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公开(公告)号：CN104468838A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410840167.9
申请日：2014-12-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/16 , H04L67/02 , H04L67/104 , H04L67/322
Abstract: 本发明公开一种P2P网路和发布订阅模式的Web服务选择方法，将服务发布者、服务请求者和服务管理者组成P2P覆盖网的各节点；服务发布者向服务管理者发布具有QoS属性特征的Web服务，服务请求者向服务管理者订阅具有QoS要求的Web服务；服务管理者对服务发布者或服务管理者发送来的消息进行分类处理；若判断为服务的发布，则将该服务加入服务管理者维持的多维索引结构中；若判断为服务的订阅，则将该服务与服务管理者维持的多维索引结构进行匹配，并选择出匹配成功的Web服务发送给服务请求者。本发明有效的提高了匹配效率和服务QoS变化的实时响应，并增加了发布订阅系统的性能和功能。
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公开(公告)号：CN119399065A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411412671.9
申请日：2024-10-11
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06T5/73 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于CNN与Transformer结合的图像去模糊方法，该方法利用公开数据集准备训练、验证和测试集。在编码器阶段采用逆残差快速傅里叶变换来提取输入模糊图像的特征，使用了像素注意力特征融合模块。解码器部分则引入了通道调制自注意力机制和混合尺度前馈网络，实现全局上下文建模并获取更多信息。此外，在解码器中还应用了同尺度特征融合模块，以便于学习图像的层次信息并丰富特征表示。为该方法在解码器第一层和特征加强网络中使用小型U型网络进行多尺度学习。最终，通过将增强后的特征与原始图像合并，生成清晰的去模糊图像。此方法通过优化模型参数并引入多种创新机制，提升了图像去模糊的效果以及模型的泛化性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111241583B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010033257.2
申请日：2020-01-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种可穿戴设备分类属性个性化本地差分隐私保护方法及系统，所述系统是基于不可信的第三方数据存取服务端，在系统初始化阶段，可认证授权机构将整体隐私预算发送给可穿戴设备端，同时为可穿戴设备端和第三方数据存取服务端提供对称加密和对称解密服务，可穿戴设备端通过可认证授权机构和第三方数据存取服务端完成数据上传，敏感数据使用方发起数据查询请求，第三方数据存取服务端接收该查询请求并进行响应。本发明为可穿戴设备提供个性化隐私需求的同时降低通信代价，同时让任何第三方数据存取服务端在不知道可穿戴设备隐私数据的情况下获得分类属性的频数估计，从而实现了高可用性、低通信代价和个性化的多维数据隐私保护。
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公开(公告)号：CN114947802A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210387565.4
申请日：2022-04-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: A61B5/0536 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了基于疏密两种网格剖分模型的粒子群优化电阻抗成像方法，涉及电阻抗成像技术领域，其技术方案要点是：具体包括以下步骤：S1：构建原始模型，记为模型0，并生成初始电导率分布σ0；S2：在模型0的基础上对感兴趣区域ROI进行网格细划分，其他区域不变构建模型I，其他区域进行网格合并构建模型II；S3：构建模型0到模型I、模型I到模型II之间的电导率转换矩阵；S4：根据求出的上述电导率转换矩阵，获得由σ0映射到模型I和模型II对应的电导率分布值σI和σII；S5：采用粒子群优化算法基于模型I和模型II进行电阻抗成像中正问题和逆问题的求解。该方法解决了粒子群算法中的维度灾难问题，从而提高了目标的定位准确度和成像的速度。
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公开(公告)号：CN109981723B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201910065280.7
申请日：2019-01-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/911
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于深度强化学习的文件缓存处理系统及方法、通信系统，所述基于深度强化学习的文件缓存处理方法包括以下步骤：缓存请求者的属性信息，每个请求缓存内容的大小和可利用的缓存资源的设备属性信息被移动基站收集，作为决策智能体的输入信息；决策智能体在设定时间范围内根据随机梯度下降方法和推演并设计缓存匹配的操作；输出一个最优的匹配，即具有最大的系统效益，分配缓存资源。仿真实验的数值结果表明，该算法可以有效地分配缓存资源，降低系统能耗，最大化系统效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108833139B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201810492657.2
