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公开(公告)号：CN111523582A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010298095.5
申请日：2020-04-16
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的跨仪器拉曼光谱定性分析方法，将迁移学习中数据分布自适应的思路应用于拉曼光谱跨仪器物质识别，解决拉曼光谱跨仪器识别的问题。本发明运用迁移学习领域中数据分布自适应的思路，通过寻找最优映射，最大程度地缩小源域和目标域之间的数据分布差异；然后运用一种机器学习算法对映射后的拉曼光谱进行分类识别，即使用源域的已标注光谱来训练模型，对目标域的待测光谱进行分类。本发明自动完成“谱图预处理‑谱图同构化‑寻找和实现最优映射‑训练分类器和物质识别”的分析过程，减少对人工数据标注的依赖，满足跨仪器拉曼光谱数据定性分析的要求，大大提高物质识别准确率。
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公开(公告)号：CN104539486A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201510020431.9
申请日：2015-01-15
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明涉及一种基于TCP确认包对的端到端可用带宽估计方法，接收端每收到发送端发送的数据包后，向发送端返回ACK包对；发送端接收ACK包对，并记录ACK包对内部到达时间间隔，计算端到端带宽其中，BW为端到端带宽，L为ACK包对的大小，ΔT为ACK包对内部到达时间间隔；利用ACK包探测间隔模型计算背景流速率BWback；则端到端可用带宽AW＝BW-BWback。本发明改进了样本选择策略，引入了时延和(TDS)的概念，选择TDS最小的样本进行可用带宽估计有利于降低背景流对估计结果的影响，从而保证了带宽估计的准确性。将数据包对技术巧妙用于基于TCP的确认包(ACK)之中，用ACK包对代替包对技术中的探测包对，从而大大降低了带宽估计的开销，且有利于带宽估计的准确性。
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公开(公告)号：CN105208041A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510665184.8
申请日：2015-10-15
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/0428 , H04L63/166
Abstract: 本发明涉及一种基于HOOK的云存储应用加密数据包破解方法，分析云存储客户端程序，找到需要设置HOOK点的函数，通过获取并且修改API传入的参数，进而返回结果，获取云存储客户端与服务器进行通信的数据明文。本发明适用各种语言实现的云存储客户端，对于认证的方式没有特殊要求，具有广泛的兼容性；不受用户网络环境的影响，无需在客户端和服务器之间增加代理服务器、不受客户端Certification pinning安全技术的限制，具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN117219176A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311073578.5
申请日：2023-08-24
IPC: G16B40/30 , G06F18/24 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的拉曼光谱细菌分类方法及系统，包括：数据预处理步骤，对预训练数据集、再训练数据集和测试数据集中的原始拉曼光谱进行去噪、背景去除和归一化处理；数据增强步骤，通过随机谱段置零或高斯噪声添加的操作对预处理后的预训练数据集进行增强处理，构建预训练数据样本对；模型预训练步骤，基于数据增强后的预训练数据集，采用对比学习对深度神经网络进行训练，获得预训练模型；模型再训练步骤，使用预处理后的再训练数据集对增加分类层的预训练模型进行调整，获得训练好的分类模型；模型测试步骤，将预处理后的测试数据集输入训练好的分类模型，获得拉曼光谱细菌分类结果。本发明提高了光谱分类效率和准确度。
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公开(公告)号：CN105007613A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510262134.5
申请日：2015-05-21
IPC: H04W52/02
CPC classification number: Y02D70/10 , Y02D70/14 , H04W52/0206
Abstract: 本发明涉及一种基于流量过滤和Web缓存预取的WiFi接入设备节能方法，当WiFi接入设备发送一个HTTP请求给远程的Web服务器时，将TCP链接分割成两段：第一段TCP链接连接WiFi接入设备和AP，第二段TCP链接连接AP和Web服务器；AP通过第一段TCP链接接收HTTP请求并查看缓存，如果AP缓存有相应的响应数据，将响应数据返回WiFi接入设备；否则，通过第二段TCP链接将该HTTP请求发送到Web服务器；AP接收到Web服务器响应后，收集所请求网页的响应数据，并通过预设的流量控制规则进行过滤，然后存入AP缓存，并通过第一段TCP链接返回WiFi接入设备；WiFi接入设备没有数据收发时，进入休眠状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105007613B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201510262134.5
