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[发明专利]基于可信执行环境的医疗隐私数据安全分析方法及装置-CN202211058546.3在审
发明人：王海宁;孙琪;王爽;郑灏;王帅;李帜 -专利权人：杭州锘崴信息科技有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G16B50/40 文献下载
摘要：本申请提供一种基于可信执行环境的医疗隐私数据安全分析方法及装置，涉及数据安全领域，该方法包括：在可信执行环境中，确定数据提供方提供的样本序列中的目标位点处所包含的信息，根据该信息，生成样本序列的编码数据集，编码数据集中包括有样本序列中每个目标位点对应的编码结果，获取数据查询方提供至可信执行环境中的查询数据集，其中包括数据查询方提供的查询序列中每个目标位点对应的编码结果，通过隐私计算和同态加密技术，将编码数据集和查询数据集中相同目标位点对应的编码结果进行对比，计算得到对比结果，并基于对比结果分析确定样本序列与查询序列的来源是否存在关联。
基于可信执行环境医疗隐私数据安全分析方法装置

[发明专利]多行为多对比视图的序列推荐方法及系统-CN202310794792.3在审
发明人：陈羽中;郑志强;陈子阳 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及一种多行为多对比视图的序列推荐方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：采集用户在与物品交互下产生的多行为数据，构建多行为多视图训练集；步骤B：使用训练集训练用于序列推荐的深度学习网络模型，所述深度学习网络模型利用图信息的全局性和序列信息的个体性进行相互补充增强，同时对图数据进行数据增强以进行对比学习，以学习到更加鲁棒的表征，对序列数据进行数据增强以进行对比学习，以解决序列稀疏问题，进一步提高图和序列本身的表征能力；步骤C：将用户行为数据依次输入深度学习网络模型中
行为对比视图序列推荐方法系统

[发明专利]一种基于图像通信的智慧物联网云计算视频监控系统-CN202310462098.1在审
发明人：郑如军;张龙;郑如春;南云飞;张腾达 -专利权人：杭州桹行科技有限公司
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像通信的智慧物联网云计算视频监控系统，涉及图像通信领域，包括作业子系统、监控子系统、图像处理子系统、云计算子系统和物联网通讯子系统，对监测探头拍摄的视频进行剪辑处理，得到至少一帧图片，对采集的剪辑图片各个像素的色度进行提取，将对比图片的色度序列和剪辑图片的色度序列代入色度对比公式中进行对比，得出对比值，将对比值与对比阈值进行对比，提取对比值大于对比阈值的图片时间设为异常时间，进而快速对泄露事故进行发现，具有成本低和检测准确的优点，代入上下位设备的危险值数据对异常位置点的威胁值进行计算，进而对事故进行报警
一种基于图像通信智慧联网计算视频监控系统

[发明专利]一种基于对比学习的新闻推荐方法-CN202210404048.3在审
发明人：郑海涛;刘浩壮;李明超;江勇;夏树涛;肖喜 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了基于对比学习的新闻推荐方法，包括基于对比学习的用户兴趣抽取步骤；所述用户兴趣抽取步骤包括：提供一用户兴趣编码器，该用户兴趣编码器被配置为对用户浏览的新闻序列进行编码得到兴趣向量；对所述用户浏览的新闻序列进行编码得到第一兴趣向量；对所述用户浏览的新闻序列进行数据增强，再对数据增强后的新闻序列进行编码得到第二兴趣向量；训练所述用户兴趣编码器，训练过程中，引入使所述第一兴趣向量和所述第二兴趣向量相接近，并使所述第一兴趣向量与其它用户的兴趣向量相远离的兴趣对比学习损失
一种基于对比学习新闻推荐方法

[发明专利]一种基于质量维度的步态序列评估方法及系统-CN202210249668.4在审
发明人：黄永祯;刘旭;曹春水;谷晓霞 -专利权人：银河水滴科技（北京）有限公司
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于质量维度的步态序列评估方法及系统，方法包括获取单段步态序列；获取单段步态序列的第一特征参数；根据第一特征参数评估单段步态序列的质量，得到单段步态序列的质量分数；获取多段步态序列；获取多段步态序列的第二特征参数；根据单段步态序列的质量分数和第二特征参数，评估多段步态序列的质量，得到多段步态序列的质量分数；将单段步态序列的质量分数或者多段步态序列的质量分数与对应的预设分数阈值进行对比，根据对比结果将单段步态序列或者多段步态序列分级存储于步态底库中
一种基于质量维度步态序列评估方法系统

