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[发明专利]一种存储器数据加密保护的实现方法-CN201710932738.5有效
发明人：彭永林 -专利权人：芯海科技（深圳）股份有限公司
申请日： 2017-10-10 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06F21/78 文献下载
摘要：本发明公开了一种存储器数据加密保护的实现方法，该方法存储器首先需要开辟一个用户配置区，配置随机种子，并设置随机序列模块，然后将原始数据经过随机序列模块处理，使得原始数据保存到存储器的地址变成随机地址；将原始数据会经过随机序列模块处理，使得原始数据变成随机数据。本发明实现了存储器数据的高度加密保护的目的，提高用户数据的安全性，提高芯片的可靠性，同时此方案实现简单方便，面积功耗小。
一种存储器数据加密保护实现方法

[发明专利]一种MIMO卫星通信系统中的数据检测方法-CN202310261013.3有效
发明人：向磊;吕游;邓姣;刘振兴;郭海娟;熊传焱 -专利权人：湖南迈克森伟电子科技有限公司
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H04B17/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种MIMO卫星通信系统中的数据检测方法，涉及卫星通信技术领域，解决了现有技术难以充分利用空间分集技术和空间服用技术的优势，影响数据传输效率的技术问题；本发明根据原始数据的数据量确定数据划分周期，通过数据划分周期将原始数据划分为若干目标数据；本发明在数据从发送端发送至接收端之前的数据处理，动态平衡目标数据，为目标数据的有序可靠发送奠定了良好的数据基础；本发明依次识别目标数据中各原始数据的重要性，结合天线通信序列提取各原始数据对应的发送天线数量和接收天线数量；结合目标数据中各原始数据的识别标签生成数据发送序列；本发明动态填充数据发送序列并完成数据传输，实现了原始数据的高效可靠传输。
一种 mimo 卫星通信系统中的数据检测方法

[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备和服务器-CN201810005607.7有效
发明人：王森;郭伟铖;刘欢 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2018-01-03 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本说明书提供一种数据处理方法、装置、电子设备和服务器，该方案可以将若干项原始数据和针对原始数据的运行配置信息配置于同一序列化数据包，采用此种方式，可以方便地存储数据包、进行数据包分发；在涉及多项相关数据的情况下可以防止某项数据丢失；另一方面，由于运行配置信息可以与原始数据一起序列化，因此在对数据包进行反序列化过程中，若获得运行控制信息中的设备环境信息，可以根据确定当前设备环境能否支持读取原始数据，从而可以及时根据判断结果确定后续对原始数据的处理过程
数据处理方法装置电子设备服务器

[发明专利]生成信息的方法和装置-CN201811438674.4有效
发明人：刘昊骋;张继红;田鹏飞 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：该生成信息的方法包括：获取原始数据以及原始数据对应的标签数据；采用多种编码算法对原始数据和标签数据进行编码，得到多维特征编码序列；采用多维特征编码序列预先训练机器学习模型；基于对预先训练的机器学习模型的评估数据，确定原始数据所对应的用于训练机器学习模型的多维特征编码。该方法基于预先训练的机器学习模型的结果，确定原始数据所对应的用于训练机器学习模型的多维特征编码，提高了对原始数据进行多维特征编码的准确性和针对性，从而可以提高训练机器学习模型的效率。
生成信息方法装置

[发明专利]一种基于ARIMA模型及X-11分解的GNSS定位数据后处理方法-CN202110711567.X有效
发明人：匡宇龙;李鹏;雷孟飞;汤金毅;熊用;熊虎;史辉 -专利权人：湖南联智科技股份有限公司
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于ARIMA模型及X‑11分解的GNSS定位数据后处理方法：对原始数据序列进行X‑11拆分得到趋势项序列，并通过ARIMA算法对趋势项序列进行预测得到预测趋势项序列；将预测趋势项序列与原始数据序列进行差分运算得到混合序列；对混合序列进行X‑11拆分得到季节项序列，并根据周期性推导得到推导季节项序列；将混合序列与推导季节项序列进行差分运算得到不规则项序列；对预测趋势项序列、推导季节项序列和不规则项序列进行延伸；将延伸后的三组序列进行叠加还原为重组原始数据序列，并对重组原始数据序列进行X‑11拆分得到当期历元趋势项序列。
一种基于 arima 模型 11 分解 gnss 定位数据处理方法

