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]一种交易的处理方法、装置、设备及存储介质-CN202010842823.4在审
  • 陈彬;许书睿 - 深圳大学
  • 2020-08-20 - 2020-12-04 - G06Q40/04
  • 本发明实施例公开了一种交易的处理方法、装置、设备及存储介质。其中,该方法包括:响应于用户针对目标物品的交易发起请求,获取用户信息和目标物品信息;其中,所述用户信息包括用户公钥,所述目标物品信息包括目标物品的当前所有者公钥;根据所述用户公钥和所述当前所有者公钥,以及区块链智能合约,生成所述目标物品的交易合约;根据所述当前所有者和所述用户输入的私钥,确定所述当前所有者和所述用户是否为所述交易合约的目标交易方;若是,则将所述目标物品的当前所有者公钥替换为所述用户公钥,完成所述目标物品的交易实现了交易双方在区块链上进行交易,避免交易信息被随意篡改,保证交易的安全。
  • 一种交易处理方法装置设备存储介质
  • [发明专利]基于区块链的艺术品交易方法与系统-CN202010936940.7有效
  • 孙云宽;马德新 - 青岛农业大学
  • 2020-09-08 - 2022-08-12 - G06Q20/38
  • 本发明公开了一种基于区块链的艺术品交易方法与系统,所述交易系统包括:交易中心节点、鉴赏专家节点和用户节点,所述鉴赏专家节点发送待交易艺术品的鉴赏语和评估价值给交易中心节点,所述交易中心节点从中选取推荐鉴赏语,将推荐鉴赏语和待交易艺术品的基本信息发送到第一潜在用户节点,并在接收到第一潜在用户节点的参与交易意向后,对第一潜在用户进行资格审查筛选得到第二潜在用户,给第二潜在用户分配临时账号用于交易,其中,第一潜在用户为存在艺术品交易历史的用户
  • 基于区块艺术品交易方法系统
  • [发明专利]交易替换方法、交易排队方法、设备和存储介质-CN201910077658.5有效
  • 吴思进;陈德海;王志文 - 杭州复杂美科技有限公司
  • 2019-01-28 - 2020-10-23 - G06Q40/04
  • 本发明提供一种交易替换方法、交易排队方法、设备和存储介质,该方法包括:接收用户端发送的待存入内存池的第一交易,并通过第一交易的第一前身交易信息是否为空确定第一交易是替换前身交易的第一类交易或不替换前身交易的第二类交易:若第一交易为第一类交易,则根据第一前身交易信息查询第一交易的前身交易是否在内存池中:是,则将第一前身交易从内存池中删除,并将第一交易存入内存池中。本发明实现了在内存池中有未打包的前身交易时,节点可以接收用户发送的新的交易以替换前身交易,为用户提供良好的用户体验。
  • 交易替换方法排队设备存储介质
  • [发明专利]一种交易方法及相关设备-CN202011044197.0在审
  • 周艳;姚金榕;林旭;许奋 - 金蝶软件(中国)有限公司
  • 2020-09-28 - 2021-01-05 - G06Q40/02
  • 本申请实施例公开了一种交易方法,包括:获取交易方银行信息;基于交易方银行信息确定目标交易方式;基于目标交易方式查询交易字段记录表,获取目标交易字段,向用户显示目标交易字段及对应的输入栏。从以上技术方案可以看出,本申请实施例具有以下优点:本方案通过获取交易方的银行信息确定具体交易过程所使用的交易方式,在基于该交易方式确定交易过程中所需使用的交易字段,最后向用户显示相应交易字段及其输入栏,进而使得用户可直接确定所需填写的信息以便完成交易过程,通过本方法简化交易过程中所需的步骤,提高用户交易体验。
  • 一种交易方法相关设备
  • [发明专利]基于LSTM模型及用户画像的交易风险预测方法和系统-CN202211555924.9在审
  • 刘星;刘东风;王一海;刘娜 - 南京信息职业技术学院
  • 2022-12-06 - 2023-04-07 - G06Q20/40
  • 本发明公开基于LSTM模型及用户画像的交易风险预测方法和系统,交易风险预测方法包以下步骤:S1:采集用户信用卡历史交易数据;S2:将数据拆分成训练数据集和测试数据集;S3:构建并训练LSTM网络模型,得到交易异常概率预测模型;S4:基于测试数据集对交易异常概率预测模型进行测试,若测试结果符合预测精度,则进入步骤S5,若测试结果不符合预测精度,则返回步骤S3;S5:获取用户当前消费数据,采用交易异常概率预测模型基于预处理后的用户当前消费数据预测用户当前交易异常概率;S6根据用户的消费习惯数据对用户进行画像分析,并为每一类型用户赋予对应的异常交易发生概率;S7:基于用户交易异常概率和异常交易发生概率计算得到用户交易风险值。
  • 基于lstm模型用户画像交易风险预测方法系统

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