-
公开(公告)号：CN101127644A
公开(公告)日：2008-02-20
申请号：CN200710045404.2
申请日：2007-08-30
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于协同实时组编辑技术领域，具体是一种大规模协同环境下的因果并发检测方法。包括：定义了一种属于协同实时组编辑技术领域的逻辑时间戳，称之为直接因果先序向量时间戳；提出了基于该时间戳解决实时组编辑活动中因果并发检测问题的方法。该方法包括如下三个步骤：判断一个远程操作是否因果就绪、找出与当前远程操作并发的所有历史操作、判断任意两个历史操作间的因果并发关系。本发明可供用户在任意规模的实时组编辑环境中使用，其执行性能与协同参与者的活跃程度，与协同环境的规模、协同参与者的总数无关，所以特别适合并发程度不高的大规模协同环境下的实时组编辑。
-
公开(公告)号：CN101119365A
公开(公告)日：2008-02-06
申请号：CN200710045946.X
申请日：2007-09-13
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于计算机支持的协同工作技术领域，具体为大规模协同环境下的协同交互优化方法。该方法使用一种Leader站点优先方法建立实时组编辑协同交互模型，包括：用户间协同交互模式的调整策略和Leader优先协同交互模型；通过限制各协同站点上远程操作的同步顺序，能够在高并发的大规模协同环境下，有效控制操作的直接因果先序向量时间戳的大小；通过将实时组编辑会话根据协同站点间的网络状况合理分区，并适当引入一些虚拟协同站点参与协同交互模型，能够继续保持用户间较高的协同感知性能。本发明有助于解决高并发大规模的协同环境下实时组编辑活动因果并发检测问题，大大提高组编辑活动的性能。
-
公开(公告)号：CN1831776A
公开(公告)日：2006-09-13
申请号：CN200610025690.1
申请日：2006-04-13
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F9/46
Abstract: 本发明属于计算机支持的工作技术领域，具体为一种多副本数据的一致性维护方法。包括：程序的控制算法、回溯算法和操作执行算法。一致性维护方法分为两部分：对本地用户操作的执行，对异地用户操作的执行。前者的执行流程为：程序对本地的数据副本执行操作，修改本地的状态向量，然后将本地的状态向量作为操作的时间戳，附着在操作上，广播给所有其它用户；后者的执行流程为：控制算法收到异地用户传输过来的操作，当操作满足执行条件时，根据操作附着的时间戳，回溯本地数据副本的地址空间到其产生时刻，在这个地址空间上，操作可以直接执行，如果恢复地址空间以待下一个操作。本发明可以使多个用户实时地编辑同一数据对象，且不会相互影响。本发明可自动处理用户之间的操作冲突，在各个用户间实现数据的一致性维护。
-
公开(公告)号：CN117874337A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410006513.7
申请日：2024-01-03
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种在线内容平台场景下的推荐交互模拟系统及其方法；本发明以智能体为基本单元对在线内容平台中用户与推荐系统之间交互动态进行模拟，其包括两种智能体，分别为用户智能体和推荐系统智能体；用户智能体，用于执行发布、转发、点赞、评论、关注、取消关注六种行为；推荐系统智能体，生成候选列表，以向用户智能体提供帖子推荐和朋友推荐；用户智能体采用由活跃度模型、偏好模型、生成模型构成的在线内容平台用户模拟通用框架，以对用户活跃度、用户交互偏好、用户内容生成趋势准确模拟，将用户多类型的复杂行为统一抽象为从候选列表中进行选择的标准过程；本发明可以满足在线内容平台场景下虚拟用户实验、推荐系统测试等需求。
-
公开(公告)号：CN117692123A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311488601.7
申请日：2023-11-09
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于区块链技术领域，具体为一种适用于高性能区块链的自适应默克尔树及其操作方法。本发明的默克尔树的树节点中包括四种不同宽度的自适应节点，根据空间使用情况选择最契合的类型，旨在减少节点内空间浪费，从而减少默克尔树的空间消耗。本发明的新型默克尔树使用更大的节点跨度，能减小默克尔树的高度，从而可以减少磁盘读写I/O的次数，避免空间浪费。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116340619A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310181307.5
申请日：2023-03-01
