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知识产权简介:本发明公开了一种可信执行环境与区块链的数据保密融合与验证方法，涉及区块链技术领域。 将可信执行环境作为独立模块部署到区块链系统中，通过一个中间层使可信执行环境模块与区块链系统集成，无需对现有系统进行大规模改造。引入链下多层数据融合架构，结合使用可信执行环境处理敏感数据，并通过链上智能合约验证多层融合结果，确保计算效率和数据安全性。结合零知识证明技术与智能合约，验证链下融合计算的正确性，确保敏感数据的隐私不被泄露的同时，保证融合结果的真实性。
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知识产权简介:机器学习模型生成解释结果的时候是十分慢的过程，每次都要重新生成解释的结果，浪费算力和资源。对于某些系统实时性要求高的场景，实时生成推荐结果的解释是比较迟缓的，后果严重会牺牲用户黏性，导致用户流失。故新增多级缓存，加速响应解释过程。
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知识产权简介: 本发明涉及计算机技术、计算生物学在DNA序列预测领域的应用，使用深度学习方法从DNA序列特征以及染色质可及性测序数据（ATAC-seq）出发预测单位点非编码突变对风险基因表达影响是上调还是下调。 本发明的目的是为了提升单位点非编码突变对基因表达上下调控影响问题的预测精度，并将可预测的调控范围扩展到非编码位点上下游1,000,000bp，使预测不受训练集所包含的组织或细胞类型的限制，可以通过和染色质可及性测序数据（ATAC-seq）的匹配迁移到任意组织或细胞类型，做出精确可靠的预测，并利用注意力机制赋予模型可解释性。
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知识产权简介:本发明公开了一种基于层次化指标筛选的区块链联邦学习安全聚合框架。本发明涉及联邦学习与区块链等领域，其中联邦学习只上传模型参数不上传数据的特性，能够在保证机器学习模型准确性的同时最大限度地保证信息隐私安全；区块链网络无中央服务器的特性能够解决联邦学习过于依赖中央服务器而存在的安全问题；基于 FLTrust的安全防御模块能够在联邦学习的基础上对可能存在的拜占庭攻击进行防御；聚合加权模块能够进一步减轻 FLTrust 算法聚合过程中对聚合效率带来的影响。本发明在联邦学习与区块链结合的算法框架下，创新地提出了针对拜占庭攻击的优化算法，改善相关机器学习算法在拜占庭攻击对最终聚合结果的影响。
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知识产权简介:本发明提供了一种开放词汇语义分割方法及系统，包括：将目标类别文本分解为属性文本的集合；使用视觉特征提取器将目标图片编码为视觉特征；使用文本特征提取器将属性文本编码为属性特征；将视觉特征和属性特征一起送入属性聚合网络，得到分割概率图，使用阈值法将其转换为分割结果；计算预测的分割结果和真实分割掩码的损失，利用梯度下降法进行训练；使用训练好的模型，对测试图像和测试属性文本进行推理，得到测试图像分割结果。本发明提出分解-聚合的策略，大幅提升了开放词汇语义分割的准确性。
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知识产权简介:一种适用于低空载重运输飞艇及装卸载控制方法，主要用于基础设施落后偏远地区的特种运输与应急投送。载重运输飞艇主要包括结构分系统（含流线形囊体、骨架、尾翼、吊舱等）、混合能源系统（含涡轮发电机、锂电池、能源管理等）、电推进系统（含分布式多套矢量电推进器），以及综合控制系统（含飞行控制、压力控制、浮力控制）等。载重运输飞艇的装卸载控制方法主要包括气体热控的浮力控制、推力矢量。飞艇带有骨架结构有利于重物承载和分布式电涵道推进器安装，大功率混合能源系统为分布式电推进器和气体热控提供条件，通过电空调调节囊体内气体温度实现装卸载的浮力控制，囊体两侧分布式矢量电涵道推进器为装卸载提供部分垂直方向直接力控制。
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知识产权简介:穿刺机器人采用双球面运动驱动机构，具有4个自由度，采用高分子材料、铜合金及陶瓷等满足磁兼容性能材料，可以在MR环境下正常工作，且不会影响MR的正常工作性能，满足人体软组织穿刺，可适用于脑神经介入、脏器穿刺等。 穿刺机器人的双球面驱动机构采用了四个压电电机，通过齿轮传动分别控制四个移动底座在圆弧导轨上运动，进而通过连杆和复合铰链确定软体机器人驱动机构的位置和姿态，实现穿刺针的远心控制和复杂路径的规划，为手术医生提供了较多的策略选择和功能选择。 穿刺机器人的双球面驱动机构的每一个复合铰链的质心运动轨迹为一个近似球面（见图-12），机构的两个复合铰链的运动轨迹的双球面构成了机构的两个工作曲面。由于人脑区域可以近似地视为一个球体，而且设备的安装环境在MR的圆形腔体内，因此双球面工作区域的适配性更好，同时也提升了穿刺针的工作区域。 贯穿两个工作曲线之间的安装杆连接采用虎克铰方式，安装杆一端与虎克铰固定连接，另一端与虎克铰滑动和转动连接，实现了安装杆的全约束姿态调节，进而满足电极组件的姿态调整要求。
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知识产权简介:本发明提供了一种基于多特征序列的匿名网络流量分类方法。首先，采集网络流量文件，并通过数据集切割、数据流特征提取、数据归一化、特征选择等方式完成数据预处理；然后，通过主成分分析法对提取到的特征进行重要性排序，获取流量序列中最重要的若干连续性特征对应的特征序列，并通过离散傅里叶变换转化为频域特征向量；接着，通过基于Transformer 框架的频域特征提取网络将频域特征向量转化为中间特征向量 a，并将流序列其他特征通过基于深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）的其他特征提取网络转化为中间特征向量 b；最后，拼接两个中间特征向量，通过分类网络后，得到不同类别的概率分布，完成匿名流量分类工作。总体上，该发明能够抽出匿名通信流序列中重要的连续性特征，并挖掘其频域上的隐含信息，充分发挥 Transformer 框架对于连续的数据的序列特征捕获能力，同时对于其他重要性较低的特征，使用 DNN 进行嵌入，使得该方法能够在一定程度降低计算量的条件下，对匿名网络流量进行分类，提升了匿名网络流量分类的可行性。
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知识产权简介:本发明提供一种抗金属杂波的双端口微声标识器，所述抗金属杂波标识器包括：微声芯片和双极化天线结构，微声芯片采用双端口单向单相换能器。利用雷达的垂直极化天线发射查询电磁波信号，由标识器水平极化天线发射的响应电磁波信号被雷达的水平极化天线获取到。雷达解析响应电磁波信号的时延，获取标识器的编码信息。本发明方案解决了在复杂金属环境下的脉冲反射问题，可以有效抑制多径衰落、远处大目标杂波干扰、多径效应。
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知识产权简介:本发明提供一种β咔啉生物碱化合物及其应用。β咔啉生物碱化合物具有式I所示的结构。本发明提供的化合物1和化合物2对心肌成纤维细胞增殖及迁移具有显著的抑制作用，可应用于制备治疗心肌纤维化及心梗、心肌肥厚、心衰等心血管疾病的药物中。
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