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公开(公告)号:CN119884230A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202510368588.4
申请日:2025-03-27
Applicant: 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 , 国网甘肃省电力公司嘉峪关供电公司
Abstract: 本发明公开了一种跨平台跨系统的可配置数据交互方法和系统,涉及数据集成与处理领域,包括,利用双模态元数据推导模型处理综合数据集,得到初始映射规则表,通过联邦学习建立全局映射模型,将初始映射规则表输入进全局映射模型,得到优化后的映射规则表,关联目标系统源系统数据与孪生体,形成虚实融合数据流,并将虚实融合数据流转为目标格式并加密传输至目标系统;本发明通过自动化推导和优先级优化大幅提高了规则生成的效率和灵活性,尤其在动态变化的异构环境中,能够快速适应字段语义和负载需求的变化,从而增强了数据交互的实时性。
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公开(公告)号:CN119126175A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202411536485.6
申请日:2024-10-31
Applicant: 兰州交通大学 , 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 , 甘肃唐誉科技有限责任公司
IPC: G01S19/45
Abstract: 本发明涉及车辆定位技术领域。本发明涉及一种基于单北斗定位的车辆定位系统。其包括车队获取模块、货车队列组合模块、初始预测位置模块、行驶预测模块、距离预测模块以及备用位置选择模块;车队获取模块用于获取物流车队的运输路线;货车队列组合模块用于监测每个货车北斗定位的位置数据,同时获取货车之间设定的跟随距离,然后将货车之间的位置数据结合跟随距离进行队列重组;通过将前导车的行驶速度和位置数据结合跟随距离对车队中每辆货车进行预测位置分析,同时利用尾车的行驶速度和位置数据进行同样的操作,然后对两次预测位置结果进行范围重叠提取分析,能够更准确地确定货车的初始预测位置范围。
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公开(公告)号:CN119598458A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411639668.0
申请日:2024-11-18
Applicant: 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司 , 兰州大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开一种安卓恶意软件检测与分类方法和装置、系统、存储介质,包括:步骤S1、获取Android应用程序的历史行为信息;步骤S2、根据Android应用程序的历史行为信息训练融合图卷积神经网络和多视图学习的MVL‑GCN模型或基于有向跳跃知识图卷积神经网络和特征视图优化的EMVL‑JKDGCN模型,得到软件检测与分类模型;步骤S3、将Android应用程序的实时行为信息输入到软件检测与分类模型实现恶意软件检测与分类。采用本发明的技术方案,提高对Android平台上恶意软件的检测能力。
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公开(公告)号:CN119094544A
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202411064448.X
申请日:2024-08-05
Applicant: 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司
IPC: H04L67/12 , H04L67/61 , H04L67/1097 , H04L67/1095 , H04L41/0654 , H04L9/40 , H04L67/02
Abstract: 本发明属于LED数字内容管理技术领域,公开了一种智慧LED数字内容管理系统,本发明提供的智慧LED数字内容管理系统包括:内容分发模块、中央控制模块、内容管理模块、内容更新模块、调度模块、冗余模块、故障检测模块、恢复模块;本发明的智慧LED数字内容管理系统能够有效解决多设备内容管理、内容更新和调度以及系统稳定性和可靠性等关键技术问题,显著提升了系统的管理效率、展示效果和运行可靠性,为数字内容展示提供了强有力的技术支持。本发明高效的内容管理:通过集中控制系统和分布式内容分发技术,实现对多个LED显示设备的高效管理和同步控制,提高了内容管理效率。
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公开(公告)号:CN119598457A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411639298.0
申请日:2024-11-18
Applicant: 兰州大学 , 甘肃同兴智能科技发展有限责任公司
IPC: G06F21/56 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于安卓系统技术领域,并公开了一种基于API与软件权限的安卓恶意软件检测方法、系统、设备及介质,包括:构建APK文件数据集,提取各APK源代码,构建函数调用图,计算API重要性分数并排序,生成API重要性排序表;提取权限列表,计算权限重要性分数并排序,生成权限重要性排序表;结合两表构建特征向量;利用一维卷积神经网络构建初始恶意软件检测模型,利用训练后的模型对待识别APK文件进行预测分类,得出恶意软件检测结果。本发明所述技术方案结合了函数调用图和权限分析,减少了用于构建特征的API和权限数量,提高了恶意软件检测的准确性和效率。
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