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公开(公告)号：CN114285761A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111615997.8
申请日：2021-12-27
Applicant: 北京邮电大学 , 北京东方通网信科技有限公司 , 北京东方通科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于视频录屏与OCR技术的跳板机违规操作检测方法，首先对用户操作界面进行录屏，之后针对录屏的视频通过光标检测或固定字符串检测判断出用户输入命令行的位置，然后通过OCR技术将用户输入的命令转化为文本，再对文本进行违规操作词的检测。本发明提出的基于视频录屏与OCR技术的跳板机违规操作检测方法，实现在跳板机监测运维人员的操作，对其进行审计及控制，对用户误操作、违规操作进行审计、定责，同时降低用堡垒机进行审计、运维的成本，此外地无需硬件化设施及软件安装等，使对用户在终端操作的监控、审计、运维更加轻量、简洁。
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公开(公告)号：CN115964527B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310011361.5
申请日：2023-01-05
Applicant: 北京东方通网信科技有限公司 , 北京东方通科技股份有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种用于单标签图像检索的标签表征构建方法，包括：基于全连接神经网络确定单标签图像的标签表征，并基于标签表征平衡损失以及量化损失反向优化全连接神经网络；基于卷积神经网络提取单标签图像的图像特征，并与对应的标签表征之间的中心相似性损失来优化卷积神经网络；基于卷积神经网络提取待检索单标签图像特征，并符号化为二进制码，并基于二进制码实现对单标签图像的检索。通过确定单标签图像的单标签信息，同时，通过全连接神经网络生成各个标签的表征向量，并鼓励标签表征相互之间保持最大的距离，从而增加标签表征之间的可辨别性，将标签表征作为所有同标签图像特征的类中心，为图像特征学习提供了极大便利。
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公开(公告)号：CN115994237A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310015666.3
申请日：2023-01-05
Applicant: 北京东方通网信科技有限公司 , 北京东方通科技股份有限公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F16/58 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种用于多标签图像检索的标签表征构建方法，其包括：确定多标签图像数据集中各标签之间的共现概率，并基于图卷积网络对各标签的初始表征向量进行融合，得到各标签的标签表征；基于卷积神经网络提取多标签图像的图像特征，并基于图像的标签及所得到的标签表征确定该图像的语义表征向量，且通过最小化中心相似性损失对卷积神经网络进行优化；基于卷积神经网络提取多标签图像的特征，并符号化为二进制码，并基于二进制码之间的汉明距离完成对待检索多标签图像的检索。通过标签表征平衡损失、量化损失以及图网络的处理，提高不同标签表征之间的可辨别性，同时为准确确定多标签图像类中心提供了保障，保障了多标签图像检索的准确率。
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公开(公告)号：CN117010366A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310820600.1
申请日：2023-07-06
Applicant: 北京邮电大学 , 北京东方通网信科技有限公司 , 北京东方通科技股份有限公司
IPC: G06F40/211 , G06F40/289 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种面向文本特定句子的内容识别和纠错方法，属于自然语言处理领域。该方法结合多项技术，包括正则匹配、hfl/rbt3模型上下句预测、位置敏感哈希技术以及Jaccard相似度计算等方法，针对领导重要讲话等特定句子识别和纠错这种特定语境，综合各种不同的方法，可以较为准确地识别新闻文章中领导重要讲话等金句部分；通过改进minhash算法，使其在处理特定文本上更有效，并且针对其中的短文本利用Jaccard相似度计算匹配，使得其在错误识别部分上也有较高的准确度。该方法能够有效地提取和校验领导重要讲话内容等特定句子，对于新闻发布等起到提高效率和准确性的重要作用。
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公开(公告)号：CN115964527A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310011361.5
申请日：2023-01-05
Applicant: 北京东方通网信科技有限公司 , 北京东方通科技股份有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种用于单标签图像检索的标签表征构建方法，包括：基于全连接神经网络确定单标签图像的标签表征，并基于标签表征平衡损失以及量化损失反向优化全连接神经网络；基于卷积神经网络提取单标签图像的图像特征，并与对应的标签表征之间的中心相似性损失来优化卷积神经网络；基于卷积神经网络提取待检索单标签图像特征，并符号化为二进制码，并基于二进制码实现对单标签图像的检索。通过确定单标签图像的单标签信息，同时，通过全连接神经网络生成各个标签的表征向量，并鼓励标签表征相互之间保持最大的距离，从而增加标签表征之间的可辨别性，将标签表征作为所有同标签图像特征的类中心，为图像特征学习提供了极大便利。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114285761B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202111615997.8