[发明专利]一种中文拼写纠错方法、装置、设备及存储介质-CN202210504740.3有效
发明人：蒋盛益;林楠铠;林晓钿;武洪艳;甘诚韬;杨子渝 -专利权人：广东外语外贸大学
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F40/232 文献下载
摘要：本发明公开了一种中文拼写纠错方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取中文文本训练序列；将中文文本训练序列输入至语义表征模型中进行语义特征提取，以得到每个所述汉字的字向量表示；将每个汉字的字向量表示输入至预先构建的反向对比学习模型中，对相同汉语拼音的不同汉字进行对比学习，得到反向对比损失；基于反向对比损失对预先构建的中文拼写纠错模型的损失函数进行优化，得到优化后的中文拼写纠错模型；通过语义表征模型和优化后的中文拼写纠错模型对待检测的中文文本序列进行检测，得到修正后的中文文本序列。
一种中文拼写纠错方法装置设备存储介质

[发明专利]概率导向的容错式自然语言理解方法-CN00122686.X有效
发明人：林一中 -专利权人：财团法人工业技术研究院
申请日： 2000-08-16 - 公布日： 2004-03-31 - 主分类号： G10L15/00 文献下载
摘要：一种概率导向的容错式自然语言理解方法，将语言理解过程分为概念剖析及概念序列典范对比。前者利用以概念文法驱动的剖析器，将语音识别的结果剖析构建为概念剖析树群集合；后者以容错的解译器将概念剖析树群集合所含的概念序列与系统的概念序列典范做对比，找出最有可能的概念序列并转换成代表语者意图的语意框架当语音识别错误致使无法产生正确的概念序列时，藉此评分函数判断错误所在并尝试修复。
概率导向容错自然语言理解方法

[发明专利]一种智能油烟机的控制方法及其系统-CN201810206348.4在审
发明人：伊志军 -专利权人：伊志军
申请日： 2018-03-13 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： F24C15/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能油烟机的控制方法及其系统，包括以下步骤：S1、智能油烟机根据预设的采样参数分别对外界的燃气和油烟进行数据采集，生成燃气采样序列和油烟采样序列S2、智能油烟机分别对一个采样周期的燃气采样序列和油烟采样序列进行移位清除，生成降燃气采样序列和降油烟采样序列，根据降燃气采样序列生成燃气平均值，根据降油烟采样序列生成油烟平均值；S3、智能油烟机根据预设的燃气对比值和油烟对比值，与上述S2中不同周期的燃气平均和油烟平均值进行对比分析
采样序列油烟油烟机燃气智能警报信号预设生成控制信号警报器采样参数采样周期对比分析控制信号燃气阀门数据采集风机移位启闭

[发明专利]基于压缩感知的多指标时间序列异常检测方法和装置-CN202011294220.1有效
发明人：裴丹;马明华 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06F11/16 文献下载
摘要：本申请提出一种基于压缩感知的多指标时间序列异常检测方法和装置，涉及数据处理技术领域，其中，方法包括：获取待检测的多个分组多指标时间序列矩阵；对每个分组的多指标时间序列矩阵进行抗异常采样，获取多个采样矩阵；基于压缩感知对多个采样矩阵进行数据重构，获取多个重构指标时间序列；将多个重构指标时间序列合成重构多指标时间序列，并对比重构多指标时间序列和原始多指标时间序列的异常分数值；根据异常分数值和预设异常阈值确定多指标时间序列的异常检测结果由此，对聚类后的多指标时间序列矩阵进行采样后进行数据重构，并根据重构多指标时间序列和原始多指标时间序列的对比确定异常结果，提高多指标时间序列异常检测效率和准确性。
基于压缩感知指标时间序列异常检测方法装置

[发明专利]对比剂到达检测-CN201580051185.1有效
发明人： L·鲁埃;R·弗洛朗 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2015-09-15 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本发明涉及检测在X射线成像中的对比剂到达。为了提供检测在X射线成像中的对比剂到达的改进的方式，以降低在监测中的延迟，提供(102)了X射线图像数据的时间序列，所述X射线图像数据的时间序列包括具有感兴趣结构和用于递送对比剂的插入的导管的视场的多个帧，其中，在所述视场中，在所述时间序列期间利用所述导管来注射对比剂。确定(104)在所述帧中的每个中用于测量对比度的至少一个位置，其中，用于测量对比度的所述至少一个位置有关于在图像数据的视场中的导管的部分。此外，根据具有对比度的变化的沿着时间的时刻来提供(110)在所述感兴趣解剖结构的视场中的对比剂到达的时刻。
对比到达检测

