一种基于图神经网络的实体对齐的加密计算框架及方法

    公开(公告)号:CN115001650A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210503069.0

    申请日:2022-05-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的实体对齐的加密计算框架及方法,框架中首先构建了四个用于安全计算的构建块:安全的矩阵乘法构建块、安全的聚合构建块、安全的矩阵点乘构建块和安全的非线性计算构建块;在以上构建块的基础上,提出了安全的实体对齐的框架,该框架包括两个组成部分:安全的前向推理模块和安全的参数更新模块;本发明采用可打包的加性同态结合两方安全计算的技术,首先利用安全的前向推理算法为每一个节点聚合包含其邻接信息的嵌入表示,然年利用安全的参数更新算法来更新实体对齐模型的网络参数,实现实体对齐模型的安全学习过程,不会泄露任何有关节点的信息。

    一种城市节假日旅游景区风险评估的方法

    公开(公告)号:CN114372642B

    公开(公告)日:2022-05-20

    申请号:CN202210276088.4

    申请日:2022-03-21

    Abstract: 本发明公开了一种城市节假日旅游景区风险评估的方法,包括以下步骤:步骤一:确定并获取与景区旅游风险相关影响因素的数据;步骤二:使用线性假设描述影响景区风险的固定要素;步骤三:使用RBF网络描述影响景区风险的浮动要素;步骤四:合并固定要素影响和浮动要素影响得到景区风险模型;步骤五:利用景区风险模型进行风险评估,并使用RBF网络学习提升模型描述的准确性。本发明结合城市节假日旅游景区治理调度的业务需求,从景区天气、历史平均游客接待量、景区隐患点、救援力量分布、景区客流、游客投诉等方面的数据,可以定量的反映旅游景区的风险情况,将有限的救援力量投入关键的地点,提高救援的精准度,降低风险发生的概率。

    一种组件化流处理过程中的硬编译方法及装置

    公开(公告)号:CN108874395B

    公开(公告)日:2022-03-18

    申请号:CN201810495891.0

    申请日:2018-05-22

    Abstract: 本发明公开了一种组件化流处理过程中的硬编译方法,包括以下步骤:开始并选择运算模式,通过图形化业务流程生成平台创建业务流程;通过元数据索引查找是否存在可运行文件的存储信息;读取元数据信息,根据流程配置文件及元数据索引获取所需的组件,将各组件进行排列并封装为业务流程文件,将运算模式配置文件、流程配置文件及业务流程文件封装编译为可运行文件保存在临时目录中;将所可运行文件上传至预设存储路径,同时将可运行文件的存储信息保存在分布式存储单元中;调用可运行文件并执行运算;输出运算结果并结束业务流程。本发明解决了业务流程运行时需多次编译及首次编译后还需多次编译的问题,保证业务流程高正确率并减少了业务运行时间。

    多数据源数据库接入方法
    34.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113111111A

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN202110368434.7

    申请日:2021-04-06

    Abstract: 本发明公开了一种多数据源数据库接入方法、装置、设备及存储介质,该方法包括获取数据库待接入数据构建设计器和执行器,以使所述设计器和执行器满足数据库的数据增量及数据表的接入;利用数据库对应的设计器,根据所述待接入数据配置接入信息和处理信息;利用所述数据库对应的执行器,根据所述配置接入信息和处理信息对所述数据库待接入数据进行数据读取、数据处理和数据写入。本发明采用了设计器与执行器分离,数据获取与数据入库分离,再加上Kafka消息中间件的方式进行实现。旨在解决现有技术中存在的在面临的业务场景较多,数据来源的方式种类均未知,数据接入时可能存在数据量反复变化等情况时,数据接入效率低依旧不能很好解决的技术问题。

    一种基于Web的ETL设计数据接入方法及数据接入模块

    公开(公告)号:CN113111106A

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN202110367312.6

    申请日:2021-04-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于Web的ETL设计数据接入方法及数据接入模块,方法包括以下步骤:通过Flow类定义每条流程;将各个流程的每个流程环节用不同FlowLink类进行表示,形成组件;每一个FlowLink类中记录了该组件所需要的参数信息、所属组件和下一个组件的ID;在可视化界面通过将不同组件进行组合连接,形成一个链式的流程,以配置较为复杂的数据接入过程;参数信息采用Json字符串的方式进行存储;所属组件表示FlowLink类中进行数据处理的组件;下一个组件的ID用于将FlowLink串成一条完整的Flow。本发明可配置处理较为复杂的数据接入,适用于各种业务场景,实现大数据的分批读取和复杂处理,以提高数据处理性能,最大限度地保障数据完整准确的接入。