申请日：2021-12-27
Applicant: 北京邮电大学 , 北京东方通网信科技有限公司 , 北京东方通科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于视频录屏与OCR技术的跳板机违规操作检测方法，首先对用户操作界面进行录屏，之后针对录屏的视频通过光标检测或固定字符串检测判断出用户输入命令行的位置，然后通过OCR技术将用户输入的命令转化为文本，再对文本进行违规操作词的检测。本发明提出的基于视频录屏与OCR技术的跳板机违规操作检测方法，实现在跳板机监测运维人员的操作，对其进行审计及控制，对用户误操作、违规操作进行审计、定责，同时降低用堡垒机进行审计、运维的成本，此外地无需硬件化设施及软件安装等，使对用户在终端操作的监控、审计、运维更加轻量、简洁。
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公开(公告)号：CN116841610A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310621243.6
申请日：2023-05-29
Applicant: 北京东方通网信科技有限公司
IPC: G06F8/75 , G06F21/57 , G06F8/60 , G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/9038 , G06F18/24
Abstract: 本申请提供一种基于数据挖掘的软件成分分析系统，包括：静态构件分析模块，对软件组成进行静态分析检测，通过提取软件中包含的信息与特征，得到软件的组件分布信息；漏洞扫描模块，基于预设开源漏洞数据库，对所述软件的组件分布信息进行漏洞扫描和匹配；开源代码许可证分析模块，用于检测分析软件中的开源代码许可证，以获取所述软件的许可证信息；快速部署模块，基于虚拟化部署、分布式部署、镜像部署，通过多个API接口与外部系统进行无缝衔接。本申请识别高效、准确：扫描速度快、效率高。支持代码组件、代码文件、代码片段级别的扫描和匹配，保障识别精准；覆盖范围广泛，能够同时进行软件成分构成、分析开源代码许可证、安全漏洞等分析。
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公开(公告)号：CN116821750A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310627695.5
申请日：2023-05-30
Applicant: 北京东方通网信科技有限公司
IPC: G06F18/24 , G06Q10/0639 , G06F16/2455 , G06F21/62
Abstract: 本申请提供一种基于人工智能的数据安全风险监测追溯系统，包括：数据采集模块，用于实时采集企业侧各类安全事件信息，所述各类安全事件信息包括流量、终端、数据库、应用，建立数据识别特征库；数据流转与分布监测模块，用于解析所述各类安全事件信息的规则与策略，发现数据资产保护对象，生成数据资产清单，并动态监测数据分布与流转，获取数据流转规则和访问控制规则；数据安全事件分析模块，用于智能分析识别数据在采集共享处理过程中的安全风险，对数据分类分级管理，根据数据识别特征库、数据流转规则和访问控制规则建立数据安全风险监测策略库；数据安全事件溯源模块，基于人工智能对实时安全事件进行溯源分析，并将安全事件和溯源信息进行及时上报。
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公开(公告)号：CN115562489A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211227096.6
申请日：2022-10-09
Applicant: 北京东方通网信科技有限公司
Abstract: 一种机器人人机交互系统，通过计数单元采集物品重量和/或体积变化信息，识别当前目的地的卸载物品数量和/或类型，通过取物主体识别系统采集取物主体静态或动态影像，当机器人识别出的当前卸载物品数量和/或类型与系统预设的卸载物品数量和/或类型不一致时，能够将采集到的取物主体静态或动态影像与系统预存的取物主体数据进行比对，判断取物主体是当前目的地对应的取物主体还是来自其余目的地的取物主体，并根据判断结果通过语音提示装置向取物方发出需要进行人机交互的语音提示，最终通过操作方的人机交互介入帮机器人识别到确切的异常取物信息。本发明通过实时人机交互，在工序化物品输送帮机器人识别异于设定程序的异常取物信息。
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公开(公告)号：CN115034335B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210950027.1
申请日：2022-08-09
Applicant: 北京东方通网信科技有限公司
Abstract: 本发明请求保护一种基于决策树模型的机器人自主协同控制方法和系统，目的是帮助网络找到更好的局部最小值，并且加快训练的过程。其主要方法是：获取多个机器人的待执行指令，对所述待执行指令进行预处理；对所述预处理后的待执行指令初始化，根据可控制性概率的计算方法确定每个机器人可控制的范围；在所述的范围内，对新机器人加入、机器人主动退出和机器人失效进行维护；基于多变量决策树模型的分布式大时序数据分类；基于聚类之后的待执行指令进行协同控制训练完成后将无障碍场景下训练的网络参数用于静态障碍物的场景，随后依次增加难度到动态障碍物和复杂场景下，使网络学到更加泛化的策略，且减少训练时间。
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