[发明专利]数据传输方法、设备及计算机存储介质-CN202210101651.4在审
发明人：杨宽;袁程炫;金子才 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： H04N19/30 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种数据传输方法、设备及计算机存储介质。数据传输方法包括：获取待传输的原始数据；确定用于对原始数据进行传输的分级编码SVC扩展头和与原始数据相对应的实际序列号；基于SVC扩展头和实际序列号对原始数据进行前向纠错码FEC处理，生成与原始数据相对应的目标传输数据本申请所提供的技术方案，基于SVC扩展头和实际序列号对原始数据进行FEC编码处理，生成目标传输数据，而后可以将目标传输数据发送至服务器，由于服务器具有不同的运行模式，有效地实现了可以基于多种模式对数据进行传输操作，这样不仅降低了数据传输成本和带宽成本，并且能够兼顾抗数据丢包的效果，同时使得该方法可以适用于各种应用场景。
数据传输方法设备计算机存储介质

[发明专利]一种K线图构造方法、系统及相关设备-CN201810691592.4在审
发明人：李丹 -专利权人：深圳市金蝶天燕中间件股份有限公司
申请日： 2018-06-28 - 公布日： 2018-11-27 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：实施例方法包括：获取时间序列数据，并将时间序列数据输入初始算法模型中进行训练得到时间序列分析模型；采用时间序列分析模型对时间序列数据进行数据拟合计算，得到各个时刻的原始数据对应的预测数据；根据各个时刻的原始数据及对应的预测数据计算各个时刻的原始数据对应的置信区间；将各个时刻的原始数据作为K线起始值，各个时刻的预测数据作为K线终止值，各个时刻置信区间的上限值作为K线最大值，各个时刻的置信区间的下限值作为K线最小值，构造时间序列数据对应的K线图。
时间序列数据原始数据预测数据置信区间时间序列分析模型图构造随时间变化独立变化数据拟合算法模型

[发明专利]基于预测误差的时间序列能耗数据离群点检测方法和系统-CN202211551526.X在审
发明人：邓若愚;胡尚薇;李昌志 -专利权人：同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本申请提供一种基于预测误差的时间序列能耗数据离群点检测方法和系统，所述方法包括：对未知分布情况的时间序列电能能耗原始数据进行预处理，构建基于深度学习的回归模型对所述原始数据进行数据预测；将预测得到的新序列和原始数据的序列进行比较并做差值，生成残差能耗序列；利用网格搜索对预设检测算法进行超参数优化；通过所述预设检测算法检测所述残差能耗序列，得到所述时间序列电能能耗原始数据中的离群点。该方法对于分布类型不同的时间序列能耗数据集具有一定的普适性，都可以高效地进行离群点检测。该方法在数据进行残差序列重构的基础上进行能耗数据离群点的自动检测任务，具有减少计算量，提高检测精度等一系列优势。
基于预测误差时间序列能耗数据离群检测方法系统

[发明专利]一种实现水脂分离的磁共振成像方法和装置-CN201210218752.6有效
发明人：翁得河 -专利权人：西门子(深圳)磁共振有限公司
申请日： 2012-06-28 - 公布日： 2014-01-15 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种实现水脂分离的磁共振成像方法，包括：利用快速自旋回波刀锋伪影校正序列（TSE BLADE）采集一幅同相位图像的原始数据和一幅反相位图像的原始数据；根据所述同相位图像的原始数据重建同相位图像，并根据所述同相位图像的原始数据以及反相位图像的原始数据重建反相位图像；根据重建后的同相位图像和反相位图像计算水和脂肪的图像。由于本发明采用TSE BLADE序列采集k空间数据，从而继承了BLADE序列对刚体运动和脉动不敏感的优点，降低了对运动伪影的敏感程度，并且提高了图像的信噪比。
一种实现分离磁共振成像方法装置

[发明专利]一种基于δ滤波器的航空液压泵剩余寿命灰色预测方法-CN200910082027.9无效
发明人：王少萍;赵四军;杜隽 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2009-04-17 - 公布日： 2009-09-23 - 主分类号： F04B51/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于δ滤波器的航空液压泵剩余寿命灰色预测方法，该方法选取航空液压泵的回油流量作为寿命预测特征量，并采集液压泵回油流量的数值形成液压泵寿命预测原始数据序列；考察原始数据序列，根据m的不同取值范围，决定方案流程；给出了广义数据序列滤波器δ滤波器的设计过程，并对原始数据序列进行δ滤波器滤波，然后建立全历史数据GM(1，1)灰色预测模型进行剩余寿命预测；并给出了等维新息灰色预测模型维数K的选取原则，然后对原始数据序列建立等维新息灰色预测模型进行剩余寿命预测，有效提高了中长期剩余寿命预测的精度。
一种基于滤波器航空液压泵剩余寿命灰色预测方法

