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公开(公告)号：CN111510291B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010315864.8
申请日：2020-04-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于网络空间安全领域，涉及基于双线性对的高效身份认证密钥协商协议。本发明包括系统建立、用户私生成和密钥协商步骤。本发明的协议在保证密钥协商协议的安全性的同时，减少协议中对双线性对的使用，从而实现提高协议计算效率的目的。本发明的密钥协商协议适合移动互联网、物联网等计算能力弱、存储能力低的环境。除此之外，协议也具有高安全性的特点，使用eCK模型证明了协议的安全性。本发明的协议满足弱前向安全性、抗密钥泄漏伪装攻击、抗临时密钥泄露攻击、抗未知密钥共享等安全属性。
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公开(公告)号：CN116189139A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211637313.9
申请日：2022-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Transformer的交通标志检测方法，属于图像处理领域，S1：准备预训练数据集，划分为训练集和测试集；S2：构建基于Transformer的交通标志检测模型，包括信息增强模块：对输入图像进行信息增强，输出特征图A1，A2，A3，A4；Muti‑Scale Transformer模块：对特征图A1，A2，A3，A4进行特征提取与多尺度特征融合，输出特征图B；目标检测模块：融合特征图B，生成特征图F，并对特征图F中交通标志的类别和位置进行检测；S3：训练并测试模型，利用收敛的模型对待检测图像进行目标检测，本发明提升了交通标志中小目标检测的性能。
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公开(公告)号：CN111916218A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010796553.8
申请日：2020-08-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种新型冠状病毒肺炎疫情多级预警方法及系统，属于公共卫生信息化领域。本发明采用基于长短期记忆网络LSTM的新型冠状病毒肺炎疫情群体态势预测算法得出的新冠肺炎疫情群体态势每日新增确诊预测数据，结合百度地图迁徙大数据平台获取的全国城市之间的每天人口流动比例数据以及各城市的行政区划代码数据，经过编码、归一化和坐标映射等处理，通过扩展的K-均值聚类算法得出全国、各城市之间的新冠肺炎疫情多级预警数据。利用多点数据串联，针对实时新冠肺炎疫情信息智能生成预警信息内容，通过网络发送至Web客户端和移动客户端并以可视化方式呈现，为全国各城市区域新冠肺炎疫情多级预警提供数据支持。
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公开(公告)号：CN111798991A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010657929.7
申请日：2020-07-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM的新冠肺炎疫情群体态势预测方法，属于深度学习技术领域。该方法包括以下步骤：S1：新冠肺炎疫情数据获取；S2：全国新冠肺炎疫情群体态势预测；S3：省、自治区和直辖市新冠肺炎疫情预测；S4：城市新冠肺炎疫情群体态势预测。深度学习目前在许多领域取得了优异的效果，LSTM在时间序列预测问题上表现较好，能够很好的挖掘数据的时间特征和规律，相比于传统的非参数模型效果要好。
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公开(公告)号：CN111428207A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010326857.8
申请日：2020-04-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于区块链技术的数字版权登记与交易方法，属于数字版权管理领域。该方法包括：用户注册：用户本地生成公钥、私钥和UserID；用户向业务服务器发送个人信息与签名信息；业务服务器校验注册信息；版权申请：用户提交版权申请相关的数据；业务服务器检查签名的信息，保存数字作品和相关信息；版权审核；版权授权；版权转让；数字作品文件下载。本发明利用区块链技术中的智能合约，使用数字签名技术以及区块链内部的交易共识来实现安全可靠的数字版权交易，无需第三方参与，优化数字版权交易流程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105760543A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610148954.6
申请日：2016-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06F17/30584 , G06F17/30575 , H04L67/1097
