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]一种公共交通异常客流检测方法-CN202111495301.2在审
  • 李智;曹颂群;高坤;陈真;房超 - 山东云海据信息科技有限公司
  • 2021-12-08 - 2022-03-11 - G06V20/40
  • 本发明涉及视频检测的技术领域,公开了一种公共交通异常客流检测方法,包括:利用改进的目标检测算法对所采集视频数据中的视频帧进行目标检测;利用LSTM模型构建基于目标检测结果的客流预测模型;利用共轭梯度算法对所构建的客流预测模型进行参数优化;客流预测模型预测下一时刻的客流量,将所预测的客流量与设定的客流量阈值进行对比,若预测的客流量大于客流量阈值,则说明存在公共交通客流异常,需要进行客流疏导。本发明所述方法通过利用目标检测算法对公共交通中的客流量进行实时监测,并根据实时监测结果对未来时刻的客流量进行预测,从而在发生公共交通客流异常前进行客流疏导。
  • 一种公共交通异常客流检测方法
  • [发明专利]一种基于时空特征学习的网络攻击监测方法-CN202211133979.0在审
  • 沈祥进 - 江苏云机汇软件科技有限公司
  • 2022-09-19 - 2023-01-31 - H04L9/40
  • 本发明公开了一种基于时空特征学习的网络攻击监测方法,包括以下步骤:S01:获取网络流量数据并转化格式;S02:获取网络流量数据的空间特征数据;S03:获取网络流量数据的时间特征数据;S04;将特征数据与安全特征数据比对分析;S05:对异常特征进行模拟风险评估。本发明中,该监测方法采用两个独立的神经网络框架,可以对网络流量数据内的空间特征和时间特征进行独立的标记,并将差异性过大的异常特征数据导入仿真模型内,对异常特征数据进行安全风险等级的评估,即可对网络流量数据的属性进行全面的识别判断
  • 一种基于时空特征学习网络攻击监测方法
  • [发明专利]基于IPv4和IPv6的拒绝服务攻击检测方法及系统-CN201210022670.4有效
  • 邱勇良 - 哈尔滨安天科技股份有限公司
  • 2012-02-02 - 2013-08-14 - H04L29/06
  • 本发明公开了一种基于IPv4和IPv6的拒绝服务攻击检测方法,包括:在平时运营检测中,系统只提取流量中的基本运营参数,通过简单流量模型判断是否可能存在异常;在可能存在异常的情况下,使用业务流量模型判断是否存在异常;在确认异常的情况下,使用攻击流量模型,判断攻击类型。本发明还公开了一种基于IPv4和IPv6的拒绝服务攻击检测系统,包括流量模型模块、运营监测模块、异常确认模块、攻击类型确认模块以及处置模块。本发明可以只处理针对当前目标主机的流量,基本上屏蔽了整个网络的大流量数据对分析的干扰,对DOS/DDOS攻击的检出率准确率更高。
  • 基于ipv4ipv6拒绝服务攻击检测方法系统
  • [发明专利]一种SDN控制器集群的网络攻击应对方法-CN202010534017.0有效
  • 崔琪楣;顾晓阳;张雪菲;李娜 - 北京邮电大学
  • 2020-06-12 - 2021-08-13 - H04L29/06
  • 本发明实施例提供的一种SDN控制器集群的网络攻击应对方法,应用于所述SDN控制器集群中的管理装置,接收SDN控制器上报的该SDN控制器的异常信息;任一SDN控制器的异常信息为该SDN控制器对该SDN控制器与相应的交换设备之间的流量进行实时监测得到的用于表明流量异常的信息,且在监测到所述异常信息时,所述SDN控制器停止与所述异常信息对应的交换设备之间的消息交互,将所述异常信息对应的交换设备作为异常交换设备,从该SDN控制器的负载中迁出,并停止对所述异常交换设备的路由请求的响应
  • 一种sdn控制器集群网络攻击应对方法
  • [发明专利]异常网络流量检测方法、装置和存储介质-CN201711205857.7有效
  • 徐志浩;戴鹏 - 西门子(中国)有限公司
  • 2017-11-27 - 2021-03-12 - H04L29/06
  • 本发明实施例公开了一种异常网络流量检测方法、装置及存储介质,其中,方法包括:设置包含n个连续的检测时间点的观察窗;获取当前观察窗内每个检测时间点的网络流量值;分别计算所述当前观察窗内每两个相邻检测时间点的网络流量值的低频值和高频值;根据所述当前观察窗内至少一个低频值和至少一个高频值计算所述当前观察窗的流量决策值;以及判断所述当前观察窗的流量决策值是否超过一网络流量阈值,如果超过,则确认检测到异常网络流量。本发明实施例中的技术方案简单方便,能够快速地检测到异常网络流量,检测效率高;同时,引入低频值和高频值的概念,可以从数值水平和稳定水平两个方面来监测网络流量监测更加全面准确。
  • 异常网络流量检测方法装置存储介质
  • [发明专利]基于人工智能的工业离心泵运转稳定性预测系统-CN202210334447.7在审
  • 张玲玲 - 江苏苏华泵业有限公司
  • 2022-03-31 - 2022-07-05 - G06F30/17
  • 具体涉及基于人工智能的工业离心泵运转稳定性预测系统,该系统在具体应用时,可以作为一种工业生产领域人工智能系统和人工智能优化操作系统,能够用于计算机视觉软件等应用软件开发,该系统利用电子设备进行数据识别,通过信息采集模块采集数据信息;通过转子异常程度评估模块评估转子的异常程度;通过流量异常程度评估模块根据液体质量和泵体质量的比值、出口流量的变化以及转子的异常程度获取流量异常指数;修正流量异常指数获取流量异常程度;通过稳定性预测模块预测未来流量异常程度,并判断离心泵是否运行稳定,能够应用电子设备识别离心泵的工作状态,对离心泵的稳定性进行预测,及时监测异常情况。
  • 基于人工智能工业离心泵运转稳定性预测系统

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