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公开(公告)号：CN101866408A
公开(公告)日：2010-10-20
申请号：CN201010214334.0
申请日：2010-06-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟机架构的透明信任链构建系统，该系统在主机上设置有虚拟机监控器，虚拟机监控器包括安全芯片驱动模块、系统调用解析模块和磁盘操作解析度量模块。该发明在虚拟机监控器中度量操作系统以及操作系统启动后加载的可执行代码，而不需要对现有的操作系统和应用程序进行任何的修改。本发明能够获取客户机内操作系统的系统调用和磁盘访问等低级操作语义信息，对客户机操作系统的操作语义中进行解析，并控制客户操作系统对磁盘的操作来实现透明度量。该技术可以用于分布式协作环境中，提供对操作系统透明的信任链和完整性证明。本发明可以保护用户的既有财产，使现有的操作系统不需要做任何修改可以支持进程级的TCG信任链。
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公开(公告)号：CN113704810A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110497514.2
申请日：2021-05-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明涉及面向联邦学习的跨链共识方法及系统，所述方法至少包括：进行集群内单链联邦学习并统计本地更新信息；向第二联邦发送更新共识信息以进行跨集群梯度交换；接收所述第二联邦反馈的跨集群梯度更新共识的确认结果；基于所述确认结果进行本地模型更新。本发明在达成更新共识后，根据集群代表的贡献进行奖惩，从而激励计算节点中的集群代表诚实投票，使得参与方能够主动协助模型更新。
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公开(公告)号：CN109579861B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201811504732.9
申请日：2018-12-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的路径导航方法及系统，包括：根据城市的地图数据，构建城市的道路邻接关系图；根据车辆轨迹数据和道路邻接关系图，预测城市不同路段不同时段的拥塞指数；以道路邻接关系图为基础，根据拥塞指数构建所述城市的道路拥塞概率图；基于强化学习生成导航路径，强化学习的状态空间包括所述道路拥塞概率图。本发明将城市道路拥塞情况在数值化的基础上概率化，更直观易可视化；道路拥塞计算只利用了道路状况和历史车辆轨迹数据，便于实践；区别于一般的有障碍寻路方法，概率寻路数值更加精确，会发现一般寻路算法找不到的路线；强化学习作为启发式算法考虑寻路的耗时和通畅，以此获得全局最优解，增加了寻路算法的准确性。
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公开(公告)号：CN106657267B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201611004580.7
申请日：2016-11-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种基于边缘服务器的云存储系统，属于云存储和文件加密系统，解决现有云存储系统云端不可信问题。本发明包括云端服务器、边缘服务器和用户端的底层设备，边缘服务器对底层设备要上传到云端服务器的文件进行加密和元信息处理后再上传到云端服务器，底层设备需要下载文件时，边缘服务器基于底层设备的用户身份从云端服务器下载文件，解密后再发送到底层设备；存储在边缘服务器中的文件元信息和加密信息对云端服务器保密，边缘服务器不存储加密前后的文件，以确保云端服务器文件的私密性和安全性；边缘服务器对底层设备是本地管理，这种分组管理增强了系统可控性，可避免所有的底层设备全都连到同一个云端服务器导致云端负载过大的的尴尬情况。
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公开(公告)号：CN109579861A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811504732.9
申请日：2018-12-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的路径导航方法及系统，包括：根据城市的地图数据，构建城市的道路邻接关系图；根据车辆轨迹数据和道路邻接关系图，预测城市不同路段不同时段的拥塞指数；以道路邻接关系图为基础，根据拥塞指数构建所述城市的道路拥塞概率图；基于强化学习生成导航路径，强化学习的状态空间包括所述道路拥塞概率图。本发明将城市道路拥塞情况在数值化的基础上概率化，更直观易可视化；道路拥塞计算只利用了道路状况和历史车辆轨迹数据，便于实践；区别于一般的有障碍寻路方法，概率寻路数值更加精确，会发现一般寻路算法找不到的路线；强化学习作为启发式算法考虑寻路的耗时和通畅，以此获得全局最优解，增加了寻路算法的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107944674A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711113886.0
申请日：2017-11-10
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G06Q10/0637 , G06K9/6201 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种利用线上线下数据评估商业规划的方法，属于城市计算领域，包括：获取线上数据集和线下数据集，从线上数据集和线下数据集提取特征，包括商业策略特征、地理特征和移动特征；将特征分为训练集和测试集，利用训练集训练梯度提升模型，得到商业规划评估模型，将测试集输入商业规划评估模型得到商业规划评估结果。本发明同时考虑线上数据集和线下数据集，使得商业规划评估结果更准确更可靠。
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公开(公告)号：CN104484365B
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201410734192.9
申请日：2014-12-05
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明的主要工作是基于多源异构网络推断主体(用户)之间的社会关系(包括同类型之间或不同类型之间的主体关系，本发明中只以用户为例)的方法，异构网络是指网络中主体类型多种或者主体之间的关系类型多种，关系可以分为好友和其他两种。主要内容包括在两个(例如Twitter网络、通讯网络)异构网络中，两个网络的主体类型都包含有用户，但不同网络中主体之间的关系链接类型是不同的在Twitter网络中用户之间的关系是关注、被关注两种，在通讯网中关系类型为好友和其他两种等。要推断不同网络主体之间的社会关系必须要通过两个网络之间通过重叠用户关联起来，即部分用户同时存在于两个网络中。
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公开(公告)号：CN104750829B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201510151827.7
申请日：2015-04-01
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于签到特征的用户位置分类模型，其应用在针对性的广告推荐、智能导航、智慧交通等基于位置的服务中，该模型包括：针对用户当前的“签到”场所，查询其是否已在用户的历史“签到”位置集里面；如果不在，则分别基于社交网络全局用户知识域、用户好友知识域、用户个人知识域提取用户的“签到”特征；应用已训练的SVM分类模型对用户当前的“签到”场所进行分类，预测该位置是否为用户将来频繁“签到”的场所。本发明不仅能够挖掘社交网络用户的移动行为规律，还能捕捉到用户个人的位置偏好，从而可以用于改进一系列基于位置的服务或应用。
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公开(公告)号：CN106951198A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710123073.3
申请日：2017-03-03
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F3/12
CPC classification number: G06F3/1287 , G06F3/1204 , G06F3/1224
Abstract: 本发明公开了一种移动云打印方法及系统，属于云打印领域。该系统包括移动端、打印终端和云端：打印终端在云端将所连接打印机注册，获得云打印机识别二维码并贴在打印机身上；打印时移动端上传打印参数和文档至云端,扫描所选打印机机身二维码，获取所选打印机ID并上传至云端；云端收到打印机ID后建立打印任务，并添加打印任务到该打印机的任务队列中，打印任务包含打印参数和文档；打印终端实时请求云端，获取所连接打印机的任务队列，并驱动打印机完成打印任务；同时本发明技术方案还实现了一种移动云打印方法。本发明技术方案采用扫描二维码选择打印机，实现用户的即到即打即取；全程监督了文档的打印，提高打印文件的隐私安全。
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公开(公告)号：CN104765757A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201410737709.X
申请日：2014-12-05
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明针对于现有微博排名中没有学习其他节点类型的知识而导致排名节点单一及对时间特征考虑不周全存在的问题，提出了一套基于异构网络的微博时序排名的方法，它采用与微博信息相关的网页文档的跨类型链接，在排名的过程中利用不同类型主体之间的相互增强的关系从而获得比仅靠微博信息网络本身更高的排序质量。另外在排名的过程中也研究了时序信息对排名结果的影响，利用微博时序生命周期特性提高排名的准确性。
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