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专利名称

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申请人
公布日期

农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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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[实用新型]一种多功能无人机-CN202320616405.2有效
发明人：韩丹;侯宪龙 -专利权人：黑龙江生态工程职业学院（中共黑龙江省森林工业总局委员会党校）
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： B64U10/11 文献下载
摘要：本实用新型公开一种多功能无人机，涉及无人机领域；包括无人机本体，无人机本体上设有机翼结构；无人机本体头部中心位置设置有前摄像头，前摄像头的靠上位置设置有GPS定位装置，前摄像头的靠下位置设置有底部摄像头，前摄像头的左右对称设置有侧边摄像头；无人机本体底部设有底盘，底盘底部设有农药喷洒储液箱，农药喷洒储液箱下面安装微型泵，在微型泵下面安装有多个喷头，在微型泵外的农药喷洒储液箱上安装喷洒导向罩，喷洒导向罩底部固定连接有盘形底板，盘形底板上开设有多个撒药网孔；底盘外侧固定设有移动基座。本实用新型同时具备喷洒农药和测绘功能，适用范围广。
一种多功能无人机

[发明专利]一种解释例程的执行方法、装置、设备及存储介质-CN202211503578.X在审
发明人：宋浩楠;荆培杨;侯宪龙 -专利权人：北京奕斯伟计算技术股份有限公司
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06F9/448 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种解释例程的执行方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取并执行可执行代码文件，得到多个待处理字节码；其中，所述可执行代码文件包括级别高于汇编语言的计算机编程语言编译得到的代码文件；确定所述多个待处理字节码对应的地址数组；获取字节码集合对应的解释例程的地址映射表；其中，所述字节码集合包括所述多个待处理字节码；所述解释例程的末尾处携带有译码跳转指令；基于所述地址数组和所述地址映射表，遍历执行所述多个待处理字节码的解释例程。
一种解释例程执行方法装置设备存储介质

[发明专利]数据处理方法、通信设备、服务器及存储介质-CN202110255632.2有效
发明人： 侯宪龙 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-03-09 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： H04W24/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于通信故障的数据处理方法，包括：获取通信故障的异常数据，及对异常数据进行差分隐私加噪处理得到加噪处理数据以使得服务器可根据加噪处理数据进行通信故障分析。本申请实施方式的数据处理方法，可以使得包含用户隐私信息的通信故障的异常数据通过加噪处理后得到有效地隐私保护。且无需通过增加假数据与真实数据进行融合等，从而使得故障率如掉话率不受影响。另外，因使用了差分隐私技术对原始数据进行加噪，因此能够规避具有一定背景知识的差分攻击，使得用户数据隐私保护得到有效地提升。本申请还公开了一种通信设备、服务器及存储介质。
数据处理方法通信设备服务器存储介质

[发明专利]定位方法、装置、终端及存储介质-CN202110282709.5有效
发明人： 侯宪龙 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-03-16 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种定位方法、装置、终端及存储介质。其中，一种定位方法，包括：获取变量集合；变量集合中包括终端采集的与终端所处基站对应的位置变量；基于变量集合中各位置变量的计数信息，获取变量集合中的第一变量集合和第二变量集合；第一变量集合中第一位置变量的计数信息大于第二变量集合中第二位置变量的计数信息；对第一位置变量进行随机扰动得到第三位置变量，对第二位置变量进行数据交换得到第四位置变量；将第三位置变量和第四位置变量发送至服务器，以使服务器基于第三位置变量和第四位置变量确定基站位置。采用本申请可以在提高定位准确性的同时降低空间复杂度。
定位方法装置终端存储介质

[发明专利]目标事件的流量异常检测方法、装置、电子设备及介质-CN201910981372.X有效
发明人：赖清泉;侯宪龙;陈侃;曾小英;陈知己;贾佳;徐莎;冯力国 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2019-10-16 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种目标事件的流量异常检测方法、装置、电子设备及介质，通过预先设置流量预测模型，结合目标事件当前时间点的前k个时间点的真实流量数据，得到当前时间点的预测流量数据，进而通过预设的概率分布模型得到当前时间点的真实流量数据与预测流量数据之间的差异值出现的概率值，通过该概率值确定目标事件在当前时间点的真实流量数据是否存在异常。
目标事件流量异常检测方法装置电子设备介质

