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]一种电商网络异常用户检测方法及系统-CN202110621861.1有效
  • 杜航原;李铎;王文剑 - 山西大学
  • 2021-06-04 - 2023-09-26 - G06Q30/0601
  • 本发明涉及电商平台的网络安全领域,为了消除这些异常用户所带来的负面影响,公开了一种电商网络异常用户检测方法及系统。所述系统包括计算机处理器和内存、电商网络数据预处理单元、电商网络异常用户检测模型训练单元、电商网络异常用户检测结果输出单元。所述方法包括电商网络数据预处理环节、电商网络异常用户检测模型构建及优化环节、电商网络异常用户检测结果输出及处理环节三个部分。具体将处理后的电商网络数据的空间结构信息进行抽取,并在此基础上利用自编码器和支持向量数据描述建立电商网络异常用户检测模型,使模型具有一定的自监督学习能力,能够自动为异常检测工作提供监督信息,有效的提升了建立模型的检测性能
  • 一种网络异常用户检测方法系统
  • [发明专利]一种工控网络异常行为检测方法及系统-CN202111184427.8在审
  • 周显敬;刘虎;汪寒雨;桂顺 - 武汉卓尔信息科技有限公司
  • 2021-10-11 - 2022-03-01 - H04L9/40
  • 本发明涉及一种工控网络异常行为检测方法及系统,该检测方法包括:构建工控网络的节点,获取各个节点自身属性及与其相关联的邻居的属性,构建传播图;建立表示节点自身属性及与其相关联的邻居的属性的属性向量;将工控网络异常行为检测属性向量表示作为传播图中节点的初始状态,对工控网络异常行为检测节点的属性向量进行迭代更新,得到更新后的节点的属性向量;根据更新后的节点的属性向量判断该节点是否异常。将图神经网络应用于工控网络异常检测,异常检测考虑工控网络拓扑结构的信息即节点之间的关联信息,可以同时抓住结构上的异常和属性上的异常
  • 一种网络异常行为检测方法系统
  • [发明专利]基于解剖网络模块的影像分析方法及装置-CN202310105158.4在审
  • 姜喜玲;韩旭晨;高晓桦;付明山 - 赤峰学院附属医院
  • 2023-01-31 - 2023-05-23 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于解剖网络模块的影像分析方法及装置。其中,该方法包括:查询目标网络点线图,确定扫描影像上的异常节点和/或异常连接所属的解剖网络模块,在解剖网络模块内计算异常节点的中心性指标值和/或异常连接的中介中心性指标值,依据异常节点的中心性指标值和/或异常连接的中介中心性指标值,评估异常节点对解剖网络模块内其他节点的影响程度和/或异常连接对解剖网络模块内其他连接关系的影响程度,输出评估报告。本发明解决了相关技术中在分析拍摄到的影像时,往往仅能进行单一异常点位分析,尤其是在中枢神经与颅面肌肉方面,无法进行节点关联分析的技术问题。
  • 基于解剖网络模块影像分析方法装置
  • [发明专利]一种基于半监督对比学习的钢材表面异常缺陷检测方法-CN202211687353.4在审
  • 胡浩基;张训飞 - 浙江大学
  • 2022-12-27 - 2023-03-31 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于半监督对比学习的钢材表面异常缺陷检测方法,该方法使用一种基于“异常重建+对比判别”的半监督对比学习的缺陷检测网络架构,通过对正常样本的异常模拟,得到伪异常样本,然后利用异常重建网络实现对伪异常样本的重建恢复对于异常样本与其重建后得到的恢复样本,通过后续的对比判别网络,对两个图像的信息形成对比学习优化分割效果。其次,使用掩膜空洞卷积模块,结合基于Transformer模块,更好地优化了异常重建网络的性能。同时在对比判别网络的基础上加入自注意力机制,提高网络在空间和通道上的对比学习能力。最终实现一个高效的钢材表面异常缺陷检测的半监督对比学习方法。
  • 一种基于监督对比学习钢材表面异常缺陷检测方法
  • [发明专利]内容分发网络异常定位方法、服务器及存储介质-CN201911421242.7有效
  • 陈芹浩 - 网宿科技股份有限公司
  • 2019-12-31 - 2022-11-18 - H04L41/0677
  • 本发明实施例涉及通信技术领域,特别涉及一种内容分发网络异常定位方法、服务器及存储介质。内容分发网络异常定位方法,包括:获取单位时间内内容分发网络中的各边缘节点的状态信息;如果存在N个所述边缘节点的状态信息满足预设条件,则获取N个所述边缘节点的异常信息;至少根据所述异常信息,确定异常发生的位置;如果确定所述异常发生在所述内容分发网络中,则依次判断所述边缘节点、父节点、源站的异常信息以确定所述异常发生的位置,并发出告警信息;其中,N为大于或等于预设告警个数的整数。采用本发明的实施例有助于快速对内容分发网络中出现的异常进行定位,以保障网络的正常运行。
  • 内容分发网络异常定位方法服务器存储介质
  • [发明专利]无线传感器网络异常检测方法和系统-CN202111388255.6有效
  • 兰雨晴;王艺璇;余丹 - 慧之安信息技术股份有限公司
  • 2021-11-22 - 2023-09-15 - H04L43/0852
  • 本发明提供了无线传感器网络异常检测方法和系统,其通过对无线传感器网络的任一传感器进行监测数据序列的分析,以此确定对应的传感器是否属于异常传感器;再判断异常传感器所在的网络节点是否存在数据传输延迟,以此确定对应的网络节点是否属于异常网络节点,这样能够对异常网络节点形成的监测数据进行采集和分析,同时在对监测数据进行异常检测前进行数据预处理,以此剔除一部分对异常检测结果没有影响的冗余数据,从而大大减小监测数据的数据量和降低后续进行数据异常检测的工作量,并且还能够提高数据异常检测的准确性和可靠性。
  • 无线传感器网络异常检测方法系统
  • [发明专利]一种电动吊篮数据采集系统网络状况自适应监控方法-CN201910491506.X有效
  • 陈乐源;黄永明 - 东南大学
  • 2019-06-06 - 2022-04-08 - H04L41/0631
  • 本发明公开一种电动吊篮数据采集系统网络状况自适应监控方法,该方法包括以下步骤:步骤1:创建用于标志网络未初始化的文件,提示外部程序网络链路未初始化;步骤2:运行网络拨号程序,初始化网络;步骤3:监测网络异常状态;步骤4:删除用于标志网络状况异常和标志网络未初始化的文件;步骤5:进行实时网络状态测试:步骤6:创建用于标志网络状况异常的文件,关闭拨号程序,重新启动拨号程序,进入步骤3继续监测网络状态。本发明通过嵌入式Linux系统自带的系统命令对网络状态进行检测,在发现故障时,重启网络拨号程序,恢复网络。如果长时间网络断开,则会报告网络异常状态,便于网络程序内部及时处理网络异常状况。
  • 一种电动吊篮数据采集系统网络状况自适应监控方法

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