公开(公告)号：CN118296604B

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410727402.5

申请日：2024-06-06

申请人： 召邦信息(南京)有限公司 ,  徐州医科大学

发明人： 郑纪伟 ,  司马超群 ,  吴响

IPC分类号： G06F21/56 ,  G06F21/57 ,  G06F16/36 ,  G06F40/194 ,  G06F40/279 ,  G06F40/30 ,  G06N5/022

公开(公告)号：CN118734302A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410729525.2

申请日：2024-06-06

申请人： 召邦信息(南京)有限公司 ,  徐州医科大学

发明人： 郑纪伟 ,  司马超群 ,  吴响

IPC分类号： G06F21/56 ,  G06F21/57 ,  G06F18/2413

摘要： 本发明属于计算机安全技术领域，涉及一种基于动态风险评估的计算机内部风险监控及修复方法，包括对现有计算机的安全风险进行分类，并证明完备性的步骤；由AHP法确定风险权重，得到全域风险函数的步骤；以全域风险函数为目标函数，分析计算机内部软硬件敏感性的步骤；由深度学习模型对软硬件的实时监测数据流、物理硬件状态特征进行风险检测，给出风险因素类别，依据目标函数，得到动态风险优先级的步骤；结合风险因素类别及对应软硬件优先级发起预警，并进行风险修复的步骤；本发明提高了风险分析的全面性，给出风险类别与计算机内部软硬件的动态变化关系，为不同风险配备不同修复方案，保障计算机安全的同时，节约了资源。

公开(公告)号：CN118211057B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410605563.7

申请日：2024-05-16

申请人： 召邦信息(南京)有限公司 ,  徐州医科大学

发明人： 郑纪伟 ,  司马超群 ,  吴响

IPC分类号： G06F18/213 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/25 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明提供一种基于自适应权值剪枝的多模态数据挖掘方法，涉及数据挖掘技术领域。通过提出多线性池化方法融合多模态数据特征，基于模态内和模态间的关系分析结果，可以自动融合多模态情绪特征；采用时间卷积神经网络（TCN）对基于时间序列的多模态数据进行挖掘；同时，引入模糊逻辑方法进一步指导训练方向，给出分类结果的可解释性；此外，还设计了一种基于层次相关性分析的自适应权值剪枝方法，以优化TCN模型性能，解决了多模态数据融合及现有基于深度学习的情绪识别模型的可解释性差的问题。

公开(公告)号：CN118296604A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410727402.5

申请日：2024-06-06

申请人： 徐州医科大学 ,  召邦信息(南京)有限公司

发明人： 郑纪伟 ,  司马超群 ,  吴响

IPC分类号： G06F21/56 ,  G06F21/57 ,  G06F16/36 ,  G06F40/194 ,  G06F40/279 ,  G06F40/30 ,  G06N5/022

摘要： 本发明属于计算机安全技术领域，涉及一种基于数字孪生技术的计算机系统多层风险监测方法，通过采集计算机系统内部数据，利用共现模型方法对采集数据进行实体和关系标注，构建计算机系统内部静态状态的知识图谱；通过有限状态机建立计算机系统对外部访问的状态及响应，构建计算机系统动态状态；通过计算机系统的静态状态和动态状态，构建基于数字孪生技术的孪生系统；通过对孪生系统外部访问的风险评估，由判断规则给出外部访问响应；上述方法设置两道防线保障系统安全；提前发现潜在故障点，减少系统维护时间和成本；同时，更全面地考虑数据中的风险因素，提高模型的灵活性和准确性。

公开(公告)号：CN118211057A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410605563.7

申请日：2024-05-16

申请人： 徐州医科大学 ,  召邦信息(南京)有限公司

发明人： 郑纪伟 ,  司马超群 ,  吴响

IPC分类号： G06F18/213 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/25 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明提供一种基于自适应权值剪枝的多模态数据挖掘方法，涉及数据挖掘技术领域。通过提出多线性池化方法融合多模态数据特征，基于模态内和模态间的关系分析结果，可以自动融合多模态情绪特征；采用时间卷积神经网络（TCN）对基于时间序列的多模态数据进行挖掘；同时，引入模糊逻辑方法进一步指导训练方向，给出分类结果的可解释性；此外，还设计了一种基于层次相关性分析的自适应权值剪枝方法，以优化TCN模型性能，解决了多模态数据融合及现有基于深度学习的情绪识别模型的可解释性差的问题。

公开(公告)号：CN114790442A

公开(公告)日：2022-07-26

申请号：CN202210299932.5

申请日：2022-03-25

申请人： 徐州医科大学

发明人： 郑纪伟 ,  蒋海涛 ,  李芳 ,  徐先知 ,  朱宁畅 ,  张恺 ,  秦莹

IPC分类号： C12N5/0775 ,  C12N5/077 ,  C12Q1/02

摘要： 本发明涉及医疗研究技术领域，且公开了一种SNHG5参与调控骨髓间充质干细胞成骨分化和凋亡的方法，所用方法如下：S1、细胞培养和成骨分化诱导，S2、细胞转染，S3、PCR检测，S4、蛋白质印迹分析，S5、碱性磷酸酶活性测定，S6、茜素红染色，S7、细胞凋亡检测，S8、半胱天冬酶3活性检测，S9、统计学分析，该SNHG5参与调控骨髓间充质干细胞成骨分化和凋亡的方法，为了能够诱导成熟的人骨髓间充质干细胞与未成熟人骨髓间充质干细胞进行分化，在细胞细胞达到80‑90％融合度时，需要在普通培育基中添加10mMβ‑甘油磷酸(Sigma‑Aldrich,St.Louis,MO)、100nM地塞米松(Sigma‑Aldrich)和200μM抗坏血酸(Sigma‑Aldrich)使其混合为骨诱导培养基，以达到诱导成骨分化的目的。