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公开(公告)号：CN114782988A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210322348.7
申请日：2022-03-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向施工环境的多级安全预警方法，本发明属于安全预警领域。一种面向施工环境的多级安全预警方法，采用分级预警机制，提高了施工大数据多级安全预警的系统性、准确性与可靠性；对采集的数据进行标签化与危险性划分，通过深度挖掘多维多要素数据之间的关联关系，在保障准确度与时效性的前提下，有效节省了预警成本；在检测过程中，结合现有先进算法提出了适用于项目施工场景的视觉深度分析方案，本发明有效的预防安全检测中出现死角的情况发生，并赋予了系统动态调整预警等级的能力。
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公开(公告)号：CN110365671A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910610945.8
申请日：2019-07-08
Applicant: 西安交通大学深圳研究院
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种支持隐私保护的群智感知激励机制方法，任务发布者通过服务器发布任务，任务执行者在数据提交前先进行任务执行者服务属性与任务需求间的匹配，然后根据匹配结果服务器选择任务执行者并推送任务信息；任务执行者和服务器提供匹配度计算相应证据到可信第三方的公告栏上进行验证；合格的任务执行者提交参与任务数的密文形式到可信第三方的公告栏上，计算所有合格任务执行者的密文以得到不同任务的参与人数；任务工作者通过任务发布者提交到公告栏上的真值承诺和数据质量表验证所得到的数据质量，任务发布者根据任务参与人数和数据质量表计算报酬并奖励任务执行者和服务器。本发明提高了任务发布者最终获得的任务结果的质量。
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公开(公告)号：CN111400747B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010113193.7
申请日：2020-02-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F21/62 , G06F16/215 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹隐私保护的度量方法，针对两种常见的轨迹隐私保护方法提供了两种度量方法，对移动用户的轨迹隐私保护程度进行量化，清晰反映用户隐私安全程度和隐私泄露程度。针对基于概化的隐私保护方法，提出面向轨迹的距离度量指标，对轨迹的相交进行判断，计算相交程度；并对最终形成同步的轨迹进行距离度量和相似性计算；针对基于混淆区的隐私保护方法中，提出面向分布概率的信息熵指标，对轨迹计算概率向量；根据信息熵计算隐私保护函数，完成基于轨迹隐私保护的度量。上述轨迹隐私保护的两种度量方法能够有效评估两种常见隐私保护方法的强度并分析数据被保护前后的扭曲程度和有效性。
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公开(公告)号：CN111177743B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201911243195.1
申请日：2019-12-06
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种面向信用大数据的风险控制方法及其系统，由终端设备完成数据的采集，服务器完成数据融合、清洗以及属性标签与主体标签的标注等实现数据预处理；再针对可信终端采集的原生数据设计风险控制模块，通过对数据进行标签化处理与敏感性划分，将数据划分成不同敏感等级，实现一级风险控制；再针对数据存储平台的使用者的初始信用度问题，通过分析原生数据中主体标签，评估数据访问者的初始信任度与权限，达到二级风险控制的目的；最后，针对系统、存储平台需要实时监控数据访问者行为这一问题，根据访问者行为动态界定主体信任度，从而完成面向信用大数据的三级风险控制。
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公开(公告)号：CN113157920B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202110378141.7
申请日：2021-04-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器阅读理解范式的方面级情感分析方法及系统，从原始数据集中提取出本方法所需的方面级情感分析数据；对提取出的方面级情感分析数据构造具有段落、问题、选项和答案形式的多项选择问答对；构建一个机器阅读理解的深度神经网络模型；将构造的多项选择问答对作为深度神经网络模型的输入，模型的输出为方面类别对应各个情感极性的概率值。本发明方法通过借鉴机器阅读理解领域中先进的解决方案，将机器阅读理解领域中的多项选择范式跨领域的应用在方面级情感分析领域。能够充分的捕捉段落、方面类别和各个情感极性之间的信息，可更好的对方面类别进行情感极性的预测，以便更好的支撑方面级情感分析的应用研究。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112487465B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202011477233.2
