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公开(公告)号：CN117201749B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311464938.4
申请日：2023-11-07
申请人： 长春工业大学
摘要： 本发明公开了基于5G无线通信的智慧校园监护系统，通过一组移动处理端与摄像监控单元中的微距感应装置信号互联，获取距离参数后生成变动曲线，实时获取当前移动处理端的流向参数后由中央处理单元获取报警参数，通过5G网络的实时数据信号传输实现了移动监控目标的实时监测及防护，提高了校园安全防护等级，通过智能算法及配置的模型实现了校园的移动全能监护，解决了现有学校监护系统传输速度低、延迟高、受限大及移动安全实时保障不足的问题。
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公开(公告)号：CN117201749A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311464938.4
申请日：2023-11-07
申请人： 长春工业大学
摘要： 本发明公开了基于5G无线通信的智慧校园监护系统，通过一组移动处理端与摄像监控单元中的微距感应装置信号互联，获取距离参数后生成变动曲线，实时获取当前移动处理端的流向参数后由中央处理单元获取报警参数，通过5G网络的实时数据信号传输实现了移动监控目标的实时监测及防护，提高了校园安全防护等级，通过智能算法及配置的模型实现了校园的移动全能监护，解决了现有学校监护系统传输速度低、延迟高、受限大及移动安全实时保障不足的问题。
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公开(公告)号：CN118473829B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410921013.6
申请日：2024-07-10
申请人： 长春工业大学
IPC分类号： H04L9/40 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种IPv6网络安全防护系统，本发明涉及网络通信技术领域。包括以下结构：流量数据采集模块，用于采集历史安全事件记录数据；数据预处理模块，用于获取已识别恶意流量和正常流量的流量数据，将预处理后的数据一一映射生成检测数据集；安全系数计算模块，用于计算对应流量的安全系数；预测模型构建模块，用于构建卷积神经网络，以对应的流量的安全系数作为标签，对初始神经网络进行训练，获得安全预测模型；实时安全检测模块，用于采集实时的流量数据，输入建立安全获得的安全预测模型中，获得对应流量安全系数，结合流量请求频率和会话持续时间，生成综合网络安全参数；网络安全防护模块，用于根据综合网络安全参数，判断流量的类型。
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公开(公告)号：CN114423225A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111572304.1
申请日：2021-12-21
申请人： 长春工业大学
摘要： 本发明公开了一种具有防护性能的数据中心交换机，涉及数据中心交换机技术领域，包括底板，底板上固定连接有外壳，外壳的正面转动安装有透明门板，所述底板上固定安装有数据交换模块架支撑板，数据交换模块架支撑板上固定安装有至少三组数据交换模块架，每组所述数据交换模块架上均滑动安装有数据交换模块。本发明通过设置鼓风机构，可以加快相邻两个数据交换模块之间的空气流动，从而提升数据交换模块的散热性能；通过水雾将其静电荷释放到水中，同时水雾还会增加外壳内部的相对湿度，从而进一步的减少了静电的产生；通过设置冷凝机构，可以对水蒸气进行冷凝，实现水的循环利用，并且可以调节空气的相对湿度。
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公开(公告)号：CN118707863A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411212024.3
申请日：2024-08-30
申请人： 长春工业大学
IPC分类号： G05B15/02 , G05B19/418
摘要： 本发明涉及智能家居技术领域，公开了一种用于调控室内环境互联网智能家居控制系统及其方法，该系统包括数据采集层，通过智能传感器采集室内实时温度、湿度和光照数据；数据处理层，被配置为根据所述实时数据判断是否调整室内环境的控制参数，并存储所述实时数据、预设目标参数、控制参数；设备控制层：参数调整层，存储有历史环境数据，结合数据处理层存储的实时数据生成用户环境偏好；设备控制层接收数据处理层和参数调整层的室内环境监测数据、分析结果和目标调整参数。本发明不仅实现了对室内环境的精准调控，还通过用户交互模块、参数调整层等多项创新功能，提升了用户体验和系统智能化水平。
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公开(公告)号：CN118473829A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410921013.6
申请日：2024-07-10
申请人： 长春工业大学
IPC分类号： H04L9/40 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种IPv6网络安全防护系统，本发明涉及网络通信技术领域。包括以下结构：流量数据采集模块，用于采集历史安全事件记录数据；数据预处理模块，用于获取已识别恶意流量和正常流量的流量数据，将预处理后的数据一一映射生成检测数据集；安全系数计算模块，用于计算对应流量的安全系数；预测模型构建模块，用于构建卷积神经网络，以对应的流量的安全系数作为标签，对初始神经网络进行训练，获得安全预测模型；实时安全检测模块，用于采集实时的流量数据，输入建立安全获得的安全预测模型中，获得对应流量安全系数，结合流量请求频率和会话持续时间，生成综合网络安全参数；网络安全防护模块，用于根据综合网络安全参数，判断流量的类型。
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