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公开(公告)号：CN118101257A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410164819.5
申请日：2024-02-05
Applicant: 河南信大网御科技有限公司 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/06 , H04L67/1097
Abstract: 本发明提供了一种基于FastDFS拟态平台的数据读写方法、裁决器、系统及介质，所述方法包括：获取各个在线异构执行体内FastDFS客户端发送的第一请求消息，从所述第一请求消息中解析出命令码Ⅰ或者命令码Ⅱ；将所述命令码Ⅰ或者命令码Ⅱ转发至追踪服务器，接收所述追踪服务器返回的可用存储服务器的地址和端口；将接收到的存储服务器的地址和端口替换为拟态括号的地址和端口，生成包含拟态括号的地址和端口的响应消息，并回传至各个在线异构执行体；在文件上传或者文件下载时，各个在线异构执行体内FastDFS客户端基于拟态括号的地址和端口，实现拟态读写，从而有效解决了应用系统拟态化改造后多个执行体内FastDFS客户端和FastDFS系统的对接。
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公开(公告)号：CN118041869A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410084347.2
申请日：2024-01-19
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: H04L47/20 , H04L47/10 , H04L65/1016 , H04L65/1104 , H04L65/65
Abstract: 本发明提供一种基于交换芯片的IMS系统流量动态监管架构，其包括主控CPU、管理CPU、交换芯片、网口单元，主控CPU通过向管理CPU下发控制指令，用于动态监管进入网口单元的指定流量，管理CPU用于根据控制指令向交换芯片发送动态监管信号，交换芯片连接在主控CPU与网口单元之间，用于控制进出主控CPU的流量；在主控CPU集成有IMS网元，在IMS网元结构上设有流量监控模块；在管理CPU集成有流量控制模块，流量控制模块通过基于ZMQ的ProtoBuf协议，接收流量监控模块下发的控制指令，调用交换芯片提供的监管API，对进入IMS网元的每一条链路，进行监管控制。本发明利用交换芯片来动态监管进入IMS系统的网元流量，更加方便大规模流量的监管，并且不会额外增加IMS系统硬件资源消耗。
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公开(公告)号：CN111866861B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202010516256.3
申请日：2020-06-09
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于协作的无线传感网安全传输方法及装置，其中该方法包括：获取无线传感网节点的接收信号瞬时功率强度，根据预设的协作传输组网阈值，对所述无线传感网节点的组网策略进行控制；在安全性能约束下构建以最大平均安全速率为目标的组网阈值优化模型，搜索最优的所述协作传输组网阈值。本发明至少具有以下有益效果：通过协作传输组网阈值的设置及优化，利用无线传感网节点分布式动态部署的特点，兼顾传输速率和安全性这两个重要性能指标，保证无线传感网中安全通信的实施。
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公开(公告)号：CN115085971B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202210468584.X
申请日：2022-04-30
Applicant: 河南信大网御科技有限公司 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提出了一种拟态停机‑重启服务检测处理方法，包括以下步骤：任一时间检测到执行体收到重启指令即发送到裁决器；裁决器以2t时间长度作为一个等待检测流程，每个等待检测流程以裁决器收到第一个重启指令开始，2t时间到达，进入下一个等待检测流程；在每个等待检测流程的时间范围内，若裁决器只收到某一个执行体发送的重启指令，则裁决器向该执行体回复重启确认指令；该执行体根据接收到的重启确认指令进行执行体系统重启；在每个等待检测流程的时间范围内，若裁决器收到多个执行体发送的重启指令，则先向第一个重启指令的执行体回复重启确认指令，再根据收到的重启指令的顺序，每次延时t时间后，向对应顺序的重启指令的执行体回复重启确认指令。
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公开(公告)号：CN116486830A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310392211.3
申请日：2023-04-12
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种环境声音描述方法、装置、电子设备及存储介质，该环境声音描述方法包括：响应于环境声音描述请求，获取第一目标环境声音，对第一目标环境声音执行预处理，得到第二目标环境声音；对第二目标环境声音采用环境声音描述模型进行识别处理，得到第一目标环境声音的描述结果；环境声音描述模型的训练包括：获取环境声音的音频数据集，对音频数据集执行音频剪辑处理，得到验证集及测试集；对验证集及测试集执行预处理，进而执行基于迁移学习处理，得到音频特征；对音频特征执行深度卷积神经网络训练处理，得到环境声音描述模型。本发明的有益效果为：提高了声源描述准确率和声源检测的扩展性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113904804B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202111036424.X
