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公开(公告)号：CN113496350A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110654160.8
申请日：2021-06-11
申请人： 成都金融梦工场投资管理有限公司 , 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于区块链面向多任务发布者的众包实现方法，属于区块链技术领域。本发明的技术方案为：在区块链平台上配置用户注册合约、众包任务创建智能合约、任务选择合约、工作者选择合约和质量评估智能合约，基于所配置的多个智能合约实现面向多任务者的众包发布、参与工作者的确认和任务完成情况的评估及其奖励。本发明针对传统众包平台缺乏透明性与参与众包过程需要高昂成本等问题，提出了一种基于区块链技术面向多任务者的众包方法，以实现工作者对于众包任务的合理选择，保证众包任务奖励的合理发放，避免传统中心化平台带给众包任务执行过程的风险。
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公开(公告)号：CN113496258B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202110718018.5
申请日：2021-06-28
申请人： 成都金融梦工场投资管理有限公司 , 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于边缘计算的物联网设备非共享数据训练方法，该方法采用边缘计算，将数据训练模型部署在终端设备，并在终端设备上运行算法，以减轻云服务器的压力，由远程的数据库/服务器将需要训练的数据发送至云平台，再由云平台将训练模型及相关数据部署至终端设备，之后终端设备使用各自的数据对各自的模型分别进行训练，不同的数据提供方不需要将己方用来训练的数据分享给其他方。本发明减少了中心服务器与终端设备的部分通讯成本，设计的数据加密训练流程，可以实现在数据训练的过程中对己方数据的保密，不会泄露给其他机构。
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公开(公告)号：CN113496258A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110718018.5
申请日：2021-06-28
申请人： 成都金融梦工场投资管理有限公司 , 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于边缘计算的物联网设备非共享数据训练方法，该方法采用边缘计算，将数据训练模型部署在终端设备，并在终端设备上运行算法，以减轻云服务器的压力，由远程的数据库/服务器将需要训练的数据发送至云平台，再由云平台将训练模型及相关数据部署至终端设备，之后终端设备使用各自的数据对各自的模型分别进行训练，不同的数据提供方不需要将己方用来训练的数据分享给其他方。本发明减少了中心服务器与终端设备的部分通讯成本，设计的数据加密训练流程，可以实现在数据训练的过程中对己方数据的保密，不会泄露给其他机构。
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公开(公告)号：CN106842248A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611047839.6
申请日：2016-11-23
申请人： 西安电子科技大学昆山创新研究院 , 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开一种提高北斗接收机定时定位速度的新方法，该方法在北斗接收机的数字基带信号的处理中使用基于插值滤波算法的全数字解调技术，可以克服传统的北斗卫星接收机中需要将信号反馈到前面进行反馈控制以及在采用高效传输方式时锁相环设计困难等问题，本发明在信号跟踪环路中采用开环结构，解调使用的本地参考载波和采样时钟都震荡于固定的频率，利用定时误差估计值控制内插滤波器对独立采样到的信号样本进行插值运算，实现载波和伪码的同步跟踪，更快的剥离出数据码，具有执行效率好、速度快、集成度高等优点。
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公开(公告)号：CN106056088A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610390003.X
申请日：2016-06-03
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06K9/00
CPC分类号： G06K9/00288
摘要： 本发明公开了一种基于自适应虚拟样本产生准则的单样本人脸识别方法，主要解决现有技术人脸识别率低的问题。其实现步骤为：1.选取人脸图像并划分训练和测试样本集；2.对训练样本进行奇异值分解，根据分解后的基图像重构新的训练样本图像；3.结合训练样本图像和新的重构图像构造虚拟训练样本图像，并对训练样本图像和虚拟训练样本图像分块，构成块训练样本集；4.利用这些块训练样本训练最优投影空间；5.用同样的方法对测试样本分块，将其投影到最优空间，得到块样本特征；6.根据块样本特征对块测试样本分类，用最大投票准则得到最终识别结果。本发明减小了人脸识别中鉴别信息的缺失，提高人脸识别率，可用于身份证、驾照和护照的识别。
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公开(公告)号：CN106295791A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610616742.6
申请日：2016-07-29
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06N3/00
CPC分类号： G06N3/006
摘要： 本发明公开了一种用于寻找旅行商最优路径的方法，主要解决现有的蚁群算法在寻找旅行商最优路径时，易陷入局部最优解，最优路径长度不够准确的问题。其实现步骤为：1.输入旅行商TSPLIB数据库里城市坐标数据，参数初始化；2.设置计算全局最优路径的最大循环次数；3.设循环次数Nc＝1，通过蚁群算法开始第一次循环，计算第一次最优路径长度Cb，完成信息素浓度更新；4.返回步骤3，循环次数Nc加1，本次循环完成后,记录本次最优路径长度；5.判断循次数Nc是否达到1000次，若是，循环结束，输出最终的全局最优路径长度。本发明提高了寻找旅行商最优路径的准确度，避免陷入局部最优解，可用于寻找旅行商最优路径。
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公开(公告)号：CN106127734A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610416017.4
申请日：2016-06-13
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T2207/10088
摘要： 本发明公开了一种基于模糊思想和水平集框架的MRI图像分割方法，主要解决原始分割方法在分割核磁共振图像MRI过程中无法克服强度非均匀现象和噪声干扰而产生的分割错误和演算速度缓慢的问题。其实现步骤是：1.输入原始核磁共振图像；2.对磁共振图像矩阵进行迭代计算，求得磁共振图像矩阵I对应的隶属度矩阵u；3.调整演化推进参数，保证隶属度矩阵u在目标轮廓处精确收敛；4.用隶属度矩阵u的不同元素值代表图像矩阵I中的不同区域，得到预想的分割结果。本发明能更有效和快速的完成核磁共振图像的分割过程，得到精确的目标区域，可用于MRI医疗图像中大脑肿瘤探测和癌细胞检查。
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公开(公告)号：CN106056088B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610390003.X
申请日：2016-06-03
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明公开了一种基于自适应虚拟样本产生准则的单样本人脸识别方法，主要解决现有技术人脸识别率低的问题。其实现步骤为：1.选取人脸图像并划分训练和测试样本集；2.对训练样本进行奇异值分解，根据分解后的基图像重构新的训练样本图像；3.结合训练样本图像和新的重构图像构造虚拟训练样本图像，并对训练样本图像和虚拟训练样本图像分块，构成块训练样本集；4.利用这些块训练样本训练最优投影空间；5.用同样的方法对测试样本分块，将其投影到最优空间，得到块样本特征；6.根据块样本特征对块测试样本分类，用最大投票准则得到最终识别结果。本发明减小了人脸识别中鉴别信息的缺失，提高人脸识别率，可用于身份证、驾照和护照的识别。
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公开(公告)号：CN106127734B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201610416017.4
申请日：2016-06-13
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/10
摘要： 本发明公开了一种基于模糊思想和水平集框架的MRI图像分割方法，主要解决原始分割方法在分割核磁共振图像MRI过程中无法克服强度非均匀现象和噪声干扰而产生的分割错误和演算速度缓慢的问题。其实现步骤是：1.输入原始核磁共振图像；2.对磁共振图像矩阵进行迭代计算，求得磁共振图像矩阵I对应的隶属度矩阵u；3.调整演化推进参数，保证隶属度矩阵u在目标轮廓处精确收敛；4.用隶属度矩阵u的不同元素值代表图像矩阵I中的不同区域，得到预想的分割结果。本发明能更有效和快速的完成核磁共振图像的分割过程，得到精确的目标区域，可用于MRI医疗图像中大脑肿瘤探测和癌细胞检查。
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