-
公开(公告)号：CN106294167B
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201610676744.4
申请日：2016-08-16
Applicant: 济南大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了Android应用程序界面自动遍历方法及系统；包括以下步骤：初始化Android应用程序界面遍历过程中用到的链表；运行Android应用程序，Android应用程序的主界面被打开；对Android应用程序的主界面进行遍历；将遍历结果存储到组件层次链表中；判断组件层次链表中是否有未遍历组件和当前界面的遍历数量是否达到用户在遍历前设定的界面遍历数量的最大值；如果没有未遍历的组件或者已经达到遍历界面的最大值，则遍历完成；否则，获取从Android应用程序的主界面到未遍历组件的触发路径；依据触发路径，进入未遍历组件对应的界面，对未遍历组件对应的界面进行遍历；本方法适用于大部分的Android应用程序的遍历工作。
-
公开(公告)号：CN103631972B
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201310716863.4
申请日：2013-12-23
Applicant: 济南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种列访问感知的数据缓存方法及系统，所述方法包括用于非事务型查询操作的步骤、用于事务型增加、修改或删除操作的步骤和用于缓存监听的步骤；用于非事务型查询操作，判断是否命中缓存，如果是，就在数据缓存系统中查询数据同时修正列访问频数的步骤，如果否，就在关系数据库中查询数据同时修正列访问频数的步骤；用于事务型增加、修改或删除操作，将变化数据实时同步到缓存的步骤；用于缓存监听的步骤，用于修正列访问频数的步骤，用于修正缓存数据的步骤。本发明具有低响应时间、高缓存命中率以及高吞吐量等特性，通过列访问频率动态修正缓存数据内容。
-
公开(公告)号：CN105187395A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510487185.8
申请日：2015-08-10
Applicant: 济南大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/145 , H04L63/1408
Abstract: 本发明公开了基于接入路由器进行恶意软件网络行为检测的方法及系统，无线路由器识别接入的移动终端，同意其联网请求，并开始抓取该移动终端通过上网产生的流量，将采集的网络流量传入流量行为分析模块，进行基于流量的安全检测；检测模型服务器通过流量数据建立检测模型，并将检测模型存储在检测模型服务器中；检测模型服务器定期的更新接入路由器的流量行为分析模块，增强接入路由器的安全防护；通过无线路由器自主选择所需要的检测模型，检测模型开始对输入的流量数据进行处理并输出检测结果。本发明避免了在用户移动终端安装检测程序所带来的对移动终端资源消耗大的问题，同时解决了在实际使用中大规模部署的问题。
-
公开(公告)号：CN105072045A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510487044.6
申请日：2015-08-10
Applicant: 济南大学
IPC: H04L12/771 , H04W28/10 , H04L29/06 , H04W24/08
Abstract: 本发明公开了一种具有恶意软件网络行为发现能力的无线路由器，包括：网络流量获取模块，用于从采集应用软件所产生的网络流量中采集流量，并传输到流量行为分析模块；流量行为分析模块包括特征提取模块，用于从网络流量数据中提取出各类特征，特征分类模块，在特征提取之后，按照不同的特征类型对提取的特征进行分类；模型模块，对每一种类型的特征，均有与之相适应的检测模型；配置模块，用于实现模型选择，补丁控制和获取输出功能，补丁检测与结果输出模块，用于对配置模块的补丁检测及配置模块的结果输出。针对不同的特征类型设计的不同的检测模型可以在一定程度上提高了检测的准确度，满足了用户的个性化需求。
-
公开(公告)号：CN105022960A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510486986.2
申请日：2015-08-10
Applicant: 济南大学
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/566
Abstract: 本发明公开了基于网络流量的多特征移动终端恶意软件检测方法及系统，从网络流量数据中提取出能够有效表征移动终端恶意软件网络行为的特征；按照不同的特征类型对提取的能够有效表征移动终端恶意软件网络行为的特征进行分类；对分类后的特征建立与之相适应的检测模型，每种类型的特征有与之对应的唯一的检测模型；每种类型的特征选择对应的检测模型并输出相应的检测结果。针对移动终端网络流量的不同特征类型，本发明设计了适应于不同的特征类型的检测模型，用户可以根据需要自主选择所需要的模型，针对不同的特征类型设计的不同的检测模型可以在一定程度上提高了检测的准确度，满足了用户的个性化需求。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103793513A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410046626.6