申请日：2015-05-21
IPC: H04W52/02
Abstract: 本发明涉及一种基于流量过滤和Web缓存预取的WiFi接入设备节能方法，当WiFi接入设备发送一个HTTP请求给远程的Web服务器时，将TCP链接分割成两段：第一段TCP链接连接WiFi接入设备和AP，第二段TCP链接连接AP和Web服务器；AP通过第一段TCP链接接收HTTP请求并查看缓存，如果AP缓存有相应的响应数据，将响应数据返回WiFi接入设备；否则，通过第二段TCP链接将该HTTP请求发送到Web服务器；AP接收到Web服务器响应后，收集所请求网页的响应数据，并通过预设的流量控制规则进行过滤，然后存入AP缓存，并通过第一段TCP链接返回WiFi接入设备；WiFi接入设备没有数据收发时，进入休眠状态。
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公开(公告)号：CN111523582B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010298095.5
申请日：2020-04-16
IPC: G06F18/241 , G06N20/00 , G01N21/65
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的跨仪器拉曼光谱定性分析方法，将迁移学习中数据分布自适应的思路应用于拉曼光谱跨仪器物质识别，解决拉曼光谱跨仪器识别的问题。本发明运用迁移学习领域中数据分布自适应的思路，通过寻找最优映射，最大程度地缩小源域和目标域之间的数据分布差异；然后运用一种机器学习算法对映射后的拉曼光谱进行分类识别，即使用源域的已标注光谱来训练模型，对目标域的待测光谱进行分类。本发明自动完成“谱图预处理‑谱图同构化‑寻找和实现最优映射‑训练分类器和物质识别”的分析过程，减少对人工数据标注的依赖，满足跨仪器拉曼光谱数据定性分析的要求，大大提高物质识别准确率。
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公开(公告)号：CN105208041B
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201510665184.8
申请日：2015-10-15
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于HOOK的云存储应用加密数据包破解方法，分析云存储客户端程序，找到需要设置HOOK点的函数，通过获取并且修改API传入的参数，进而返回结果，获取云存储客户端与服务器进行通信的数据明文。本发明适用各种语言实现的云存储客户端，对于认证的方式没有特殊要求，具有广泛的兼容性；不受用户网络环境的影响，无需在客户端和服务器之间增加代理服务器、不受客户端Certification pinning安全技术的限制，具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN104661291A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510108379.2
申请日：2015-03-12
CPC classification number: Y02D70/10 , H04W52/0206 , H04L63/0227 , H04L67/02 , H04W28/14
Abstract: 本发明涉及一种基于流量过滤和Web缓存预取的WiFi接入设备节能方法，当WiFi接入设备发送一个HTTP请求给远程的Web服务器时，将TCP链接分割成两段：第一段TCP链接连接WiFi接入设备和AP，第二段TCP链接连接AP和Web服务器；AP通过第一段TCP链接接收HTTP请求并查看缓存，如果AP缓存有相应的响应数据，将响应数据返回WiFi接入设备；否则，通过第二段TCP链接将该HTTP请求发送到Web服务器；AP接收到Web服务器响应后，收集所请求网页的响应数据，并通过预设的流量控制规则进行过滤，然后存入AP缓存，并通过第一段TCP链接返回WiFi接入设备；WiFi接入设备没有数据收发时，进入休眠状态。
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公开(公告)号：CN116938790A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310651005.X
申请日：2023-06-02
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种支持可变长压缩SID混编的SRv6处理方法及装置，方法包括：S100，源节点接收控制器或手动编排出的压缩性的SRH以及IPv6的目的地址；S101，中间节点解析收到的报头中的IPv6目的地址以及SRH，获取FSID以及FFlag信息；S102，基于解析结果，判定下一跳节点的所在空间、计算下一跳节点起始位并更新FFlag中各字段中的值；S103，基于解析和计算结果，更新IPv6目的地址和SRH；对SRH的操作包含对SL和LastEntry字段的更新、整个SRH的剥除或栈底压出；S104，转发含压缩处理后的更新数据包。本发明在SRv6的压缩领域开创了新的技术路线，采用包含多个字段的标志位；同时首次把SRv6的压缩处理从传输前扩展到传输中，因此，从而具有更高的灵活度、更高的压缩效率和更高的传输效率。
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