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公开(公告)号：CN114531809A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210208291.8
申请日：2022-03-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心上海分中心
Abstract: 本发明公开了一种新型高性能电磁屏蔽机柜，涉及电磁屏蔽机柜技术领域，包括电磁屏蔽机柜主体，所述电磁屏蔽机柜主体顶部开设柜口；所述电磁屏蔽机柜主体内顶部设置有柜门机构；所述电磁屏蔽机柜主体内底部安装有容器，所述容器内安装有服务器；所述容器内装有冷却液；所述电磁屏蔽机柜主体内底部设置有循环冷却机构；所述电磁屏蔽机柜主体后端面内壁上安装有电源滤波器、泄压波导窗、光纤波导管、第一压力传感器；本发明通过机械化取代传统的人工关闭柜门方式，使得在关闭电磁屏蔽机柜主体的柜门主体时更加的省力，并且提高了电磁屏蔽机柜主体的散热效率，进而提高了电磁屏蔽机柜主体的工作效率。
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公开(公告)号：CN108647247A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810338554.0
申请日：2018-04-16
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了基于改进PageRank算法的微博信息传播关键节点识别方法，步骤包括：1)信息采集；2)确定所述微群内转发次数最高的文本信息；3)获取的文本信息获取使用“@”用户标识的文本信息，该用户为B；4)获取的文本信息计算高频词；5)采集用户B的微博文本信息后与所述高频词比对，确定A微群内的成员的转发次数最高文本信息是否被用户B转发，如确定用户B转发，确定B是否传递给了用户C，从而形成信息的传播路径；6)确定传播路径上的用户所在的微群，从而构建微群关注网络；7)通过WeiboRank算法确定最具影响力的微群。本发明实现微群之间以及群内的中关键节点的发掘，不用建立复杂的数据模型，方便快捷的进行群体发现，具有较高的稳定性。
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公开(公告)号：CN104699689A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201310651479.0
申请日：2013-12-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京北大方正电子有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种数据处理方法及装置，其中，方法包括：接收处理请求，所述处理请求包括待审课题的标识，待审单位信息和评审时间信息；根据所述处理请求，查询预先统计的各课题所属的研究领域和各用户的用户数据，确定所述各用户中的第一用户；将所述第一用户确定为所述待审课题的评审用户。通过本发明提供的数据处理方法及装置，无需人工进行筛选，快速准确地确定出评审待审课题的评审用户，进而节约人力物力资源，有效提高课题评审的效率。
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公开(公告)号：CN108563686B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201810208801.5
申请日：2018-03-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种基于混合神经网络的社交网络谣言识别方法及系统，旨在解决如何在考虑谣言转发评论信息的情况下，准确识别社交网络中谣言的技术问题。为此目的，本发明中社交网络谣言识别方法，首先利用三种不同的神经网络分别获取用户特征向量、原文特征向量和传播信息特征向量，然后将用户特征向量、原文特征向量和传播信息特征向量融合为新的特征向量，最后利用第四种神经网络对融合后的特征向量进行谣言识别。基于上述步骤，能够快速且准确地检测到社交网络中的谣言。同时，本发明中的系统能够执行并实现上述步骤。
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公开(公告)号：CN108470046B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201810184478.2
申请日：2018-03-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F16/34
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种基于新闻事件搜索语句的新闻事件排序方法及系统，旨在解决在考虑用户主观信息的情况下，如何实现新闻事件排序的技术问题。为此目的，本发明中的新闻事件排序方法，能够通过预设的新闻事件排序模型对预先获取的新闻事件搜索语句进行识别，得到按照相关度大小排序的新闻事件排序结果。其中，新闻事件搜索语句包含能够表征用户情感倾向的用户主观信息。基于此，本发明能够结合用户对新闻事件的情感倾向，按照新闻事件与用户偏好相关程度进行排序，从而提高新闻事件排序结果的准确性。同时，本发明中的系统能够执行并实现上述方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108846017A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810426304.2