申请日：2014-02-10
Applicant: 济南大学
CPC classification number: G06F17/30539 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了基于邻近海量数据快速分析的电信套餐优化系统与方法，系统包括参数输入模块，参数输入模块将参数信息分别传输给数据生成模块和套餐优化模块，数据生成模块将数据传输给套餐优化模块，参数输入模块和数据生成模块均从客户信息数据库中提取数据；套餐优化模块用于根据参考历史数据、目标历史数据以及参数设置进行套餐优化；所述进化算法模块用于根据适应值不断产生新的可行套餐并对套餐进行优化；所述套餐适应值评估模块采用基于邻近数据的快速分析法，用于评价每一款可行套餐的好坏；所述相似度计算模块用于度量两个向量之间的向量相似度。本发明能够实现对海量电信数据的自动化高速处理，得到与目标用户群体需求高度匹配的套餐方案。
-
公开(公告)号：CN103699214A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310285326.9
申请日：2013-07-08
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维自然手势的三维跟踪和交互方法，其特征在于，包括如下步骤：初始化三维手势模型；通过概率统计方法初始化行为模型库，该行为模型包括四个矩阵：矩阵一Obje-matrix,矩阵二Gest-matrix,矩阵三Beha-matrix和矩阵四Path，矩阵一表示在操作场景中完成对物体i进行操作后选择物体j进行操作的概率；矩阵二表示由基本手势i到基本手势j的转移概率；矩阵三Beha-matrix[i]表示基本手势i的行为模型；矩阵四表示由物体i到物体j的路径。
-
公开(公告)号：CN103631972A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310716863.4
申请日：2013-12-23
Applicant: 济南大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3048 , G06F17/30595
Abstract: 本发明公开了一种列访问感知的数据缓存方法及系统，所述方法包括用于非事务型查询操作的步骤、用于事务型增加、修改或删除操作的步骤和用于缓存监听的步骤；用于非事务型查询操作，判断是否命中缓存，如果是，就在数据缓存系统中查询数据同时修正列访问频数的步骤，如果否，就在关系数据库中查询数据同时修正列访问频数的步骤；用于事务型增加、修改或删除操作，将变化数据实时同步到缓存的步骤；用于缓存监听的步骤，用于修正列访问频数的步骤，用于修正缓存数据的步骤。本发明具有低响应时间、高缓存命中率以及高吞吐量等特性，通过列访问频率动态修正缓存数据内容。
-
公开(公告)号：CN102830938A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210339018.5
申请日：2012-09-13
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于手势动画的3D人机交互方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)操作者在指定的极短设定时间内预演操作手势，计算机通过摄像头采集到二维手势图像序列；(2)对二维手势图像序列进行识别；(3)计算机从数据库中检索出该二维手势图像序列对应的三维手势模型序列；(4)操作者以正常速度重复预演过的手势，计算机获得重复预演的二维手势图像；(5)按照下式估计三维手势模型在时刻k的运动速度：V=λΔ(5)，其中，λ是一个经验常数，Δ是当前手势图像的变化速度，其计算方法为：Δ=|Ik-Ik-1|（6），这里，Ik表示当前时刻k的二维手势图像，Ik-1表示k-1时刻的二维手势图像；(6)根据当前手势的估计速度，播放三维手势模型序列。
-
公开(公告)号：CN101567093B
公开(公告)日：2012-05-16
申请号：CN200910015471.9
申请日：2009-05-25
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种三维手势模型的初始化方法，包括如下步骤：(1)建立三维手势数据库；(2)利用摄像机采集手势图像，并从视频流中获取一个帧图像，计算观测特征值；(3)在三维手势数据库中搜寻与当前手势图像最相近的三维手势模型；(4)从视频流获取新的观测特征值，并进行可视化显示；(5)操作者调整手势状态；(6)如果操作者不认可当前手势状态，转向步骤(4)；(7)如果操作者认可当前手势状态，则停止调整，对当前的手势状态及三维手势模型进行评价，得出评价结果，如果评价结果达到精度要求，则绘制、输出三维手势模型，初始化成功，如果评价结果没有达到精度要求，转向步骤(4)。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
210
records
(took 0.278 seconds)
