专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种灰度发布方法及灰度发布装置-CN202210319943.5在审
  • 王肖晨;顾亮;奚翔;孙珊珊 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2022-03-29 - 2022-06-07 - H04L9/40
  • 本发明提供一种灰度发布方法及灰度发布装置,可用于金融领域或其他技术领域,所述方法包括:接收负载均衡服务器发送的用户登录请求信息,包括用户登录参数和重定向参数;若判断重定向参数为空,则根据灰度白名单和用户登录参数对灰度用户进行识别;若获知识别结果为是灰度用户,则向客户端发送重定向指示信息;重定向指示信息包括写入灰度标识的cookie。所述装置用于执行上述方法。本发明实施例提供的灰度发布方法,将灰度用户识别模块设置在后端服务器中,在后端对用户进行识别,当灰度发布策略改变时,无需更新客户端,即可执行新的灰度发布策略,客户对灰度发布无感,提高了灰度发布设置的安全性和灵活性,优化用户体验。
  • 一种灰度发布方法装置
  • [发明专利]一种SDN中采用深度学习的消息异常检测方法-CN201910798422.0有效
  • 王换招;许世民;张方政;王肖晨;张鹏 - 西安交通大学
  • 2019-08-27 - 2021-01-19 - H04L12/26
  • 本发明公开了一种SDN中采用深度学习的消息异常检测方法,采用滑动窗口的方法将流式消息转化为消息序列与预测消息之间的映射,通过学习历史消息,预测一个指定消息序列所对应的输出概率,该方法可以有效的考虑历史消息对下一跳消息的影响,并能支持实时的异常检测;将预测概率中前k高的消息均视为正常消息,克服了动态策略下预测消息不唯一的问题。对消息id与参数向量中参数进行分别预测,当新到达的消息所有参数均通过检测时,才被判断为正常消息。而当出现检测失败的情形,则将正确的消息序列与预测消息作为新的输入进行增量训练,这解决了现有技术无法适应时变性网络的问题,在动态网络中也能正常运行。本发明方法简单,检测结果准确。
  • 一种sdn采用深度学习消息异常检测方法
  • [发明专利]一种基于词嵌入的日志参数异常检测方法-CN202010880971.5在审
  • 王换招;王肖晨;张鹏;单丹枫 - 西安交通大学
  • 2020-08-27 - 2020-12-11 - G06F40/205
  • 本发明公开了一种基于词嵌入的日志参数异常检测方法,1.将日志中的所有参数解析出来,并将所有参数中的离散参数单独划分出来;2.将离散参数转换为连续的参数词向量;3.使用长短期记忆神经网络模型训练参数词向量,使用训练完成的参数词向量预测后续目标时刻的参数词向量;4.使用余弦相似度来确定预测参数词向量与目标参数词向量的关联程度,通过关联程度计算损失值,从而将损失值反馈网络,进行更新和优化模型,直至收敛;5.获取日志进行参数异常检测,计算预测参数和目标参数的余弦相似度,余弦相似度低于阈值则为检测到日志参数异常。能够有效解决因参数动态性和差异性带来的检测瓶颈,提升日志检测整体的准确率。
  • 一种基于嵌入日志参数异常检测方法

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