基于图神经网络的产业链风险评估模型、方法及介质

    公开(公告)号:CN117236698A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311350736.7

    申请日:2023-10-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的产业链风险评估模型和方法,包括异质图构建模块、公司图生成模块、节点风险评估模块和产业链风险评估模块,其中异质图构建模块用于构建产业链异质图,将产业链风险评估转化为图及图中节点的风险评估问题,实现了对风险传递关系的刻画;公司图生成模块基于上下游供应、竞争和公司投融资关系,对公司节点之间的多种关系进行高效学习,构建了基于多种关联关系的产业链公司节点关联组图,节点风险评估模块基于邻域采样和注意力机制实现了节点级的风险评估,产业链风险评估模块依据节点风险状况与节点的位置特征对产业链进行了高效的风险评估。本发明实现了对产业链风险问题的高效转化和准确评估。

    一种手臂超声三维成像自动采集装置

    公开(公告)号:CN109770942B

    公开(公告)日:2021-03-16

    申请号:CN201910079271.3

    申请日:2019-01-28

    Abstract: 本发明提供了一种手臂超声三维成像自动采集装置,包括控制器、与所述控制器连接的超声设备、采集处理器、与所述超声设备和所述采集处理器连接的工作站以及分别与所述控制器、所述采集处理器以及所述超声设备连接的手臂检查机构。本发明通过上述设计解决了传统以手工操作二维超声对手臂瘘管的超声检测效率低的问题,以及获取手臂血管二维成像精度不高的问题。本发明结构简单、设计合理,具有很强的实用价值和推广应用价值。

    一种支持矩阵零元素隐私保护的安全矩阵乘法外包方法

    公开(公告)号:CN110247913A

    公开(公告)日:2019-09-17

    申请号:CN201910525726.X

    申请日:2019-06-18

    Abstract: 本发明公开了一种支持矩阵零元素隐私保护的安全矩阵乘法外包方法,包括:步骤10,客户端生成用于矩阵转换的向量和稀疏矩阵;步骤20,客户端利用生成的向量和稀疏矩阵,对A矩阵和B矩阵进行转换得到盲化矩阵,其中,在对B矩阵进行转换前,需要将B矩阵分割成B1矩阵和B2矩阵,且B=B1+B2;然后将盲化矩阵打包成两个矩阵对分别发送给两个不同的云服务器;步骤30,两个不同的云服务器根据接收到的矩阵对进行矩阵乘法计算,得到矩阵对计算结果,并将矩阵对计算结果返回给客户端;步骤40,客户端对接收到两个云服务器返回的矩阵对计算结果进行恢复并验证。本发明可以防止客户端数据的信息泄露,包括矩阵中大量零元素的信息。

    一种快速相控阵雷达时间-能量资源联合管理方法

    公开(公告)号:CN106021697A

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201610325318.6

    申请日:2016-05-17

    CPC classification number: G06F17/5036 G01S7/02

    Abstract: 本发明属于相控阵雷达技术领域,具体提供一种快速相控阵雷达时间‑能量资源联合管理方法,用以克服现有基于误差协方差的相控阵雷达时间‑能量资源管理方法计算量大、运算数度慢、系统计算资源消耗大的缺陷。本发明首先建立目标机动参数离线库,在此基础上,基于对目标机动参数进行实时估计,同时对雷达波形库中的每种波形的量测位置误差方差与跟踪精度进行预测,然后根据公式法快速计算得到每个波形对应的采样周期,最后从所有波形中选择最节省雷达资源的波形;有效避免计算所有参数组合的误差协方差矩阵;从而大大降低计算量,显著提高计算速度,有效节省雷达计算资源;并且该方法能够通过调整期望的位置误差方差来控制算法的跟踪精度。

    一种基于FPGA的DDS任意波形信号发生器

    公开(公告)号:CN103956994A

    公开(公告)日:2014-07-30

    申请号:CN201410112241.5

    申请日:2014-03-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的DDS任意波形信号发生器,现有的信号发生器实现任意波形方式都是通过在线生成下载,这种方式额外增加了任意波形模块,在增加了成本同时也给用户带来不便。并且只是单纯的实现信号再现,无法对频谱做出很好的优化。本发明一种基于FPGA的DDS任意波形信号发生器,整个片上系统包括一个嵌入式锁相环、位宽为10的二选一数据选择器、位宽为8的四选一数据选择器、位宽为32位的第一累加器A、位宽为32位的第二累加器B、片上ROM_三角波、片上ROM_方波、片上ROM_正弦波、片上RAM_任意波、扰码发生器和NIOSII内核。本发明兼容性通用性强,控制操作简便,频谱优化。

