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公开(公告)号：CN119719337A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411789756.9
申请日：2024-12-06
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/334 , G06F16/335 , G06F40/194 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N5/04 , G06N3/0455
Abstract: 本发明介绍了一种结合大语言模型出色的语义理解能力与传统的词汇对比技术的多阶段相似功能点描述文本检索和对比算法。通过采用多语言同义转写技术，我们预先构建了可能的同义表达文本库；然后利用向量库技术将这些文本转换成向量形式并建立索引，以此来提高检索的速度和准确性。最后，通过融合大语言模型和传统词义对比算法，我们能够综合评估文本间的相似性。本发明能够精准地提取功能点描述文本的核心意义，并有效地分辨相似的功能点和不同的功能点，从而实现了更加精确和高效的功能点对比。其应用有助于减少信息化建设过程中的重复建设的工作。
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公开(公告)号：CN115148379B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210634304.8
申请日：2022-06-06
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种利用边缘计算实现独居老人智能健康监护的系统，系统框架上包括用户层、展现层、云数据中心层、边缘服务器层、数据预处理层和设备感知层。本发明系统中各个部分相互配合，实现了健康监护便捷化、辅助诊断准确化、紧急通知迅速化、隐私保护全面化、辅助功能贴心化的目的，最大程度的提升了智慧医疗的效率、准确率和安全性，成为守护在独居老人或患者身边的智慧医生。将本发明系统部署到实际应用场景中，不仅能够时刻守护独居老人的身体健康，帮助老人进行疾病自检，为老人的健康与生活质量提供支持和保障，还能有效降低老人的受伤概率，降低家庭和社会负担，助力现代化国家建设。
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公开(公告)号：CN116258353A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310538895.3
申请日：2023-05-15
Applicant: 民航成都信息技术有限公司 , 电子科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/30
Abstract: 本发明涉及航班地勤保障技术领域，尤其涉及航班地勤节点执行序列的确定方法、装置、设备及介质，该方法包括：对执行用户序列或执行顺序序列中，部分航班地勤节点的执行用户或部分航班对应的执行顺序进行交叉、变异，得到交叉执行序列和变异执行序列；从所有初始执行序列、所有交叉执行序列和所有变异执行序列中筛选出最新的初始执行序列；若最新的初始执行序列的数量小于预设数量，则继续交叉、变异；否则，将最新的初始执行序列确定为目标执行序列。通过本申请的方式，能够确定目标执行序列，以执行所有航班地勤节点，提高了执行航班地勤节点的执行效率。
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公开(公告)号：CN115563650A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211262070.5
申请日：2022-10-14
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习实现医疗数据的隐私保护系，涉及医疗数据管理技术领域，包括医疗终端设备、医疗边缘服务器和医疗云中心服务器；医疗终端设备可通过变分建模对医疗数据进行预处理以实现隐私增强并得到模型训练数据；医疗边缘服务器用于将模型训练数据传入多模态模型，筛选得到生命体征区域特征，对全局医疗模型进行训练，得到局部模型，在局部模型梯度中加入本地微分扰动噪声；初始化和更新全局医疗模型。本发明为基于联邦学习的云边、智能、安全、可信的架构，能实现云边智能协同下的医疗模型训练；实现了医疗数据多模态融合的细粒度分类，提高了模型的准确率；将变分建模和差分隐私集成到系统架构中，确保医疗数据的高机密性。
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公开(公告)号：CN115037618A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210634941.5
申请日：2022-06-06
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L41/082 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L67/025 , H04L67/30 , H04L9/40 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于KubeEdge的轻量级边缘智能协同联邦学习平台，包括Cloud Core云端核心模块、Edge Core边缘核心模块、云控制系统、客户端；Edge Core边缘核心模块上部署有边缘聚合中心；Cloud Core云端核心模块上部署有云聚合中心。本发明将边缘计算和联邦学习进行有效的结合，在KubeEdge平台基础上实现了高效率、高准确率、可用、可扩展的边缘智能协同联邦学习，不仅在数据应用上提供轻量级、低时延、安全可靠的平台支持，而且使联邦学习的实验环境更加仿真，实现更为精准、有效的机器学习建模，满足智能交通、智慧园区、智慧能源、智慧工厂、智慧银行、智慧工地、CDN等行业中的用户隐私保护、数据安全的需求，进而更好地为智慧城市及相关配套产业的发展提供良好的基础和保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112769936B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110031188.6
申请日：2021-01-11
Applicant: 电子科技大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04L67/1042 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种基于投票与信用机制的POVT共识算法，所述基于投票与信用机制的POVT共识算法通过引入投票机制来更加公平地选择出块节点，彻底避免节点之间的算力竞争，并且引入的信用机制能够保证参与共识的节点的可靠性，同时降低权益对记账权分配的影响，从而增大对系统发起权益粉碎攻击等的难度。
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公开(公告)号：CN114244456A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111589637.5
申请日：2021-12-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B17/336 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的无线电数据增扩与分类方法，利用GAN捕获样本数据分布，生成具有原始数据分布特征的高质量“伪造”数据，从而解决获取无线调制数据困难与成本较高的问题；优化了调制数据分类模型，提出了调制分类模型AMCST，提高了调制数据的分类准确率。通过在公共数据集上的实验，证明了所提出的数据增扩方法可以极大地提高调制分类模型AMCST分类准确率。在未来的工作中，本发明将研究其他深度学习模型，如变分自编码器及其变种，在调制数据增扩领域的应用。
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公开(公告)号：CN108629302A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810373657.0
申请日：2018-04-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及的是一种基于卷积神经网络的用眼行为识别方法，具体是采用卷积神经网络实现对多通道的眼电(Electro-oculogram，EOG)信号的个体用眼行为模式识别方法，包括EOG信号采集模块、信号预处理模块和眼动信号-行为状态判断模块。EOG信号采集模块有别于传统采集方法，适用于可穿戴移动设备，且采用干电极，更好的实现对眼电信号的采集。信号预处理模块使用Butterworth滤波器，对原始数据中干扰信号进行滤波，并用Z-score方法进行标准化，接着用信号分帧提取算法将原始信号切割成一个个数据帧，便于神经网络训练。眼动信号-行为状态判断模块使用CNN神经网络对EOG信号进行分类，实现对阅读、休息和使用手机用眼行为的判断。
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公开(公告)号：CN105279626A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510608491.2
申请日：2015-09-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明针对快递行业的信息化管理相关技术的研究，提出了一种基于移动终端的双线架构快递信息保护方法。本发明中，快递员收快递时，将用户隐私信息输入快递员客户端本地数据库中，使用掌纹认证代替传统签字认证，同时根据快递信息生成唯一二维码贴在快递上；其次，通过改进SQLCipher加密数据库实现对快递信息的封锁，保证了快递信息的安全性；在快递运输时，用户隐私信息通过扫二维码在快递员之间通过蓝牙传输，将快递员、快递公司等与用户隐私信息相隔离，而快递还是通过传统物流网运输；为提高快递业务的效率，提出了基于网状结构的定向推出式分拣模型，设计了基于Floyd算法的路径优化方案，使得分拣模型与路径优化方案相互配合，相得益彰。
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