[发明专利]数据处理方法、装置、存储介质、用户设备及服务器-CN202110936861.0在审
发明人： 侯宪龙 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据处理方法、装置、存储介质、用户设备及服务器。该方法包括：获取目标应用程序的埋点数据；对所述埋点数据进行映射处理，得到待处理m维向量；对所述待处理m维向量进行扰动处理，得到处理后m维向量；将所述处理后m维向量发送至服务端，使得所述服务端根据所述处理后m维向量进行无偏估计，得到所述目标应用程序的无偏使用次数。本申请可以使得数据隐私性较好。
数据处理方法装置存储介质用户设备服务器

[发明专利]数据处理方法、装置、存储介质、用户设备及服务器-CN202110937007.6在审
发明人： 侯宪龙 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据处理方法、装置、存储介质、用户设备及服务器。该数据处理方法应用于用户端，该数据处理方法包括：获取需要进行无偏估计的用户数据的埋点数据；对埋点数据进行映射处理，得到m维向量；根据目标降维策略和m×m维哈达玛矩阵对m维向量进行降维处理，得到降维结果；将降维结果发送至服务端，使得服务端根据降维结果进行无偏估计，得到用户数据的无偏估计结果。本申请可以使得传输降维结果的传输成本较低。
数据处理方法装置存储介质用户设备服务器

[发明专利]数据处理方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202110908485.4在审
发明人： 侯宪龙 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-08-09 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、存储介质及计算机设备，其中，本申请实施例中数据处理方法包括：获取多个用户的多组历史数据；确定每一组历史数据的第一特征向量；对所述多个用户的第一特征向量进行分组，得到至少一组第一特征向量集，其中，所述一组第一特征向量集中包括多个不同用户的第一特征向量；对所述第一特征向量集中的多个第一特征向量进行组内扰动处理，得到至少一组扰动数据集，所述至少一组扰动数据集用于获取待推荐用户的推荐数据。以此，既能够保护用户隐私，也能够根据用户的分组进行数据推荐，提高了数据推荐的精度。
数据处理方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]横向联邦学习方法、装置及存储介质-CN202110801990.9在审
发明人： 侯宪龙 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种横向联邦学习方法、装置及存储介质，属于机器学习技术领域。针对横向联邦学习方法，本申请中的第i客户端节点能够根据本地数据更新上一轮的全局模型，得到第i本地模型；计算第i本地模型所属的目标聚类类别，并上传目标聚类类别至第i矿工节点，以便第i矿工节点将同属目标聚类类别的本地模型聚合生成为本轮的全局模型，随后从第i矿工节点下载本轮的全局模型。可知，由于本方法采用了聚类方法，使得矿工节点在更新全局模型的过程中聚合同一类的本地模型，从而使得更新后的全局模型有更优的性能，避免被偏差较大的本地模型干扰，提高了横向联邦学习在本地模型差异较大的现实应用场景中的更新效率。
横向联邦学习方法装置存储介质

[发明专利]智能凭证实现方法、系统及可读存储介质-CN201910982638.2有效
发明人：赖清泉;侯宪龙;陈侃;徐莎;曾小英;贾佳;陈知己;冯力国 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2019-10-16 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06F21/33 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种智能凭证实现方法，应用于M个凭证服务器中，其中，M为大于2的整数，包括：接收客户终端发送的凭证请求；根据所述凭证请求，从所述M个凭证服务器中确定用于响应所述凭证请求的N个凭证服务器，并获取所述N个凭证服务器响应所述凭证请求而生成的智能准入凭证，其中，所述智能准入凭证是基于N个凭证数据而生成的，所述N个凭证数据为所述N个凭证服务器用于响应所述凭证请求而生成的，所述N个凭证数据与所述N个凭证服务器一一对应，N为大于2且不大于M的整数；将所述智能准入凭证返回给所述客户终端。
智能凭证实现方法系统可读存储介质

