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]智能安防系统的控制方法-CN201910162364.2有效
  • 乐天 - 佛山大鱼智能家居科技有限公司
  • 2019-03-04 - 2020-07-10 - H04L12/26
  • 本发明涉及家居智能安防技术领域,尤其涉及智能安防系统的控制方法,包括安防主机维持与服务器发互心跳信号,安防主机一定时间未收到回应信号,判断安防主机是否网络异常,若判断为无异常,安防主机与移动终端通讯连接,若判断异常,安防主机唤醒应急通讯模块并与服务器取得连接;应急通讯模块运行时,在一定时间未收到回应信号,判断应急通讯模块是否网络异常,若判断应急通讯模块无异常,应急通讯模块与移动终端通讯连接,用户通过移动终端向安防主机下达控制指令,若判断应急通讯模块异常,安防主机进入离线工作状态。
  • 智能系统控制方法
  • [发明专利]一种计算机安全防护方法-CN202011562216.9有效
  • 刘桂峰 - 河南交通职业技术学院
  • 2020-12-25 - 2023-04-18 - G06F21/56
  • 本发明提供了一种计算机安全防护方法,该方法首先判断训练好的神经网络是否具备对抗数据中毒的防御功能,再根据判断结果选择不同的计算机安全防护策略;判断神经网络是否具备防御功能的步骤为:在训练集中随机选取多个训练样本,在训练样本中提取多个子区域,判断子区域中是否存在异常像素点,根据异常像素点判断子区域是否为异常子区域,获取异常子区域的梯度矩阵,基于梯度矩阵和从验证集中随机选取的验证样本生成异常验证图像,利用训练好的神经网络分别对验证样本、异常验证图像进行处理,得到第一数据、第二数据,计算第一数据和第二数据的相似度,基于相似度判断神经网络是否具备防御功能。
  • 一种计算机安全防护方法
  • [发明专利]一种节电器及其智能控制方法-CN202310868196.5有效
  • 宋宝君;邱景辉 - 吉林省骅涛科技有限公司
  • 2023-07-17 - 2023-09-19 - G06Q50/06
  • 本说明书实施例公开了一种节电器及其智能控制方法,属于自动控制技术领域,该方法包括:获取监测数据,所述监测数据包括历史数据和分析数据;判断分析数据是否为异常数据,所述判断包括利用共生矩阵判断、基于历史数据判断和根据分析数据的变化规律判断;根据剔除所述异常数据后的监测数据对节电器进行调节;其中:所述根据剔除所述异常数据后的监测数据对节电器进行调节包含:结合剔除所述异常数据后的监测数据,利用神经网络获取对应节电器的节电等级;根据所述节电等级对所述节电器进行调整该方法通过多种算法判断采集数据的异常性,过滤异常数据后控制节电器达到最优节电效果,可以大大提高电网的节电效率。
  • 一种节电及其智能控制方法
  • [发明专利]判断机器人是否需要暂停等待的方法及装置-CN202211133877.9在审
  • 欧阳海林;支涛 - 北京云迹科技股份有限公司
  • 2022-09-19 - 2022-10-21 - B25J9/16
  • 本公开涉及机器人技术领域,提供了判断机器人是否需要暂停等待的方法及装置。该方法包括:通过数据采集设备实时获取目标机器人的机器人数据;基于机器人数据判断目标机器人是否发生异常;在判断目标机器人发生异常后,命令目标机器人在原位置暂停等待,并发送异常请求指令至机器人管理中心,以接收并根据机器人管理中心发送的关于异常的处理指示,对异常进行处理,其中,异常请求指令携带有异常的类型。采用上述技术手段,解决现有技术中,不能根据各种场景自动判断机器人是否需要暂停任务并在原地等待的问题。
  • 判断机器人是否需要暂停等待方法装置
  • [发明专利]一种基于用户操作时序判断异常用户的方法-CN202111540706.3有效
  • 刘小雷;李尚锦 - 深圳市活力天汇科技股份有限公司
  • 2021-12-16 - 2022-03-18 - G06F11/34
  • 本发明提供了一种基于用户操作时序判断异常用户的方法,通过记录本次请求的用户、请求时间、访问页面及访问节点。判断连接类型,获取操作间隔值及操作时序。判断是否有操作断点,若有则记录所述操作断点的个数。判断操作间隔值是否低于预设的操作间隔低值。对操作断点进行操作断点异常建模,根据连接类型建立单程操作间隔异常建模和多程操作间隔异常建模。根据不同操作类型的操作时序、各时序对应的权值,根据计算最终异常指标F。优点是,在机票搜索业务中,实时记录用户操作过程,通过跟踪操作异常节点,对操作过程进行加权处理,从而识别异常用户,以供后续处理。
  • 一种基于用户操作时序判断异常方法
  • [发明专利]一种sdn网络下dos攻击防控方法及装置-CN202110791809.0有效
  • 吴立军;荆瑜林 - 电子科技大学
  • 2021-07-13 - 2022-05-06 - H04L9/40
  • 所述sdn网络下dos攻击防控方法包括:获取sdn网络中流量值大于预设阈值的异常流量;获取分流用神经网络;根据分流用神经网络对所述异常流量进行分流;获取异常流量判断模型;根据所述异常流量判断模型对所述异常流量进行判断判断所述异常流量是否为攻击流量,若是,则生成封堵指令。本申请利用深度强化学习算法对根据大网情况对异常流量进行分流,传统防控方案大都采用均分分流,并没有考虑到大网不同支路的链路情况,而强化学习可以通过对历史数据进行学习,规划出最适合的优化方案。
  • 一种sdn网络dos攻击方法装置

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