申请日：2021-09-06
Applicant: 河南信大网御科技有限公司 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供了一种基于行为策略的内网安全防护方法、系统及介质，所述方法包括以下步骤：判断内网中是否存在第一类异常行为及第二类异常行为；确定是否接收到新流量packets，响应于接收到的新流量packets，提取新流量packets中的目的MAC地址，将该目的MAC地址与MAC地址表hostList进行比对；若所述MAC地址表hostList中存在所述目的MAC地址，则判定新流量packets为内网报文，并判断新流量packets是否为基于连接协议的流量packets；若新流量packets不是基于连接协议的流量packets，则判断新流量packets中的目的MAC地址是否与异常标识Ⅰ或者异常标识Ⅱ关联，以及新流量packets中的源MAC地址是否与异常标识Ⅰ或者异常标识Ⅱ关联；若均不关联，则生成第一流量控制策略；否则，生成第二流量控制策略，以此阻断内网中的威胁。
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公开(公告)号：CN116360976A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310073092.5
申请日：2023-01-31
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: G06F9/50 , G06V10/96 , G06V10/94 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N5/043 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06N3/082
Abstract: 本申请公开了基于边缘设备的AI服务方法、装置和存储介质，本申请的方法包括将AI模型分为若干个分区，将第一分区的计算分配给边缘计算端，将第二分区的计算分配给分布式边缘节点，将第三分区的计算分配给云端，其中，所述边缘计算端为边缘设备的计算处理端；利用EEoI执行初始特征提取，判断置信度达到预设值，若是，则给出推理结果，否则通过所述云端的人工智能模型执行处理。本申请通过协同边缘计算终端设备与边缘服务器的方案，来整合二者的计算本地性与强计算能力的互补性优势，能够显著降低深度学习模型推理的延迟与能耗。
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公开(公告)号：CN116150320A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310026624.X
申请日：2023-01-09
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/25 , G06F40/216 , G06F16/215 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提供一种多模态数据集成管理方法、装置及介质，该多模态数据集成管理方法包括：对接入的第一多模态数据执行临时存储；对第一多模态数据执行预处理，得到第二多模态数据；对第二多模态数据执行提取，得到包括有数据特征、数据来源及存储位置的元数据；采用对应的数据存储方式对元数据执行存储。使用可定制算法来实现文本、声音及视觉数据的统一集成，通过使用本体模型/元模型的方式统一提取文本、声音和视觉数据的元数据，并通过对象存储辅以结构化存储方式，来实现多模态的统一存储，借助元数据和对象存储技术，实现多模态数据的高可靠、高性能访问的统一管理，使得多模态数据分析效率和准确性大大提升。
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公开(公告)号：CN115858838A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211630728.3
申请日：2022-12-19
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司 , 上海大学
IPC: G06F16/535 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了基于深度学习的质谱图搜索匹配方法、装置和存储介质，本申请将数据集分为训练集、验证集、测试集；对所述训练集、验证集、测试集进行数据增强；提取所述训练集的分子指纹，计算所述分子指纹的相似度分数，将所述相似度分数作为两个质谱图的真实相似度分数；将两个所述质谱图转化成质谱图向量，分别将两个质谱图向量输入到相同的前馈神经网络中，抽取质谱图的隐含特征，得到质谱图的高阶向量表示；将两个质谱图向量经过相似度计算层交互，得到两个质谱图的相似度预测分数。本申请基于在质谱谱数据库搜索引擎的结果中增强方法的能力，能够提升质谱图匹配的成功率的成份匹配的准确率。
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公开(公告)号：CN115798510A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211247560.8
申请日：2022-10-12
Applicant: 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种声学场景分类方法、系统、装置及存储介质，声学场景分类方法通过对声学场景声音进行数据增强处理，采用预训练的声音分类大模型对数据增强处理得到的声学场景声音序列进行特征提取，获取第一嵌入向量，并接入深度卷积神经网络对第一嵌入向量进行分类训练，得到第一模型，进而采用第一模型对声学场景声音进行分类，生成声学场景分类结果，无需依赖大量的有标签数据进行模型训练，提高了基于小样本有标签数据的声学场景分类的准确性和稳定性，并降低了训练成本。本发明可广泛应用于计算机技术领域。
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