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公开(公告)号：CN116187895A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310442794.6
申请日：2023-04-24
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/083 , G06Q10/087
Abstract: 本发明公开一种智能仓储货流规划方法、系统及电子设备，涉及智能仓储技术领域。本发明先对获取的原始数据进行分解得到数据组，并确定数据组中每一数据的键值，接着，按照键值对数据组中的数据进行分类得到分类数据组，以分解后的分类数据为基础进行后续处理，能够显著提高数据处理效率。并且，在获取目标任务后，基于目标任务的键值调取分类数据组，最后，采用分配优化算法基于调取得到的分类数据组中存储的数据精确生成目标任务的货流规划结果，以实现货物资源的快速有效管理，以及智能仓储的科学预测。
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公开(公告)号：CN115567938A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211532452.5
申请日：2022-12-02
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
IPC: H04W12/06 , H04W12/122 , H04L9/32
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链认证5G网络中关键设备的方法，属于信息安全技术领域。该方法基于区块链来完成关键设备和AUSF/ARPF之间的认证，并且，在该方法中，通过对关键设备和AUSF/ARPF的双向认证方式，提高了认证的安全性高，同时能够缩短操作过程。进一步，本发明采用关键设备和AUSF/ARPF将用户假名身份信息和公钥消息注册到区块链，然后通过区块链进行安全的认证并建立会话密钥，由于使用了区块链，认证过程中不存在单点故障，可以应用于分布式场景。并且该方法能够抵抗DoS攻击、重放攻击等多种攻击，并支持相互认证，同时能够提供完美的前向保密。
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公开(公告)号：CN114550016B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210424063.4
申请日：2022-04-22
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于上下文信息感知的无人机定位方法及系统，属于无人机识别领域，该方法包括：构建无人机检测网络，无人机检测网络包括特征表示生成网络、局部信息表示路径、全局信息表示路径和尾部预测结构；采用无人机检测数据集训练无人机检测网络；特征表示生成网络用于输出各尺度特征图对应的第一无人机特征表示；局部信息表示路径从各尺度特征图中截取区域特征图后进行卷积与第一无人机特征表示进行拼接获得第二无人机特征表示；全局信息表示路径对最小的尺度特征图进行全局平均池化后依次经过两个全连接层输出全局信息表示图，全局信息表示图与各第二无人机特征表示进行矩阵相乘输出第三无人机特征表示。本发明提高了无人机的定位精度。
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公开(公告)号：CN113516223A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110700846.6
申请日：2021-06-24
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种纸介质计数装置及方法，该装置包括：信号发射器、感应信号传感器、感应信号处理器和纸介质放置腔；信号发射器和感应信号传感器位于纸介质放置腔上方；待计数的纸介质中每一页均设置有设定的导电图案；信号发射器用于发射正弦扫频信号，使纸介质放置腔内每一页纸介质中的导电图案产生电磁感应信号；感应信号传感器用于接收纸介质放置腔内产生的电磁感应信号；感应信号处理器与感应信号传感器电连接，感应信号处理器用于根据信号发射器发射的正弦扫频信号的信号强度、感应信号传感器接收的电磁感应信号的信号强度和待计数的纸介质中一张纸介质的厚度确定待计数的纸介质的页数。本发明提高了自动计数的准确性。
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公开(公告)号：CN113469444A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110777355.1
申请日：2021-07-09
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种保密存储介质粉碎筛选方法，包括：采集样本数据，样本数据包括风扇的功率、各存储介质颗粒的属性数据和是否进行二次粉碎的标签数据；以风扇的功率及各存储介质的属性数据为输入，是否进行二次粉碎的标签数据为输出训练神经网络模型，得到介质筛选模型；实时采集待筛选的存储介质对应的风扇的功率及各存储介质颗粒的属性数据；将待筛选的存储介质对应的风扇的功率及各存储介质颗粒的属性数据输入介质筛选模型中，输出是否进行二次粉碎的结果；根据是否进行二次粉碎的结果，判断是否对待筛选的存储介质进行二次粉碎。本发明通过样本数据训练神经网络模型得到介质筛选模型，通过介质筛选模型提高了筛选效率，降低了人工成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112347035B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110027843.0