[发明专利]数据处理方法、装置、系统和可读存储介质-CN202110578585.5在审
发明人： 侯宪龙 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据处理方法、装置、系统和可读存储介质，属于人工智能技术领域。所述方法应用于数据处理系统的服务器，所述服务器与多个客户端设备连接，所述方法包括：接收多个客户端设备发送的模型训练信息；确定与第一客户端设备关联的第二客户端设备；利用第二客户端设备的模型训练信息对第一客户端设备对应的服务端模型进行训练，得到目标网络模型；将目标网络模型的模型参数发送至第一客户端设备，并指示第一客户端设备利用目标网络模型的模型参数对第一客户端设备对应的客户端模型进行更新。本申请通过利用第二客户端设备的模型训练信息来更新第一客户端设备对应的服务端模型，在保护用户隐私的同时可以提高模型训练的准确性。
数据处理方法装置系统可读存储介质

[发明专利]事件序列数据的处理方法、装置、电子设备-CN202010011446.X有效
发明人：赖清泉;侯宪龙;徐莎;贾佳;方俊;陈侃;陈知己;曾小英;冯力国 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-01-06 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：公开一种事件序列数据的处理方法。该方法包括：为预设的事件集中包含的各事件分别生成对应的初始化特征向量；从事件序列数据集合中依次读取事件序列数据，并计算与读取到的所述事件序列数据对应的共现矩阵；其中，所述共现矩阵为基于所述事件序列数据中包含的各事件之间的共现概率生成的矩阵；将所述共现矩阵中包含的共现概率作为约束，对所述事件集中包含的与所述共现概率相关的事件对应的初始化特征向量进行训练，得到与所述事件集中包含的各事件对应的输入特征向量；基于所述事件集所包含的事件对应的输入特征向量，对所述事件序列数据集合中的各事件序列数据进行编码。
事件序列数据处理方法装置电子设备

[发明专利]数据处理方法及相关装置-CN202110478157.5在审
发明人： 侯宪龙 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据处理方法及相关装置，应用于电子设备，所述方法包括：获取目标对象的埋点数据；根据所述埋点数据生成目标矩阵；对所述目标矩阵进行数据扰动处理，得到目标数据；将所述目标数据发送给服务器。采用本申请实施例能够对用户隐私数据进行保护。
数据处理方法相关装置

[发明专利]数据隐私保护方法、装置、存储介质及电子设备-CN202110449811.X在审
发明人： 侯宪龙 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据隐私保护方法、装置、存储介质及电子设备，其中，方法包括：获取至少一个用户终端所对应的埋点用户数据，对各所述埋点用户数据进行数据洗牌处理，生成包含至少一个洗牌埋点数据的洗牌埋点数据集，对所述洗牌埋点数据集中各所述洗牌埋点数据进行差分隐私处理，生成目标隐私数据集，将所述目标隐私数据集发送至所述埋点用户数据对应的数据服务端，所述目标隐私数据集用于指示所述数据服务器生成所述目标隐私数据集对应的数据聚合结果。采用本申请实施例，可以保证数据的可用性，同时可以进行有效的数据隐私保护。
数据隐私保护方法装置存储介质电子设备

[发明专利]模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202110461573.4在审
发明人： 侯宪龙 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种模型训练方法、装置、设备及存储介质，属于机器学习技术领域。该方法包括：获取参与节点中的原始数据以及预训练模型；对原始数据处理得到第一增广数据和第二增广数据，第一增广数据和第二增广数据存在特征差异；基于第一增广数据和第二增广数据，调整预训练模型中的模型参数，将调整后的模型参数上报至主节点；接收主节点发送的全局模型参数，将全局模型参数更新至预训练模型得到分类模型。本申请实施例利用存在特征差异的第一增广数据和第二增广数据对预训练模型进行模型参数的调整，利用一个增广数据生成监督信号，来监督另一个增广数据的分类学习，从而实现对分类任务的更快速学习，无需人工标注图像，节省了人力资源。
模型训练方法装置设备存储介质

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