申请日：2018-05-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于类别属性划分的OSSEC报警数据聚合方法，该方法包括：S1.采集原始OSSEC报警数据；S2.对原始OSSEC报警数据进行标准化得到标准化OSSEC报警数据；S3.对步骤S1采集的报警数据进行预处理；S4.对步骤S2所述的OSSEC报警数据进行处理使得每条OSSEC报警数据升序逐层匹配；S5.计算每条OSSEC报警数据各属性的相似度。S6.计算每条OSSEC报警数据全局相似度以及计算每条OSSEC报警数据的各个属性的权重值；S7.根据步骤S5得到的各属性的相似度以及步骤S6得到的各属性的权重值计算每条OSSEC报警数据的全局相似度；并计聚合结果。本发明打破了常规的单一依赖时间属性聚合比较，引入嵌套从属关系的思想，采用类别属性划分算法实现报警数据类别属性逐层升序聚合从而灵活计算相邻报警数据的属性相似度。同时，有效地提高了OSSEC报警数据聚合率和系统检测率，以及降低了系统误报率。
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公开(公告)号：CN111241583A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010033257.2
申请日：2020-01-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种可穿戴设备分类属性个性化本地差分隐私保护方法及系统，所述系统是基于不可信的第三方数据存取服务端，在系统初始化阶段，可认证授权机构将整体隐私预算发送给可穿戴设备端，同时为可穿戴设备端和第三方数据存取服务端提供对称加密和对称解密服务，可穿戴设备端通过可认证授权机构和第三方数据存取服务端完成数据上传，敏感数据使用方发起数据查询请求，第三方数据存取服务端接收该查询请求并进行响应。本发明为可穿戴设备提供个性化隐私需求的同时降低通信代价，同时让任何第三方数据存取服务端在不知道可穿戴设备隐私数据的情况下获得分类属性的频数估计，从而实现了高可用性、低通信代价和个性化的多维数据隐私保护。
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公开(公告)号：CN109739585A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811632271.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 广西交通科学研究院有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于spark集群并行化计算的交通拥堵点发现方法，涉及轨迹大数据挖掘技术领域，解决的技术问题是如何对海量轨迹数据进行快速聚类以及发现城市热门区域的交通拥堵源，包括如下步骤：（一）对海量数据的预处理，包括补全轨迹点间的误差以及消除一定区域内一段时间的轨迹点冗余；（二）采用网格-均值聚类算法聚类得到目标多个数据样本；（三）采用邻域最大密度网格聚类算法，聚类得到城市热门交通路网模型；（四）采用邻域密度差算法，计算出相邻网格密度差，得到交通拥堵源，并将得到的结果保存在spark内存中。本发明能够对海量数据快速聚类,得到城市交通路网模型,实现了交通拥堵源区域的快速发现。
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公开(公告)号：CN104954447B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201510288622.3
申请日：2015-05-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种支持属性基加密的移动智能设备安全服务实现方法和系统，其构建的属性基加密服务系统由认证服务提供者和属性基加密代理组成。在系统初始化时，认证服务提供者生成属性基加密系统的公钥和主钥，同时发给加密代理。一方面，为移动智能设备上传数据到第三方提供属性基加密服务，另一方面，为移动智能设备下载数据提供属性基解密服务。移动智能设备通过认证服务提供者和加密代理实现了对于数据上传和下载的第三方属性基加密，能够实现对数据采用用户身份的细粒度访问控制。本发明可实现对数据的属性基加密和基于ABE的细粒度管理，且具有数据安全性高、开销小和加解密的速度快的特点。
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公开(公告)号：CN107360399A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710576231.0
申请日：2017-07-14
Applicant: 深圳市鼎芯无限科技有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于P2P技术的海量移动云视频监控服务发布及订阅方法，涉及远程网络视频监控技术领域,解决的技术问题是如何实现海量视频数据的存储转发及海量视频监控服务的高效管理，该方法包括以下步骤：（1）IP Camera视频监控服务发布端发布视频监控服务；（2）云架构流媒体服务平台转发并存储视频数据；（3）视频监控服务订阅端订阅视频监控服务；（4）事件代理服务器管理视频监控服务。采用本发明的技术方案实现了海量视频数据的存储转发和海量移动云视频监控服务的高效管理。
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