申请日：2021-01-11
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司 , 山东万里红信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种面向远程FPGA设备的动态部分可重构配置装置及方法。所述装置包括远程管理平台和FPGA可重构系统平台；所述远程管理平台以及所述FPGA可重构系统平台通过5G局域网络进行通信；所述FPGA可重构系统平台包括：FPGA内部的静态逻辑区与FPGA内部的动态逻辑区以及外部RAM/ROM存储单元；所述FPGA内部的静态逻辑区分别与所述远程管理平台、所述外部RAM/ROM存储单元以及所述FPGA内部的动态逻辑区连接。本发明降低了系统功耗以及运维成本。
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公开(公告)号：CN112680623A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110027937.8
申请日：2021-01-08
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司 , 山东万里红信息技术有限公司
Abstract: 本发明属于合金材料技术领域，具体涉及一种低辐射高强高导铜合金线材及其制备方法和应用。本发明提供了一种低辐射高强高导铜合金线材，以质量百分含量计，包括以下元素：Cr 0.3~0.6%，Ag 0.1~0.2%，P 0.01~0.03%，余量的Cu以及不可避免的杂质。实施例测试结果表明，本发明提供的低辐射高强高导铜合金线材室温下抗拉强度为605~625MPa，屈服强度为584~601Mpa，延伸率为7.5~8.5%，导电率为80.5~83.6%IACS，具有良好的力学性能、导电性能和低的电磁辐射。
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公开(公告)号：CN111815053B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202010654676.8
申请日：2020-07-09
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种针对工业时序数据的预测方法及系统。该方法包括：获取生产过程中所监测到的历史记录数据；建立由预测网络和滤波算法组成的预测矫正模型，并利用获取到的历史记录数据以对所述预测网络训练；通过训练好的预测网络预测当前时刻的目标变量的近似高斯分布；根据生产过程中当前时刻目标变量的监测值以及监测误差分布，结合上述目标变量的分布，通过扩展卡尔曼滤波算法计算此时刻目标变量的后验分布，并将矫正结果作为修正数据放回预测网络进行下一时刻的预测，迭代进行目标变量的预测以及矫正。本发明所不依赖于精确数学模型，可以针对传感器监测值存在误差问题进行滤波矫正，为之后时刻的预测提供了更好的数据支撑。
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公开(公告)号：CN112287303A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011542545.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种适用于可溯源保密介质的销毁设备。所述设备中所述保密介质接触式充电模块与保密介质的电极连接，所述保密介质ID识别模块与所述接触式识别芯片连接；所述保密介质完整性检测模块与所述保密介质连接；所述控制模块分别与所述保密介质接触式充电模块、保密介质ID识别模块以及保密介质完整性检测模块连接；所述分拣系统与所述控制控制模块连接；所述接触式销毁电路模块分别与所述分拣系统以及所述粉碎模块连接。本发明在识别保密介质的ID信息和判定介质当前的完整性的基础上，进行销毁作业，确保保密介质在最终销毁环节中完整的销毁，降低泄密的风险。
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公开(公告)号：CN112230628A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011244175.9
申请日：2020-11-10
Applicant: 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种高噪音工业过程的数据识别方法及系统。该方法包括：获取工业过程的历史时间序列数据；对所述历史时间序列数据进行预处理；基于所述历史时间序列数据中的噪音周期，确定巴斯特沃斯滤波器；通过所述巴斯沃斯滤波器对预处理后的历史时间序列数据进行滤波；构建频域传递函数模型；通过滤波后的历史时间序列训练所述频域传递函数模型；将训练好的频域传递函数模型转换到时域，得到时域传递函数模型作为系统识别模型，利用所述系统识别模型对高噪音工业过程的数据进行识别。本发明能够在工业控制环境下进行在线预测，实时获得预测结果，从而满足了实际工业过程的需要，有效地分析工业过程的频率特性，显式地识别和过滤高频波动噪音。
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