申请日：2020-12-15
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种跨网络动态业务流验证方法、系统、存储介质及计算设备，通过PBFT共识机制将节点地址信息及公钥上传至区块链，实现节点入网申请与面向自签名证书的分布式密钥存储；针对节点的业务请求行为，基于区块链的共识机制，分布式验证节点对节点身份进行验证，业务序号生成，业务摘要上链存储与业务流许可返回，实现跨网络业务请求上链记录；针对跨网络业务流所需的业务按序完成需求，通过引入业务完成标识机制，将实时业务及处理节点信息上传至区块链，实现业务连续性的有效验证；针对跨网络业务在传输过程中被篡改的情况，利用历史路由路径追踪技术挖掘跨网络业务流传输中可能存在的恶意网段，通过在重传过程中标识不良路由节点，实现对恶意网段再次篡改业务流可能性的削减。
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公开(公告)号：CN110365671B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910610945.8
申请日：2019-07-08
Applicant: 西安交通大学深圳研究院
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种支持隐私保护的群智感知激励机制方法，任务发布者通过服务器发布任务，任务执行者在数据提交前先进行任务执行者服务属性与任务需求间的匹配，然后根据匹配结果服务器选择任务执行者并推送任务信息；任务执行者和服务器提供匹配度计算相应证据到可信第三方的公告栏上进行验证；合格的任务执行者提交参与任务数的密文形式到可信第三方的公告栏上，计算所有合格任务执行者的密文以得到不同任务的参与人数；任务工作者通过任务发布者提交到公告栏上的真值承诺和数据质量表验证所得到的数据质量，任务发布者根据任务参与人数和数据质量表计算报酬并奖励任务执行者和服务器。本发明提高了任务发布者最终获得的任务结果的质量。
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公开(公告)号：CN110852203B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201911032396.7
申请日：2019-10-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于视频特征学习的多要素可疑人员识别方法，包括：对监控视频进行基于感知哈希映射关键帧筛选，分离包含行为主体的前景信息，并定位关键部位所在区域；然后对预处理结果进行动静结合的特征提取：对于静态监控视频,提取头部姿势、手部姿势等局部特征与行走异常、衣着异常等整体特征；对于动态监控特征，主要提取路径重复度、可疑人员出现在人群密集点的概率以及监控环境中标志点平均停留时间；根据评判标准结合可信计算思想，计算可疑人员身份可信指数；最后，根据相应的阈值，动态筛选可疑人员并输出判别信息。本发明可以在受控与非受控环境下，较准确高效的识别出可疑人员，具有良好的科学性与更高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN113157920A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110378141.7
申请日：2021-04-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器阅读理解范式的方面级情感分析方法及系统，从原始数据集中提取出本方法所需的方面级情感分析数据；对提取出的方面级情感分析数据构造具有段落、问题、选项和答案形式的多项选择问答对；构建一个机器阅读理解的深度神经网络模型；将构造的多项选择问答对作为深度神经网络模型的输入，模型的输出为方面类别对应各个情感极性的概率值。本发明方法通过借鉴机器阅读理解领域中先进的解决方案，将机器阅读理解领域中的多项选择范式跨领域的应用在方面级情感分析领域。能够充分的捕捉段落、方面类别和各个情感极性之间的信息，可更好的对方面类别进行情感极性的预测，以便更好的支撑方面级情感分析的应用研究。
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公开(公告)号：CN110852203A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911032396.7
申请日：2019-10-28
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开一种基于视频特征学习的多要素可疑人员识别方法，包括：对监控视频进行基于感知哈希映射关键帧筛选，分离包含行为主体的前景信息，并定位关键部位所在区域；然后对预处理结果进行动静结合的特征提取：对于静态监控视频,提取头部姿势、手部姿势等局部特征与行走异常、衣着异常等整体特征；对于动态监控特征，主要提取路径重复度、可疑人员出现在人群密集点的概率以及监控环境中标志点平均停留时间；根据评判标准结合可信计算思想，计算可疑人员身份可信指数；最后，根据相应的阈值，动态筛选可疑人员并输出判别信息。本发明可以在受控与非受控环境下，较准确高效的识别出可疑人员，具有良好的科学性与更高的实际应用价值。
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