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公开(公告)号：CN113507360B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110715134.1
申请日：2021-06-26
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的科技大数据的交换与共享的系统与方法，所述系统包括数据提供方与数据请求方，所述数据提供方是指将提供科技大数据，并将所述科技大数据通过区块链发布到区块链网络中，供其他科研参与者访问使用的科研机构或个人；所述数据请求方是指访问数据提供方提供的数据的科研机构或个人。本发明的优势在于，解决科技大数据在共享交换问题。采用区块链构建新型大数据交换系统，通过区块链的去中心化和去信任的方式集体维护可靠的分布式数据库，并通过区块链的可溯源特性确保数据可信以及实现版权保护和版权流动。
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公开(公告)号：CN114095518B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202111303601.6
申请日：2021-11-05
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/1042 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种基于多级委员会共识的科技数据确权与追踪保护的方法，所方法包括以下步骤，每个科研人员、研究机构等均可申请加入联盟链，在检查满足准入条件后，即可加入联盟链，同时生成一对公私钥；数据发布确权，联盟链系统中的用户，在想要发布数据时成为数据方，并从系统中获得一个唯一的且与即将发布数据相关的追溯码Cid；数据跟踪记录，数据在使用时需要对其生命周期进行记录；数据追踪，将汇总查询到的数据结果发送给需要做数据追踪的用户。本发明有益效果在于，解决科技大数据在数据交易过程中产生的数据侵权问题。该方法采用双链联盟链构建科技大数据的追踪保护与确权系统，通过联盟链的去中心化和去信任的方式维护一个可靠的分布式数据库。将数据视为目标对象，记录关于数据的所有行为，实现对数据的追踪保护和可信确权。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115629885B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211644417.2
申请日：2022-12-21
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请公开了群智感知中基于局部预算共享的多源任务分配方法及系统，其中方法包括：确定角色类型；角色类型包括：任务请求者、移动群智感知平台和移动群智感知参与者；通过移动群智感知平台收集感知任务；根据感知任务，建立多源感知任务分配模型；基于多源感知任务分配模型来获取最佳分配方案。本申请采用聚合的思想，通过将位置相近且相似的感知任务聚合并使他们共享预算。并设计一种路径规划方法帮助参与者在任务截止日期前以较低的成本完成任务。最后迭代地为每个感知任务分配合适的参与者，以实现任务分配的目标：最大化任务完成质量和最小化总的移动距离。解决移动群智感知中感知任务与参与者双重异构的多任务分配问题。
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公开(公告)号：CN113507360A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110715134.1
申请日：2021-06-26
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的科技大数据的交换与共享的系统与方法，所述系统包括数据提供方与数据请求方，所述数据提供方是指将提供科技大数据，并将所述科技大数据通过区块链发布到区块链网络中，供其他科研参与者访问使用的科研机构或个人；所述数据请求方是指访问数据提供方提供的数据的科研机构或个人。本发明的优势在于，解决科技大数据在共享交换问题。采用区块链构建新型大数据交换系统，通过区块链的去中心化和去信任的方式集体维护可靠的分布式数据库，并通过区块链的可溯源特性确保数据可信以及实现版权保护和版权流动。
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公开(公告)号：CN116502862A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310684913.9
申请日：2023-06-09
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047
Abstract: 本发明提出移动群智感知中基于社会福利进行任务分配的方法，包括：基于广义最短路径算法，获取任务的候选工人集合，基于所述候选工人集合，获取执行任务的候选工人；基于鲁宾斯坦讨价还价博弈模型，获取多约束条件下云平台与所述候选工人博弈的任务价格的最优解；基于所述最优解，完成任务分配，获取最大化后的社会福利。本发明可以在完成任务分配的同时实现社会福利的最大化，提升群智感知的感知质量。
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公开(公告)号：CN115629885A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211644417.2
申请日：2022-12-21
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请公开了群智感知中基于局部预算共享的多源任务分配方法及系统，其中方法包括：确定角色类型；角色类型包括：任务请求者、移动群智感知平台和移动群智感知参与者；通过移动群智感知平台收集感知任务；根据感知任务，建立多源感知任务分配模型；基于多源感知任务分配模型来获取最佳分配方案。本申请采用聚合的思想，通过将位置相近且相似的感知任务聚合并使他们共享预算。并设计一种路径规划方法帮助参与者在任务截止日期前以较低的成本完成任务。最后迭代地为每个感知任务分配合适的参与者，以实现任务分配的目标：最大化任务完成质量和最小化总的移动距离。解决移动群智感知中感知任务与参与者双重异构的多任务分配问题。
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公开(公告)号：CN114095518A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111303601.6
申请日：2021-11-05
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/1042 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种基于多级委员会共识的科技数据确权与追踪保护的方法，所方法包括以下步骤，每个科研人员、研究机构等均可申请加入联盟链，在检查满足准入条件后，即可加入联盟链，同时生成一对公私钥；数据发布确权，联盟链系统中的用户，在想要发布数据时成为数据方，并从系统中获得一个唯一的且与即将发布数据相关的追溯码Cid；数据跟踪记录，数据在使用时需要对其生命周期进行记录；数据追踪，将汇总查询到的数据结果发送给需要做数据追踪的用户。本发明有益效果在于，解决科技大数据在数据交易过程中产生的数据侵权问题。该方法采用双链联盟链构建科技大数据的追踪保护与确权系统，通过联盟链的去中心化和去信任的方式维护一个可靠的分布式数据库。将数据视为目标对象，记录关于数据的所有行为，实现对数据的追踪保护和可信确权。
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