[发明专利]一种分析转基因植物中DNA整合信息的方法及用途-CN202210384790.2在审
发明人：周焕斌;李少芳 -专利权人：中国农业科学院植物保护研究所
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本发明属于生物信息处理领域，公开了分析转基因植物中DNA整合信息的方法及用途，包括如下步骤：将转基因植物的基因组测序序列分别与植物的基因组序列和转基因载体序列对比，筛选比对到植物基因组和转基因载体序列的SCR；根据SCR对比位置将SCR分组；每个SCR分组中每条SCR未被比对的序列部分按照序列长度从长到短排列，如果短序列出现在长序列中，则短序列与长序列属于一个SCR亚组；每个SCR亚组中最长的未比到转基因载体的序列部分精确比对植物基因组和转基因载体序列
一种分析转基因植物 dna 整合信息方法用途

[发明专利]基于不完整网树的top-k自适应对比模式挖掘方法-CN202010787915.7在审
发明人：王月华;李艳;陈明婕;赵晓倩;刘锦;王珠林;武优西 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开基于不完整网树的top‑k自适应对比模式挖掘方法，通过挖掘top‑k自适应对比模式，可以用于多类别序列的特征提取，属于数据挖掘的序列模式分析领域。本发明利用不完整网树结构来解决无重叠自适应对比模式的支持度计算问题，通过子模式的支持度求解超模式支持度，避免了冗余计算；采用对比度优先挖掘策略、Zero和Less剪枝策略减少候选模式生成，降低时间复杂度和空间复杂度该方法在无需用户给定最小支持度阈值和间隙约束的情况下，实现了自适应对比模式挖掘，不仅避免了最小支持度阈值和间隙约束的设置，还克服了现有技术在对比模式挖掘过程中难以兼顾挖掘的高效性和结果的完备性问题，同时有利于提高序列分类的精度和分类模型的可解释性
基于完整 top 自适应对比模式挖掘方法

[发明专利]一种视频对比方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010187813.1有效
发明人：邬继阳;刘楚蓉;郭锐;罗家润;徐逸扬;谢宗兴 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频对比方法、装置、计算机设备和存储介质，可获取第一视频和第二视频；从第一视频和第二视频中分别获取第一图像序列和第二图像序列；再通过视频对比模型的第一特征提取模块对第一图像序列进行第一清晰度特征向量的提取；通过视频对比模型的第二特征提取模块对第二图像序列进行第二清晰度特征向量的提取，该第一特征提取模块和第二特征提取模块相同，故两图像序列的清晰度特征向量可更准确反映两视频的清晰度相对情况，通过视频对比模型的清晰度差分析模块
一种视频对比方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于数字噪声调制的雷达目标干扰模拟器的实现方法-CN202111013447.9在审
发明人：程腾;李昂;程小军;卜华锋 -专利权人：安徽隼波科技有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G01S7/38 文献下载
摘要：本发明涉及雷达干扰，具体涉及一种基于数字噪声调制的雷达目标干扰模拟器的实现方法，基于视频白噪声序列生成带限视频白噪声干扰序列，同时生成函数波形序列，并对函数波形序列进行傅里叶变换；对带限视频白噪声干扰序列与变换后的函数波形序列的卷积进行傅里叶逆变换，得到干扰信号序列，并基于干扰信号序列得到模拟干扰信号序列；生成VOC调谐频率直流偏置电压幅度码，并基于VOC调谐频率直流偏置电压幅度码得到模拟直流偏置电压值；电脑客户端将语音识别结果与代码转换数据库进行内容对比，并根据对比结果执行相应动作；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的噪声卷积干扰缺乏具体实现手段的缺陷。
一种基于数字噪声调制雷达目标干扰模拟器实现方法

[发明专利]基于对比学习的变化点检测方法-CN202211011209.9在审
发明人：周强;王定美;刘丽娟;张金平;李津;张健美;张睿骁;王晟;吕清泉;张珍珍;高鹏飞;张彦琪 -专利权人：国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国网甘肃省电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明属于计算机算法技术领域，具体涉及一种基于对比学习的变化点检测方法，应用于风光联合发电系统并网运行。利用深度神经网络找到时间序列数据中的特征，再根据特征的变化去判断时间序列数据是否发生了变化；所述深度神经网络采用时间卷积网络(TCN)来提取时间序列特征；使用对比学习方法采集正样本和负样本，使特征和时间序列数据的关系尽量靠近本发明是一种不需要额外标注的标签的变化点检测方法，且基于对比学习的变化点检测方法不依赖于任何关于数据统计分布的假设，使得它具有更广泛的应用前景。
基于对比学习变化检测方法