电子数据上传存储方法、可读存储介质和终端

    公开(公告)号:CN109547236A

    公开(公告)日:2019-03-29

    申请号:CN201811254340.1

    申请日:2018-10-25

    Abstract: 一种电子数据上传存储方法、可读存储介质和终端,所述方法包括:获取用户待上传存储的电子数据;将所获取的待上传存储的电子数据采用里所码进行分片处理;从预设的用户节点中选取性能最优的多个用户节点;将分片处理后得到的分片数据上传至所选取的性能最优的多个用户节点并存储。上述的方案,可以提高所存储的电子数据的真实性和可靠性。

    一种基于深度学习的智能手机“刷脸”会议注册方法

    公开(公告)号:CN109522829A

    公开(公告)日:2019-03-26

    申请号:CN201811301566.2

    申请日:2018-11-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的智能手机“刷脸”会议注册方法,会议发起方发起会议,会议参与方参加会议,参与方并将自身的基本信息和照片上传到系统中,该基本信息和照片分别记为注册基本信息和注册照片;通过网络爬虫采集挖掘科研人员的公开信息,公开信息包括基本信息、照片和科研信息,记为公开基本信息和公开照片,将注册基本信息、注册照片、公开基本信息、公开照片作为存储信息;将存储信息存储进MongoDB数据库中作为数据对比库;识别时,使用者输入待识别照片,通过基于深度学习的人脸识别方法将待识别照片与数据对比库中的注册照片进行匹配,如果匹配成功,将待识别照片对应的科研人员的存储信息向使用者推送,从而帮助使用者获取科研人员的科研信息。

    一种基于图像识别的计算机成像控制方法

    公开(公告)号:CN106778794A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201611245792.4

    申请日:2016-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的计算机成像控制方法,首先进行波形数据获取和处理,建立初始化图像,利用图像识别和优化分类选出代表性的时空数据,对优化后的数据进行计算机反演成像,输出未知物体参数图像;然后构建结构较为模糊的参数图像模型,通过设定阈值来对数据集进行分类,以降低数据量;对于反演成像所输出的未知物体结构的高维参数图像,利用图像识别技术识别出容易储存能源的异常区域;然后反馈判断是否需要更多异常区域的数据再次进行计算机成像。本发明基于图像识别和机器学习算法,结合波形数据以及计算机成像后的图像数据,在数据预处理阶段将时空数据进行图像识别优化分类,通过将相似度极高的图像数据互相代替来减少数据量。

    基于可信判别的通讯录云管理系统

    公开(公告)号:CN106027496A

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201610289289.2

    申请日:2016-05-05

    Abstract: 本发明公开了基于可信判别的通讯录云管理系统,包括个人信息管理模块,联系人信息管理模块,可信关系处理模块和数据库系统。数据库系统包含云平台用户数据表和云平台用户联系人数据表,云平台用户数据表保存用户注册信息,该信息可以更改和删除,云平台用户联系人数据表保存注册用户上传的联系人数据,在云平台用户联系人数据表上可以进行联系人的关系匹配及相关操作。本发明还公开了基于上述系统的通讯录更新方法,实现个人通讯录更新时,所有关联人的联系人数据表中该用户的联系方式相应自动更新。通过关联关系判别算法,实现新用户注册上传通讯录后,快速自动识别云平台上保存的关联联系人。

    一种基于邮箱名的人物获取及关系推荐系统和方法

    公开(公告)号:CN109948154B

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN201910183749.7

    申请日:2019-03-12

    Abstract: 本发明提出了一种基于邮箱名的人物获取及关系推荐系统,包括数据采集模块、实体识别模块、相似度计算模块和邮箱用户分析模块;数据采集模块用于从大批量网络数据中采集网络中的公开匿名数据;实体识别模块用于按照一定规则识别抽取出指定实体并将指定实体存入分布式数据库中;相似度计算模块用于将识别抽取出的指定实体与邮箱名的前缀进行编辑距离计算后,再计算二者相似度,获得邮箱名与人名实体相似度的值;邮箱用户分析模块用于对推荐出的用户及用户关系做统一的可视化展现。本发明在语料识别中无需基于句义分析进行实体抽取,能够识别中英文混合文本中的相关实体,可以发现邮箱的真实用户以及与该用户关系密切的相关用户。

    一种多模态数据预测证券涨跌幅的方法

    公开(公告)号:CN114913017A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202210668717.8

    申请日:2022-06-14

    Abstract: 一种多模态数据预测证券涨跌幅的方法,综合考虑该证券本身的历史交易数据以及更为宏观的因素以及外界资讯评论所产生的影响,充分利用了结构化数据和文本数据,使用证券的历史交易数据,历史资金流向数据,以及股民针对该证券历史评价数据,深入探究影响证券涨跌幅的因素,从而构造了涨跌幅预测模型,预测效果好,准确度高。

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