一种面向大规模网络的实时高可靠消息分发系统及其方法

    公开(公告)号:CN108833554A

    公开(公告)日:2018-11-16

    申请号:CN201810649775.X

    申请日:2018-06-22

    Abstract: 一种面向大规模网络的实时高可靠消息分发系统及其方法属于网络传输领域;装置包括多媒体平台连接中央服务器,一个中央服务器连接若干个中转服务器,一个中转服务器连接若干个终端用户,若干个终端用户分成若干个小组,每个小组之间的终端用户相互连接;方法包括中央服务器广播一条控制信息,确定当前在线的终端用户及其状态;当中央服务器分发消息时,通过RabbitMQ传输文件信息,终端用户接收到消息信息后,返回一个反馈信息,建立对应的消息传输队列;当发送消息过大时,用P2P进行多媒体文件的分发;终端用户收到完整的种子文件后,终端用户开启本地P2P下载进程;本发明有效的解决了网络数据在分发过程中无法兼顾实时性与可靠性的问题。

    一种分类器的构建方法
    94.
    发明公开

    公开(公告)号:CN104766098A

    公开(公告)日:2015-07-08

    申请号:CN201510213464.5

    申请日:2015-04-30

    Abstract: 本申请涉及一种分类器的构建方法,该构建方法包括:利用欠采样方法来去除训练样本集中的部分多数类训练样本,并用欠采样处理后的训练样本集更新当前的训练样本集,其中训练样本集包括多数类训练样本和少数类训练样本,且训练样本集中的每个训练样本均已知类别;以及对训练样本集中的少数类训练样本进行过采样,以利用经过过采样处理后的训练样本集构建分类器。本发明的一种分类器的构建方法,有效去除训练样本中的噪声,能够有效地改善数据不平衡的问题,大大提高对训练样本数据分类的准确率,而且计算量较小、方法简单。

    一种比特流文件共享网络中的主动传播控制方法

    公开(公告)号:CN102035677A

    公开(公告)日:2011-04-27

    申请号:CN201010581791.3

    申请日:2010-12-10

    Abstract: 一种在比特流(BitTorrent)文件共享网络中基于资源占用的主动传播控制方法,在该方法中,将控制管理节点伪装成合法的共享节点与其他共享节点进行交互,通过该控制管理节点对其他共享节点的比特流客户端的版本进行识别,选择相应于所识别版本的客户端的控制策略,该控制策略用于主动侵占其他共享节点的连接或者带宽资源。本发明的方法能够在BitTorrent文件共享传播过程中,限制共享用户的下载或上传能力,使得参与整个共享文件下载过程的所有节点下载变得极为缓慢,甚至无法下载。采用本发明所述的面向BitTorrent网络的文件共享传播控制技术,从控制管理的角度达到了共享文件的传播过程或下载时间尽可能延长、控制管理所付出的资源或代价尽可能少的技术效果。

    基于提示学习思想的网络安全命名实体识别模型构建方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119167935B

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202411190954.3

    申请日:2024-08-28

    Abstract: 基于提示学习思想的网络安全命名实体识别模型构建方法、电子设备及存储介质,属于网络安全命名实体识别技术领域。为解决提取信息在面对具体的网络安全实体识别任务时直接应用的问题,本发明采集网络安全数据,得到网络空间安全数据序列,基于标注规则设置标注集合、生成标注序列,所述标注规则包括被标注数据的实体类型及被标注数据不属于任何实体;基于标注规则,对网络空间安全数据序列进行分割处理,然后对应生成标注子序列,得到处理后的网络空间安全数据;定义数据增广规则,对处理后的网络空间安全数据进行数据增广,得到数据增广的网络空间安全数据集;对预训练模型中进行继续预训练和微调操作,得到网络安全命名实体识别数据提取模型。

    一种基于可解释扰动策略的中文法律对抗文本生成方法

    公开(公告)号:CN118733767B

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202410745742.0

    申请日:2024-06-11

    Abstract: 本发明提出一种基于可解释扰动策略的中文法律对抗文本生成方法,属于对抗文本生成技术领域。包括:对法律文本进行法律知识提取;基于法律知识为文本中每个词语的重要性进行打分并排序;为待添加扰动的文本选择需要执行的扰动策略;执行扰动策略生成法律对抗文本。本发明解决了现有技术中存在缺少面向法律罪名分类任务的对抗文本生成方法的技术问题。本发明首先提取每类罪名的主要特征作为先验知识,然后将先验知识与强化相似标签和弱化原标签两种扰动策略结合,通过强化与原标签相似的标签的独有特征或弱化原标签自身的独有特征来生成对抗文本,这使得对抗文本的生成过程具有可解释性。

    一种基于OFS对抗文本流畅性评估方法

    公开(公告)号:CN118607514B

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202410688599.6

    申请日:2024-05-30

    Abstract: 本发明提出一种基于OFS对抗文本流畅性评估方法,属于对抗文本流畅性评估技术领域。生成对抗文本,并使用对抗文本攻击目标模型,基于OFS计算对抗文本流畅性分数,评估对抗文本流畅性。对抗文本基于词语重要性框架生成,词语重要性框架包括排序阶段和扰动阶段。排序阶段为文本中每个词语的重要性打分,并将词语按照重要性分数由高到低进行排序,扰动阶段为词语依次添加扰动。利用文本对应的真值标签上的置信度计算重要性分数,若重要性分数大于0,则说明文本中的词语对真值标签有正向影响,即词语为文本中重要词语,反之词语为文本中非重要词语;解决现有技术中存在的对抗文本流畅性评估需耗费大量人力成本的问题,并量化了流畅性评估标准。

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