    一种半沟槽离子注入的混合PiN肖特基二极管

    公开(公告)号:CN110197852B

    公开(公告)日:2021-07-09

    申请号:CN201910459149.9

    申请日:2019-05-29

    Abstract: 本发明公开了一种半沟槽离子注入的混合PiN肖特基二极管,包括:N+衬底区;漂移层,位于N+衬底区上,漂移层的表面至少包括两个沟槽及相邻两个沟槽之间的一个凸起结构;P型区,包括:沟槽底部P型区和沟槽侧壁P型区,沟槽底部P型区位于沟槽底部下方,沟槽侧壁P型区位于凸起结构下方;金属层,包括:第一部分金属层和第二部分金属层,所述第一部分金属层与一部分所述漂移层形成肖特基接触,所述第二部分金属层与所述P型区形成欧姆接触;第一部分阳极,位于肖特基接触、欧姆接触的表面。本发明采用沟槽底部P型区与沟槽侧壁P型区的半沟槽离子注入的混合结构,使导通电阻减小,从而提高器件的性能及可靠性。

    一种在不可控环境下使用键盘和鼠标数据识别用户的方法

    公开(公告)号:CN111124860B

    公开(公告)日:2021-04-27

    申请号:CN201911291751.2

    申请日:2019-12-16

    Abstract: 本发明公开了一种在不可控环境下使用键盘和鼠标数据识别用户的方法,包括如下步骤:步骤1,数据采集:在计算机中部署键盘动作采集程序和鼠标动作采集程序,采集计算机日常操作中的键盘元数据和鼠标元数据;步骤2,特征提取:从采集的键盘元数据和鼠标元数据中,提取键盘动作特征和鼠标动作特征;步骤3,模型培训:利用提取的键盘动作特征和鼠标动作特征在每个用户之间训练一个增强拓扑的进化神经网络,得到用户识别模型;步骤4,用户识别:利用用户识别模型对待识别用户进行识别。本发明使用键盘动作特征和鼠标动作特征相结合,比只使用单独一种特征的方法更加有效,并在使用NEAT算法进行训练后,比传统的SVM和神经网络算法有更高的识别率。

    一种轨道移动探伤在线监测系统

    公开(公告)号:CN111301479B

    公开(公告)日:2021-01-01

    申请号:CN202010186871.2

    申请日:2020-03-17

    Abstract: 本发明公开了一种轨道移动探伤在线监测系统,涉及特种设备无损检测领域,包括多个相同、相互通信且安装在列车底部、轨道上方和/或车轮之间的检测设备;检测设备包括控制器及与控制器连接的温度传感器、速度传感器、热激励源、红外探头和图像处理系统;控制器用于根据速度传感器检测的列车行驶速度信息和温度传感器检测的被测轨道表面温度信息,调整红外探头角度和热激励源功率;图像处理系统用于对红外探头捕捉的被测轨道表面红外图像进行图像分割,确定被测轨道上的已有缺陷区域、漏检区域和疑似缺陷区域,为列车靠后位置的检测设备,进行缺陷复检提供判断依据。本发明能够在列车行驶过程中即全自动化的完成缺陷的检测。

    一种集成金属氧化物半导体的混合PiN肖特基二极管

    公开(公告)号:CN110212021A

    公开(公告)日:2019-09-06

    申请号:CN201910459108.X

    申请日:2019-05-29

    Abstract: 本发明公开了一种集成金属氧化物半导体的混合PiN肖特基二极管,包括:N+衬底层;漂移层,位于N+衬底层上;P型区,包括:沟槽底部P型区和沟槽侧壁P型区,沟槽侧壁P型区侧边与沟槽第一侧壁、沟槽底部P型区侧边贴合;二氧化硅层,包括:纵向二氧化硅层和横向二氧化硅层,横向二氧化硅层设置沟槽上,与沟槽第二侧壁贴合,纵向二氧化硅层设置横向二氧化硅层上,与沟槽第二侧壁贴合;金属层,位于漂移层表面、P型区、二氧化硅层上,部分金属层与二氧化硅层、漂移层形成金属氧化物半导体;金属区域,位于金属层表面。本发明采用P型区半沟槽结构,且在二氧化硅层形成金属氧化物半导体,在正向导通电阻减小的同时,漏电流减小,击穿特性改善。

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