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]一种应用于票据的智能化告警系统-CN202310892050.4在审
  • 武铁铮;刘德;吴恒臻;刘彦佐 - 青岛鑫晟汇科技有限公司
  • 2023-07-20 - 2023-10-10 - G07D7/20
  • 本发明提供了一种应用于票据的智能化告警系统,包括数据采集模块、图像处理模块、票据存储模块、数据分析模块和告警模块,所述数据采集模块用于采集票据信息,所述图像处理模块用于对票据图像进行识别处理,所述票据存储模块用于保存票据信息,所述数据分析模块用于对图像识别结果以及票据信息进行分析处理,所述告警模块基于所述数据分析模块的分析结果生成对应的告警信息;本系统对票据信息进行存储,用于兑现票据时的校验,并在票据出现问题时及时产生告警,同时又能对存储的票据信息进行主动分析,提前发现一些存在异常情况的票据并发出告警,保护用户的资产安全。
  • 一种应用于票据智能化告警系统
  • [发明专利]一种基于知识图谱的联盟链区块链管理系统-CN202310562064.X有效
  • 武铁铮;薛金燕;田璐璐;王永波 - 青岛鑫晟汇科技有限公司
  • 2023-05-18 - 2023-10-10 - G06F21/60
  • 本发明提供了一种基于知识图谱的联盟链区块链管理系统,包括协议模块、图谱模块、区块链模块和保密模块,所述协议模块用于记录加入联盟链的组织需要遵守的内容并对成员组织进行管理,所述图谱模块用于构建组织与项目的关系模型,所述区块链模块用于记录两个组织间执行的具体项目内容,所述保密模块用于对需要在区块链上记录的具体项目内容进行加密以及解密处理;本系统能够基于图谱模块确定具体项目内容对应的实体关系,并对每一种实体关系采用不同的加密方式进行处理,能够使记录在区块链中的内容被指定的对象解读,更好地管理各成员组织使用联盟链。
  • 一种基于知识图谱联盟区块管理系统
  • [发明专利]一种联邦学习算法组件生成系统和装置-CN202310478035.5在审
  • 武铁铮;薛金燕;田璐璐 - 青岛鑫晟汇科技有限公司
  • 2023-04-27 - 2023-08-01 - G06F8/36
  • 本发明公开了一种联邦学习算法组件生成系统和装置,涉及计算机技术领域。所述系统包括处理器,该处理器用于执行联邦学习算法组件动态生成的方法,方法包括:响应于检测到的算法组件创建指令,获取算法组件创建指令对应的算法组件创建参数;基于算法组件创建参数和预先创建的层级结构生成目标算法组件。通过预先创建层级结构,直接基于层级结构和应用需求生成算法组件,使得创建算法组件时,无需对每个组件进行单独开发,实现了算法组件的动态生成,简化了其生成过程,提高了其生成效率,进而提高了系统的开发效率。
  • 一种联邦学习算法组件生成系统装置
  • [发明专利]一种基于风控规则引擎的交易监管系统-CN202310599415.4在审
  • 武铁铮;薛金燕;王永波 - 青岛鑫晟汇科技有限公司
  • 2023-05-25 - 2023-06-23 - G06Q20/40
  • 本发明提供一种基于风控规则引擎的交易监管系统,所述交易监管系统接入标的交易平台,用于对交易平台上的用户以及发布的交易标的进行实时监管;所述交易监管系统包括评估发布于交易平台的交易标的的风险指数,以及评估需求方的抗风险指数,并且包括使用规则引擎进行需求方与交易标的的匹配,包括基于需求方的抗风险指数同时匹配供需求方选择的交易标的;在评估交易标的的风险指数,包括基于发布交易标的用户即供应方的交易历史、发布交易标的时所附带的交易信息、交易标的的类别属性进行交易标的的风险指数。
  • 一种基于规则引擎交易监管系统
  • [发明专利]一种基于多用户加密的联邦学习可视化系统与方法-CN202210619018.4有效
  • 武铁铮;薛金燕;田璐璐 - 青岛鑫晟汇科技有限公司
  • 2022-06-02 - 2022-08-26 - G06F30/27
  • 本发明提供了一种基于多用户加密的联邦学习可视化系统与方法,包括本地终端和服务中心。所述本地终端用于完成模型的建立、训练以及结果的显示,所述服务中心用于接收各个本地终端发送的数据并对预处理后的数据以资源包形式进行保存;所述服务中心设有特征模块用于对接收的加密数据进行特征计算并赋予特征标签,所述服务中心设有对齐模块用于计算两个资源包之间的对齐结果。用户通过本地终端的操作模块能够自由选择合适的资源包作为训练数据,本地终端的显示模块能够以拖拉拽算法因子组件的形式方便用户建模、显示建模过程、模型训练过程、参数变化情况以及模型运行对比情况。本系统在训练数据和生成模型的选择上具有极大的选择自由度。
  • 一种基于多用户加密联邦学习可视化系统方法
  • [发明专利]一种联邦学习算法因子组件动态生成方法和装置-CN202210763249.2在审
  • 武铁铮;薛金燕;田璐璐 - 青岛鑫晟汇科技有限公司
  • 2022-07-01 - 2022-07-29 - G06F8/36
  • 本发明公开了一种联邦学习算法因子组件动态生成方法和装置,涉及机器学习技术领域。所述方法包括:响应于检测到的算法因子创建指令,获取所述算法因子创建指令对应的算法因子创建参数;基于所述算法因子创建参数和预先创建的层级结构生成目标算法因子,以根据应用业务场景及建模需求,配置一个或多个目标算法因子构建联邦学习应用模型。本发明实施例通过预先创建层级结构,在需要生成算法因子时,直接基于预先创建的层级结构和应用需求生成算法因子,使得创建算法因子时,无需对每个算法因子进行单独开发,简化了算法因子的生成过程,提高了算法因子的生成效率,进而提高了基于算法因子构建联邦学习模型的效率。
  • 一种联邦学习算法因子组件动态生成方法装置

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