申请日：2018-05-07
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京天润基业科技发展股份有限公司
Abstract: 本发明一种基于Bi-GRU和字向量的大规模新闻文本的端到端分类方法，包括如下步骤：S1.进行Word Embedding的字级别语义特征表示；S2.构建注意力权重的Bi-GRU字级别的句子特征编码模型；S3.搭建基于注意力权重的Bi-GRU句子级别特征编码模型；S4.使用分层Softmax实现端到端分类实现。本发明方法可降低向量的维度，且有效地防止特征过于稀疏问题。优化了最终的输出向量，增强了模型特征编码有效性。避免维度过高造成的模型难以训练问题，又提供了额外的语义信息。可灵活组合特征抽取模型和各种常见分类器，方便更换调试分类器。计算复杂度比Softmax从|K|降低到log|K|。
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公开(公告)号：CN108805254A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810393788.5
申请日：2018-04-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06N3/00
CPC classification number: G06N3/006
Abstract: 本发明属于时序预测技术领域，具体提供了一种时序预测的参数优选系统，旨在解决现有技术对先验知识要求高、可拓展途径较低、时间复杂度高、实际可行度低以及鲁棒性差的技术问题。为此目的，本发明提供的参数优化系统包括参数优化模块，参数优化模块配置为基于预先构建的参数优化模型对预先获取的时序预测模型进行参数优化。其中，参数优化模块包括空间调控单元以及收敛调控单元；空间调控单元配置为基于第一权重函数调控参数优化模块的空间搜索范围；收敛调控单元配置为基于第二权重函数调控参数优化模块的收敛速率。本发明的系统增加了分布式表现，各个个体可以高效交流、协作，且提高了算法的性能。
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公开(公告)号：CN108763319A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810396753.7
申请日：2018-04-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: G06Q50/01 , G06N3/0454
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体提供了一种融合用户行为和文本信息的社交机器人检测方法和系统。旨在解决现有技术手动选取特征、忽略社交媒体帖子之间的逻辑性和时序性以及忽略社交平台用户行为信息的问题，本发明的社交机器人的检测方法包括获取待检测社交媒体用户的历史网络数据和好友网络数据；基于上述数据得到用户文本特征向量、行为特征向量以及好友网络特征向量，并将其融合，得到待检测社交媒体用户的用户特征向量；对用户特征向量进行检测，输出检测结果。本发明的方法更加符合社交媒体自身的特性，从多个维度分析待检测社交媒体用户，提升了检测准确率。本发明的系统同样具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN108334495A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810090296.9
申请日：2018-01-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明提供了一种短文本相似度计算方法，包括以下步骤：S1、对训练语料进行分词，利用word2vec算法得到每个词的词向量，并组合形成词向量集合；S2、分别对待计算短文本进行分词，在词向量集合中找到待计算短文本的每个词语的词向量，并组合形成短文本向量集合；S3、计算词向量集合中每个词向量与短文本向量集合中每个词向量的余弦相似度，并得到每个词向量的最大相似度值组合得到短文本句子向量；S4、计算两个短文本句子向量间的相似度，即可计算两个短文本间的相似度。本发明还提供了一种短文本相似度计算系统。本发明的相似度算法通过将短文本句子以句子向量表示，有效的刻画了短文本句子之间的语义相似度，准确率高。
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公开(公告)号：CN118427408B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410890093.3
申请日：2024-07-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/903 , G06F16/901 , G06F40/242
Abstract: 本发明涉及网络数据处理领域，尤其涉及一种前缀掩码的五元组关键字匹配方法及装置，方法包括：加载作为匹配规则的五元组以及五元组对应的掩码信息；对掩码信息进行预处理，得到目标五元组；基于目标五元组，构建至少一个字典树；通过对至少一个字典树对应的数据包进行解析，生成目标五元组信息；基于目标五元组信息，对待匹配的关键字进行查询，生成匹配结果。应用本方法，通过对掩码信息进行预处理，可有效节省字典树的存储空间；基于目标五元组构建至少一个字典树中，实现了字典树的掩码匹配功能，提高了匹配效率；在命中数组的方式中保留匹配标记，最终实现对匹配结果的批量返回，有利于提高匹配效率与掩码匹配的灵活性。
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