Abstract: 本发明涉及一种NDN/CCN中基于节点接口存储信息差异化通告的数据存储方法，属于互联网通信技术领域。本方法利用不同时间段内数据的请求频率值与请求频率标准差，将数据存储在最有利于用户请求的节点上；同时，本方法中节点周期性通告所存储的数据信息到邻居节点，提高数据请求在网内命中的命中率，减少用户到服务器端进行数据请求，从而减轻数据服务器的访问压力；由于相同数据在不同节点的请求情况不同，如果将节点存储的数据信息向所有邻居节点进行通告，将使数据的通告信息不具有针对性，同时造成通告信息臃肿，本策略将针对不同的接口，有选择性的对节点存储的数据信息进行通告，使网络性能提高的同时，降低网络资源的消耗。
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公开(公告)号：CN115499453B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202210749792.7
申请日：2022-06-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L67/1097 , H04L9/08 , H04L9/30
Abstract: 本发明涉及一种面向联盟链的分片存储方法，属于分布式存储领域。该方法包括：S1：采用VRF算法随机选取一个节点为全节点；S2：将联盟链的数据根据节点的数量划分成相同大小的数据块；S3：使用纠删码对数据块进行编码得到编码块；S4：将联盟链数据存储到全节点上，根据每个节点的公钥在公钥列表中的位置存储一个编码块；S5：新节点加入联盟链系统时，根据联盟链中节点故障情况判断是否要进行重新编码。相对于全副本存储方法，本发明使用纠删码进行编码存储减少了联盟链存储数据的冗余；相对于传统的轻量级节点来说，本发明引入的轻量级节点减弱了对全节点的依赖，存储编码块的轻量级节点能够在特定的容错率下通过解码恢复出原数据。
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公开(公告)号：CN117094411A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311038541.9
申请日：2023-08-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链分片的服务器分区联邦学习方法，属于联邦学习技术领域，任务发布方首先在区块链网络中注册并发布联邦学习训练内容及相关要求，并支付一笔费用作为奖池；申请加入模型训练任务并经过任务发布方审核通过的联邦学习客户端，根据自身节点所存储的数据进行模型训练，并将训练得到的局部参数发送至区块链网络中的服务器节点；每个区块链网络分片中的服务器节点将各自管辖的联邦学习客户端上传的局部参数进行初步聚合，并将其上传至所在的区块链分片；每个区块链分片中的委员会节点将其所在分片的初步聚合参数上传至委员会，由委员会聚合全局参数；区块链账本将每一轮的局部模型参数和聚合模型参数都加密保存。
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公开(公告)号：CN114817581A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210546822.4
申请日：2022-05-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/432 , G06F16/48 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于融合注意力机制和DenseNet网络的跨模态哈希检索方法，属于跨模态检索领域。该方法包括：S1：对数据集中图像和文本进行预处理；S2：提取模态数据特征；S3：哈希码映射：将步骤S2提取的图像特征和文本特征分别经过两层全连接层得到相同维度的低维特征；S4：建立基于五元组结构的损失函数；S5：输入五元组数据训练检索模型；S6：使用训练好的检索模型执行跨模态哈希检索任务。本发明提高了提取模态数据特征的精细程度，提升了模型检索准确率。
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公开(公告)号：CN111916218B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202010796553.8
申请日：2020-08-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种新型冠状病毒肺炎疫情多级预警方法及系统，属于公共卫生信息化领域。本发明采用基于长短期记忆网络LSTM的新型冠状病毒肺炎疫情群体态势预测算法得出的新冠肺炎疫情群体态势每日新增确诊预测数据，结合百度地图迁徙大数据平台获取的全国城市之间的每天人口流动比例数据以及各城市的行政区划代码数据，经过编码、归一化和坐标映射等处理，通过扩展的K‑均值聚类算法得出全国、各城市之间的新冠肺炎疫情多级预警数据。利用多点数据串联，针对实时新冠肺炎疫情信息智能生成预警信息内容，通过网络发送至Web客户端和移动客户端并以可视化方式呈现，为全国各城市区域新冠肺炎疫情多级预警提供数据支持。
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