[发明专利]数据压缩方法和装置以及数据解压缩方法和装置-CN201010592186.6有效
发明人：程磊;张凤全;赵文东 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2010-12-08 - 公布日： 2011-06-22 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种数据压缩方法，获取原始数据序列(N₁，N₂，N₃，…，N_m)，根据1＜k≤m和原始数据序列(N₁，N₂，N₃，…，N_m)获取差分数据序列(D₁，D₂，D₃，…，D_m)，依次存储差分数据序列(D₁，D_{2<本发明还提供一种数据解压缩方法、数据压缩装置和数据解压缩装置。采用本发明提供的数据压缩方法和装置以及数据解压缩方法和装置，通过对原始数据序列进行后项减前项的计算获得差分数据序列，依次存储差分数据序列中的每一个差分数据，由于差分数据的值小于原始数据的值，因此，存储差分数据占用的字节数少于原始数据占用的字节数}
数据压缩方法装置以及数据解压缩

[发明专利]高编码率数据块编/解码方法及其装置-CN02106986.7无效
发明人：卢载遇;黄义石 -专利权人：大宇电子株式会社
申请日： 2002-03-12 - 公布日： 2003-04-02 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：一种数据块编码算法，利用已经m比特信息的n+1个原始数据块的一个原始数据块组，其第一个m比特信息的原始数据块被编码为一个n比特码字的基准数据块，并且根据该基准数据块的比特序列，处在该第一个m比特信息的原始数据块之后的n个m比特信息的原始数据块被编码为n个n比特码字的加权数据块。一种数据块解码算法，解码n个加权数据块，以便产生m比特信息的对应的原始数据块，并且从一个基准比特的序列重建m比特信息的第一原始数据块，其中每一个基准比特指示该n个加权数据块的每一个是否为一个A型加权数据块或一个B型加权数据块。
编码数据解码方法及其装置

[发明专利]网络数据监控方法、装置、设备及介质-CN201811531785.X在审
发明人：王希 -专利权人：中国移动通信集团福建有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种网络数据监控方法、装置、设备及介质，包括：获取至少一种网络参数的原始数据，并按照数据生成时间，得到原始数据对应的状态序列，状态序列用于表征网络参数在不同时刻的状态属性；利用历史网络数据训练的检测模型和状态序列，得到网络参数在特定时刻处于设定状态的观测序列概率值，检测模型用于表征网络参数的初始状态概率、状态转移概率与观测概率之间的关系；根据观测序列概率值，监控所述网络参数对应的原始数据是否发生异常。利用序列化的训练算法学习网络参数的原始数据之间的状态转移概率矩阵和观测概率矩阵，通过状态转移概率矩阵和观测概率矩阵对网络数据进行监控，能够有效提升监控的精确性。
网络参数原始数据观测概率状态序列状态转移概率矩阵矩阵网络数据监控观测序列初始状态概率状态转移概率历史网络数据生成数据训练提升监控网络数据训练算法状态属性序列化监控检测概率学习

[发明专利]一种基于时间序列数据的混频预测方法及系统-CN202210663909.X有效
发明人：张崇辉;陈思超;陈骥;苏为华;王永恒 -专利权人：之江实验室;浙江工商大学
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间序列数据的混频预测方法及系统，包括原始数据获取模块、时间序列处理模块、混频数据预测模块和存储与展示模块；其中，原始数据获取模块，集成了多种平台获取数据的方式，从而获取高频和低频时间序列数据；时间序列处理模块对获取到的原始数据进行傅里叶变换，捕捉时间序列数据的周期频率，然后对时间序列进行分解，获取趋势序列、周期序列和残差序列；混频数据预测模块以高频时间序列数据作为自变量，以低频时间序列数据作为因变量
一种基于时间序列数据混频预测方法系统

[发明专利]基于负荷特性和用电行为模式的家庭负荷预测方法及系统-CN202011166556.X在审
发明人：段雪滢;李小腾;陈文洁;周永兴 -专利权人：西安交通大学;国网陕西省电力公司电力科学研究院
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于负荷特性和用电行为模式的家庭负荷预测方法及系统，首先采集家庭原始用电负荷时间序列得到原始数据集，并对原始数据集进行预处理得到完整原始数据集，然后采用基于负荷特性和用电行为模式从完整原始数据集中获取用电数据特征，基于SVD分解协方差矩阵的PCA算法完成特征提取，实现数据降维，通过差分变换和Exponentially‑weighted moving average处理得到平稳序列，利用组合模型捕捉序列更复杂的非线性关系，优化数据输入结构使模型在预测时结合历史状态，通过多变量的模型提升拟合的精度，提高了现有电力负荷预测方法的精度。
基于负荷特性用电行为模式家庭预测方法系统