-
公开(公告)号：CN119558963A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510024678.1
申请日：2025-01-08
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及金融信息的技术领域，尤其是涉及一种基于人工智能的信贷风险评估方法、装置、设备以及介质，其基于人工智能的信贷风险评估方法包括：获取用户触发的信贷申请请求，从所述信贷申请请求中获取用户基础信息，并从所述用户基础数据中提取用户主动数据；从所述信贷申请请求中获取用户当前位置，根据所述用户当前位置进行计算，得到用户被动数据；生成并向用户触发用户互动验证请求，根据所述用户互动验证请求获取对应的用户互动数据；根据所述用户主动数据、用户被动数据和用户互动数据进行计算，得到用户风险评估分值，根据所述用户风险评估分值生成用户信贷风控结果。本申请具有提升信贷风险评估审批的安全性和便利性的效果。
-
公开(公告)号：CN112749407A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011511260.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及数据安全技术领域，具体涉及一种基于医疗数据的数据脱敏装置，包括服务器，所述服务器包括以下模块：数据存储模块：用于采集医疗数据并存储在医疗数据库中；初步判断模块：用于判断医疗数据是否为敏感数据；二次判断模块：用于在医疗数据为敏感数据时，判断医疗数据的类型是否为数字类型；数据脱敏模块：用于基于预设的改进型差分隐私数据脱敏方法对医疗数据进行脱敏。本发明能够对医疗数据进行差分隐私数据脱敏的同时，既保留医疗数据的统计特征，并且提高医疗数据的安全性。
-
公开(公告)号：CN108268873A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201611254023.0
申请日：2016-12-30
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于SVM的群体数据分类方法及装置，其方法包括：步骤S1，提取历史群体数据，确定群体及群体的特征数据；步骤S2，根据所述特征数据，构建所述群体的二次特征矩阵；步骤S3，根据所述二次特征矩阵，训练对应的SVM分类器；步骤S4，使用所述SVM分类器对待分类群体数据进行分类；其装置包括对应的历史数据处理单元、特征矩阵构建单元、分类器训练单元和分类器分类单元。这样，可以通过计算机对群体数据进行分类，方便、快速，节省了大力的人力物力；另外，相比其他分类器，SVM在分类器性能上有较大提升，并且具有高分类精度的优势，从而提高群体组成分析的准确性。
-
公开(公告)号：CN108268457A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201611253965.7
申请日：2016-12-30
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于SVM的文本分类方法，其包括：步骤a：对文本进行切词、删词和分类处理；步骤b，由于分词后的词语数量众多，需要对特征进行简约化，以减少计算量；步骤c，提取特征词权重，用实向量表示文本；步骤d，用SVM对文本特征权重向量进行训练，得到分类器；还公开了一种与以上所述基于SVM的文本分类方法相对应的装置，该装置包括文本分类模块、文本特征简化模块、文本实向量表示模块和分类器生成模块。这样，本发明采用基于词典和基于统计的分词方法，提高了分词速度；利用信息熵提取特征信息，有效的降低了维度，减少了计算量；用TF-IDF提取特征词权重，把原本非结构化的文本信息转化为结构化信息，有利于进一步处理。
-
公开(公告)号：CN106876964A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201611259678.7
申请日：2016-12-30
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
Abstract: 本专利申请公开了一种圆极化螺旋纹微带天线，包括介质基板、接地板、螺旋微带线，所述接地板和所述螺旋微带线分别位于介质基板的正反面；所述接地板与所述介质基板的一维尺寸完全相同，接地板上开有的十字缝隙，所述十字缝隙的交叉处处于所述接地板的几何中心；还包括依次堆叠在所述接地板上的第一矩形介质块位和第二矩形介质块位，第一矩形介质块也位于接地板的几何中心处；第二矩形介质块位于第一介质块顶面的几何中心处；该一种圆极化螺旋纹微带天线的工作频率设置在12.15GHz。具有，阻抗带宽和轴比带宽同时较好，进而在工作频率设置在12.15GHz时，圆极化性能良好的效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112822154A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011506739.1
