型作为对应节点的最终模型。本发明可以解决纵向联邦学习模型的可接受度不高问题。
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公开(公告)号：CN116245195A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211711793.9
申请日：2022-12-29
Applicant: 北京大学 , 奇安信科技集团股份有限公司 , 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本公开涉及一种少量数据训练的联邦元学习方法、服务端及电子设备，属于联邦学习技术领域。该方法包括：将目标任务发送给参与联邦学习的节点，以使各节点根据目标任务生成至少一个相似的子任务j，且基于子任务j对本地数据集进行划分，得到数据集Di,j；将待训练模型gt发送给参与联邦学习的节点，以使各节点利用数据集Di,j对待训练模型gt训练之后，基于所有训练结果生成模型接收各节点发送的模型并基于模型生成待训练模型gt+1；基于待训练模型gt+1不满足目标任务的需求的情况下，进行下一轮的训练；在待训练模型gt+1满足目标任务的需求的情况下，输出待训练模型gt+1。本发明可以让节点在仅具备少量数据下也能参与联邦学习训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118444896A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410511291.4
申请日：2024-04-26
Applicant: 博雅正链(北京)科技有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明提供一种面向领域特定问题的智能合约建模转译方法，涉及区块链技术领域。该方法首先基于标准BPMN规范的业务流程设计模式，提供可扩展的领域特定语言组件，生成BPMN业务流程模型；再将BPMN业务流程模型转译为对应的智能合约。针对业务流程中出现的BPMN元素、控制流、数据流这些要素按照类别进行转译，其中BPMN元素分为任务、扩展的DSL组件和其他BPMN元素。本发明方法以业务流程建模领域广泛使用的BPMN规范为基础，结合面向领域特定问题的DSL组件，使得领域专家能更加准确地表达领域知识，对领域特定业务进行高效建模，并使智能合约更加容易满足领域应用需求。
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公开(公告)号：CN109344911B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201811283244.X
申请日：2018-10-31
Applicant: 北京国信云服科技有限公司 , 北京大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/55 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于多层LSTM模型的并行处理分类方法，涉及信息技术领域。该方法首先对数据进行预处理，根据数据的分类体系，提取多个待分类实体的基础信息；然后构建多层LSTM模型，将带有标注的训练数据输入到多层LSTM模型中，用最小平方误差为代价函数，计算多层LSTM模型输出的结果与标注结果之间的误差，并采用误差反向传播方法调整多层LSTM模型的参数，进而得到稳定收敛的多层LSTM模型；最后对于未分类的数据，进行预处理后输入到多层LSTM模型中，得到分类结果。本发明提供的基于多层LSTM模型的并行处理分类方法，能够将多组数据一起通过网络，从而在最后可以输出多个待分类实体的分类结果，这种高信息通量的网络结构大大提高了网络训练的效率。
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公开(公告)号：CN109325238A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811283252.4
申请日：2018-10-31
Applicant: 北京国信云服科技有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明提供一种长文本中多实体情感分析的方法，涉及信息技术技术领域。一种长文本中多实体情感分析的方法，首先对需要进行多实体情感分析的长文章使用命名实体算法识别文本中的实体，并对文本进行分割，通过语法结构分析，得到每个文本句子中与实体相关的文本信息；然后根据每个文本句子中与实体相关的文本信息，得到每个文本句子中每个实体的情感；最后根据每个文本句子中每个实体的情感，得到每个实体在整个全文本中的情感。本发明提供的长文本中多实体情感分析的方法，能够兼顾文本中实体的识别、对实体的情感分析、同时分析多个实体、考虑实体间的相关性；并有效对分散在文章多个句子中的实体情感进行聚合和有包容性的实体结果判断。
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公开(公告)号：CN105740709A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610064024.2
申请日：2016-01-29
Applicant: 博雅网信(北京)科技有限公司 , 北京大学
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/562 , G06F2221/033
Abstract: 本发明涉及一种基于权限组合的安卓恶意软件检测方法，属于移动互联网网络安全技术领域，该方法基于权限组合对现有的基于权限的检测方法进行改进，大幅度降低现有技术对正常软件的误报率，同时在一定程度上提高对恶意软件的检出率；此外，本发明提出一种新的权限打分与软件打分方式，可以应用于恶意软件的初筛、大量恶意软件的快速检测、应用市场安全状态评估等需要快速、高效的对大量软件进行整体评估的场景。
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公开(公告)号：CN105740148A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610066512.7
申请日：2016-01-29
Applicant: 博雅网信(北京)科技有限公司 , 北京大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3688 , G06F11/3644
Abstract: 本发明涉及一种移动终端自动化测试的脚本引擎系统及测试方法，属于移动互联网网络安全技术领域，该系统包括脚本解析器、常规操作引擎、数据操作引擎、页面识别引擎、对象分析引擎、字符输入引擎、调度器和执行引擎，本发明通过本脚本引擎可以精确操作移动终端的应用，从而实现对测试用例的准确执行，提高测试平台测试效果的精准度。
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