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06Q50/00 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明属于网络欺凌技术领域，具体为一种面向在线社区网络欺凌的角色挖掘分析方法。本发明首先对角色特征进行了包含文本层面、情感层面和用户层面在内的细粒度、多层次建模；然后，基于特征建模后的数据特点设计了混合空间中差分进化辅助的K‑means算法，该算法利用差分进化的全局优化特性并在聚类寻优过程中引入新的距离定义模式，以处理同时存在连续变量和类别变量的混合变量聚类问题，进而基于对个体进行的特征建模和聚类得到在线社区中不同场景下的网络欺凌角色划分，并对角色构成进行详细的分析。本发明可以满足在线社区网络欺凌场景下角色的挖掘与分析需求，准确捕捉、描述并分析在线社区网络欺凌真实场景不同角色的差异。
-
公开(公告)号：CN115344586A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210959793.4
申请日：2022-08-11
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明为一种在无障碍信息协同标注中的一致性维护方法，针对共享地图中无障碍信息标注的协作场景。本发明包括：设计基于标量时间戳的副本同步协议，使同步操作在标量时间戳的辅助下可以快速判定操作间的因果或者并发关系；设计了在共享地图对中无障碍信息的部分复制方法，可以大大降低移动端对于内存的占用和对网络资源的要求等资源消耗；本发明对传统的地址空间转换算法做出改进，使其能够在无障碍信息协同标注场景下维护多用户协同编辑时协同编辑文档的数据一致性；提出基于规则的地址空间转换算法，使客户端的操作不仅能够遵循各种操作建立起的规则以确保无障碍信息间的语义一致性，也能够保证副本间内容的一致性。本发明可以满足在共享地图中多人实时协同标注无障碍信息的需求。
-
公开(公告)号：CN112987915B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110152853.7
申请日：2021-02-04
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F3/01 , G06F40/166 , G06F3/14 , G06Q10/10
Abstract: 本发明公开了一种基于AST的应用于VR会议协同白板编辑任务的方法，该方法对VR场景下的协同场景——协同白板编辑提供了一种解决方案。本发明主要包括服务器部分与客户端部分。服务器部分，服务器自定义数据结构存储远程客户端传递的消息序列。对于收到的消息做判断。新用户加入消息：将定时存储的texture和此时存在的消息序列发送给新加入的客户端；正常数据同步消息：存储消息进入消息序列,同时转发消息给现存所有客户端。客户端部分：收到本地消息：立刻执行本地消息；收到远程消息：若是因果后序消息立刻执行，否则回溯到最近的因果后序消息按客户端顺序重新执行所有操作。通过本方法，可以实现在VR场景下多人协同白板编辑。
-
公开(公告)号：CN112965985B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110166366.6
申请日：2021-02-04
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于区块链技术领域，具体为一种实现跨链互操作的数据一致性维护方法。针对跨链业务场景，本发明方法包括：设计新的跨链协同模型，实现在本链即可对多链上的资源完成互操作。设计面向稳定通证与数字资产的跨链一致性维护方法，用于保证跨链互操作在多链的因果和最终一致性。设计基于事务模式和随机可验证函数的跨链共识协议，用于保证跨链操作的确定性。本发明以服务的形式插件化嵌入到区块链系统中，对已有系统无侵入性。本发明可满足跨场景、跨地域不同区块链应用之间的跨链协作需求。
-
公开(公告)号：CN113642756A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110584847.9
申请日：2021-05-27
Applicant: 复旦大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/18 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于司法审判技术领域，具体为一种基于深度学习技术的减刑刑期预测方法。本发明基于文档分类的阶层注意力网络，设计多文档减刑预测模型，该模型根据减刑文书的主要内容，并迁移联合犯罪文书、法条依据的内容，更好地预测识别减刑案件的刑期，具体步骤包括：收集数据和预处理；通过文本编码器编码多文档的向量；减刑刑期分布的确定。本发明方法可以满足对减刑刑期更加精确的预测需求。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
100
records
(took 0.054 seconds)