申请日：2020-12-18
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及医疗数据安全技术领域，具体涉及一种医疗数据加密方法，包括以下步骤：数据加密步骤：数据发送方通过AES高级加密标准算法对医疗数据进行加密，得到加密医疗数据，并生成AES密钥；数据传输步骤：将加密医疗数据发送给数据接收方；AES密钥加密步骤：数据接收方通过RSA公共密钥算法生成RSA公钥和RSA私钥，并将RSA公钥发送给数据发送方，数据发送方通过RSA公钥对AES密钥进行加密；AES密钥传输步骤：数据发送方将加密后的AES密钥发送给数据接收方；AES密钥解密步骤：数据接收方通过RSA私钥对AES密钥进行解密数据解密步骤：数据接收方通过解密后的AES密钥对加密医疗数据进行解密，得到明文医疗数据。本发明解决了医疗数据在传输的过程中被窃取或破坏的问题。
-
公开(公告)号：CN110287992A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910429947.7
申请日：2019-05-22
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及大数据特征提取领域，针对农业数据难以处理的问题，提出了基于大数据的农业特征信息提取方法，包括：属性集建立步骤，获取农业属性数据，建立知识系统；属性类别聚类步骤，根据初始属性聚类中心建立初始属性类别，对所有的初始属性类别进行合并和分离操作得到聚类后的属性类别；特征属性计算步骤，计算整后的属性类别中的每个属性数据相对于其他属性数据的依赖度，选取依赖度的最高值作为特征属性值；特征属性归集步骤，选取并归集所有属性类别的特征属性值得到特征属性集。本发明能解决现有特征提取方法因不能反映数据的非线性结构特征导致的对数据利用效果不好的问题。
-
公开(公告)号：CN108268814A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201611254002.9
申请日：2016-12-30
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于全局和局部特征模糊融合的人脸识别方法，其包括：步骤a：将人脸数据库中每一类人脸图像划分为训练样本图像集和测试样本图像集；步骤b：分别对由训练样本图像集和测试样本图像集组成的人脸图像集进行预处理，得到人脸标准图像；步骤c：求训练样本的全局和局部估计特征向量；步骤d，求训练样本隶属度Sigmond函数的中心值和宽度；步骤e，求测试样本图像集全局和局部特征向量；步骤f，求测试样本全局和局部特征通道的隶属度矩阵；步骤g，计算到判别隶属度矩阵；步骤h，对测试图像集进行识别分类。这样，可以提高识别正确率，有效避开有关因素变化的干扰，有利于提高识别的鲁棒性和准确性，降低时间复杂度和计算复杂度。
-
公开(公告)号：CN108268458B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201611253977.X
申请日：2016-12-30
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明公开一种基于KNN算法的半结构化数据分类方法及装置，该方法包括：步骤S1，将训练集中的所有训练半结构化数据都表示成计算机能够识别的数据向量；步骤S2，得到该类别的类中心向量；步骤S3，接收测试半结构化数据后，将所述测试半结构化数据表示为所述数据向量；步骤S4，计算所述测试半结构化数据与训练集中每个类的类中心向量的距离；步骤S5，计算对应的相似度；步骤S6，将所述测试半结构化数据归类为与其相似度最大的类中；该装置包括对应的训练转换单元、类中心向量计算单元、测试转换单元、距离计算单元、相似度计算单元和分类单元。这样，引入测试半结构化数据与训练半结构化数据所在类的相似性，使得分类结果准确，且提高了分类精度。
-
公开(公告)号：CN110287993A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910429950.9
申请日：2019-05-22
Applicant: 广东精点数据科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及图像数据处理领域，针对训练数据不足的问题，提出了一种基于图像特征细化的数据预处理方法及系统，所述方法包括：有效区域计算步骤，对原图片进行mask处理得到训练图片，计算训练图片的有效区域，有效区域包括正样本区域和负样本区域；训练数据采集步骤，构建滑动窗口，移动滑动窗口在训练图片上的位置，当滑动窗口的数字中心位于有效区域的边界或内部时，采集训练数据。本发明能解决现有图像处理方法存在的采集训练数据不足的问题。本发明还公开了一种基于图像特征细化的数据预处理系统。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
24
records
(took 0.033 seconds)