    一种动态负载均衡方法
    36.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111935285A

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN202010806986.7

    申请日:2020-08-12

    Abstract: 本发明公开了一种动态负载均衡方法,包括以下步骤:S1:判断服务对象,若服务对象单次数据量较小,请求频繁,并发要求高则进入步骤S2,若服务对象数据流量大,交互过程少,对网络要求高则进入步骤S3;S2:采用信令负载均衡方法;S3:采用媒体服务负载均衡方法。本发明能够满足不同数据流的需求,具有高可用性的保障,同时确保提供高效稳定的数据传输服务。

    一种自动文本摘要方法
    37.
    发明授权

    公开(公告)号:CN111008277B

    公开(公告)日:2020-11-03

    申请号:CN201911047825.8

    申请日:2019-10-30

    Abstract: 本发明公开了一种自动文本摘要方法,一种自动文本摘要方法,包括:文本预处理,建立文本字符到数字编号的映射,将文本字符转化成用于计算的向量编码;编解码器预训练,训练出能将长文本编码并解码为短文本的编解码器初始化网络;生成对抗网络优化,优化编解码网络中的编码器参数;解码器优化,当编码器优化后,重复多次训练编解码网络以优化解码器,提高生成文本的BLEU值。本发明能适应多种语言场景下的文本摘要任务,生成的摘要具有良好的可读性。

    一种基于卷积神经网络和递归自动编码器模型的场景识别方法

    公开(公告)号:CN110188827B

    公开(公告)日:2020-11-03

    申请号:CN201910470014.2

    申请日:2019-05-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和递归自动编码器模型的场景识别方法,包括:构建卷积神经网络,构建递归自动编码器,数据预处理和场景预测分类;构建卷积神经网络,是利用大规模场景数据集构建并改进卷积神经深度网络;构建递归自动编码器,是利用卷积神经网络提取的图像特征和场景标签构建并改进递归自动编码器;数据预处理,是将图像进行数据增强的操作,同时将场景的文本标签实现嵌入操作完成数据预处理;场景预测分类,构建预测图像场景分类器,将图像特征输入训练完成的模型中进行场景预测分类。本发明改进了传统的图像与文本信息的编码模型,提出了一种新的卷积神经网络和递归自动编码器网络的结合方法,能够显著的提升场景识别的效果。

    一种自动文本摘要方法
    39.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111008277A

    公开(公告)日:2020-04-14

    申请号:CN201911047825.8

    申请日:2019-10-30

    Abstract: 本发明公开了一种自动文本摘要方法,一种自动文本摘要方法,包括:文本预处理,建立文本字符到数字编号的映射,将文本字符转化成用于计算的向量编码;编解码器预训练,训练出能将长文本编码并解码为短文本的编解码器初始化网络;生成对抗网络优化,优化编解码网络中的编码器参数;解码器优化,当编码器优化后,重复多次训练编解码网络以优化解码器,提高生成文本的BLEU值。本发明能适应多种语言场景下的文本摘要任务,生成的摘要具有良好的可读性。

    一种基于卷积神经网络和递归自动编码器模型的场景识别方法

    公开(公告)号:CN110188827A

    公开(公告)日:2019-08-30

    申请号:CN201910470014.2

    申请日:2019-05-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和递归自动编码器模型的场景识别方法,包括:构建卷积神经网络,构建递归自动编码器,数据预处理和场景预测分类;构建卷积神经网络,是利用大规模场景数据集构建并改进卷积神经深度网络;构建递归自动编码器,是利用卷积神经网络提取的图像特征和场景标签构建并改进递归自动编码器;数据预处理,是将图像进行数据增强的操作,同时将场景的文本标签实现嵌入操作完成数据预处理;场景预测分类,构建预测图像场景分类器,将图像特征输入训练完成的模型中进行场景预测分类。本发明改进了传统的图像与文本信息的编码模型,提出了一种新的卷积神经网络和递归自动编码器网络的结合方法,能够显著的提升场景识别的效果。

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