数据要素化、资产化及去中心流通方法,装置及存储介质

    公开(公告)号:CN118096155A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410154773.9

    申请日:2024-02-02

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明涉及一种数据要素化、资产化及去中心流通方法,装置及存储介质。本发明将任意领域的数据资源,根据数据资源本领域的领域知识的指导,通过相应的映射规则生成数据要素;将数据要素根据所在市场的市场需求,使用相应的评估模型将数据要素转化成数字资产;资产化后的资产数据从模态、隐私级别和粒度三个维度四个层级进行描述;对描述后在数字资产按设定处理方式处理实现隐私保护和数据可验证的上链,将数字资产的流通定位为包含交易哈希、交易状态、交易所属区块、时间戳和发送者地址和接收者地址的交易,交易组成区块,区块之间通过哈希指针组织成区块链,交易间逻辑关联构成交易网;通过可验证的交易操作实现数字资产的去中心化流通。

    基于特征归因的图像分类解释及纠偏方法与系统

    公开(公告)号:CN117744805A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202410110554.0

    申请日:2024-01-25

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了基于特征归因的图像分类解释及纠偏方法与系统;其中方法,包括:获取待分类图像,将待分类图像输入到训练后的图像分类模型中,输出分类结果;采用特征归因算法,对训练后的图像分类模型进行解释,得到预测解释;采用训练后的解释纠偏框架,对所述预测解释进行解释纠偏处理,得到纠偏后的解释。本发明提出了一种纠偏框架,通过学习标准解释来减少模型不确定性对解释的影响,其效率高于对大量模型的平均解释。

    基于血管内超声的血管动态三维重建系统

    公开(公告)号:CN117064446B

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311322255.5

    申请日:2023-10-13

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明涉及血管重建技术领域,公开了基于血管内超声的血管动态三维重建系统,系统包括:超声设备,用于采集待测血管内的超声信息;处理器,连接所述超声设备,所述处理器,包括:数据处理模块,用于将血管内超声信息,生成模拟图像序列;门控帧提取模块,用于从模拟图像序列中提取门控帧图像,得到门控帧图像序列;缺失帧生成模块,用于对门控帧图像序列,进行时序特征提取,生成缺失帧图像序列;三维重建模块,用于基于门控帧图像序列和缺失帧图像序列,得到三维重建图像。不仅可以有效的去除血管内超声中的运动伪影问题,还可以对提取关键帧后的血管内超声序列进行缺失帧补偿,最后基于心脏运动周期实现了心脏血管的动态三维重建。(56)对比文件李锦欣. 基于生成对抗网络的医学图像超分辨率重建.中国优秀硕士学位论文全文数据库(电子期刊).2022,E060-12.

    无人机基于差分坐标执行航点任务的飞行控制方法及系统

    公开(公告)号:CN116466731A

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202310315500.3

    申请日:2023-03-24

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明提出了无人机基于差分坐标执行航点任务的飞行控制方法及系统,包括:正北标定:通过捕捉一条从任意原点指向正北方向的标线确定自建坐标系与NED坐标系坐标轴的夹角,获得坐标转换所需参数;基于坐标转换所需参数在自建坐标系与NED坐标系之间建立转换关系,使得无人机航点飞行任务中的航点坐标,即自建坐标系下的坐标,被输出为NED坐标系下的坐标,并能够完全反应自建坐标系下各坐标点的相对位置,使得路径与航点任务所需的飞行路径完全一致;基于被转换后NED坐标系下的新坐标,无人机将能够获得航点的相对位置,从而基于坐标差分运算得出飞控指令,进行定点飞行。

    一种基于知识图谱挖掘的个性化学习路径推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN111309927B

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202010096087.2

    申请日:2020-02-17

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明属于学习路径推荐领域,提供了一种基于知识图谱挖掘的个性化学习路径推荐方法及系统,其解决了传统方法得到的学习路径与相应学习者匹配性差的问题,能够提高学习者的学习路径推荐的精度,使得该学习路径与学习者匹配程度更高。其中,该个性化学习路径推荐方法包括:基于知识图谱构建学习路径模型,进而将知识图谱映射成通用学习路径图;根据学习者特征对通用学习路径图做个性化处理,得到备选学习路径图;将备选学习路径图中所有学习路径作为初始学习路径,利用遗传算法及学习路径的自适应值生成新的学习路径,当达到预设迭代次数或生成的所有新的学习路径的自适应值大于预设阈值时,停止迭代并筛选出自适应值最高的学习路径作为推荐结果。

    一种移动用户时空轨迹的挖掘和预测方法及系统

    公开(公告)号:CN116304987A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310331408.6

    申请日:2023-03-28

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明提供了一种移动用户时空轨迹的挖掘和预测方法及系统,所述方案包括对获取的当前移动用户历史时空轨迹数据进行预处理,获得按时间排序的轨迹序列以及时空上下文属性集合;将轨迹序列以及用户进行特征嵌入,分别得到轨迹序列特征以及用户特征;将特征嵌入后的轨迹序列输入到以预训练的自注意力神经网络作为骨干网络的层级注意力架构中,获得长期轨迹特征和短期轨迹特征;基于嵌入后的用户特征,对长期轨迹特征和短期轨迹特征进行特征融合,获得融合轨迹特征;基于所述融合轨迹特征,利用全连接层进行处理,获得当前移动用户的轨迹预测结果。

    一种连续POI推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN114579893B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202210495679.0

    申请日:2022-05-09

    Applicant: 山东大学

    Abstract: 本发明公开了一种连续POI推荐方法及系统,属于POI推荐技术领域;本发明通过对用户的签到记录进行分析,获取用户的稳定偏好和上下文动态偏好,根据用户当前的位置信息和签到记录中的POI信息,获取POI候选集,缩小POI信息的筛选范围,将稳定偏好和上下文动态偏好匹配,获取用户的综合偏好,对用户的综合偏好和POI候选集的相似性进行分析,根据相似性,输出POI推荐信息;解决了现有技术中存在的“POI推荐不准确”的问题;通过本发明的改进,能够缩小POI信息的筛选范围,综合考虑稳定偏好和上下文动态偏好对POI推荐的影响,提高了短时间内POI推荐的准确性。

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