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DNS隧道攻击的检测方法、系统及装置-CN202211695954.X在审
  • 苗功勋;路冰;孙琦 - 中孚安全技术有限公司
  • 2022-12-28 - 2023-06-06 - H04L9/40
  • 本发明提出的一种DNS隧道攻击的检测方法、系统及装置,属于计算机技术领域,所述方法包括:通过网络监控,进行流量日志的采集,利用过滤器分别对采集的历史数据和在线数据生成相应的数据集;在历史数据的数据集中提取出预设特征,经过特征处理后,利用过采样技术进行样本处理,选用遗传算法对模型参数进行优化,并进行模型训练,以确定检测模型;在在线数据的数据集中提取出预设特征,经过特征处理后,利用模型分类器运行检测模型,进行规则分析,并生成检测结果。本发明有效解决了样本不平衡对模型的影响,有效的提高了检测的准确性。
  • 一种dns隧道攻击检测方法系统装置
  • [发明专利]基于全卷积的小目标检测算法-CN202211705281.1在审
  • 高明;苗功勋;熊英超;徐家伟 - 中孚安全技术有限公司
  • 2022-12-29 - 2023-04-21 - G06V10/764
  • 本发明提供基于全卷积的小目标检测算法,包括卷积网络模型部分、损失计算部分和训练调参部分;卷积网络模型部分用于针对图像特征进行提取并对目标进行预测;损失计算部分用于计算训练时的预测损失以获取梯度指导网络模型进行权重学习;训练调参部分用于将带有标签的数据喂入网络模型进行前向推理,通过损失函数梯度进行反向梯度回传,并根据验证精度调整网络学习率与数据集,得到最优的模型权重。本发明使用多尺度特征融合提高对不同尺度目标特征的提取能力,使用双尺度目标预测以解决小目标在特征图中信息占比少,从而易受大目标特征影响的情况,使用目标的真实边界计算损失以指导网络更精准的学习目标边界特征。
  • 基于卷积目标检测算法

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