摘要：本发明公开了一种支持多源异构动捕设备的虚拟人驱动方法与系统，属于计算机应用领域，解决现有技术通常针对某型的动捕设备进行专用的数据采集与虚拟人驱动，不支持新增的动捕设备，尤其是具有不同拓扑结构的新设备，从而造成兼容性较低的问题。本发明建立待驱动虚拟数字人和基于动捕设备本身定义的骨架模型之间的关节映射表；定义标准的动捕设备的统一数据采集接口，并为每个动捕设备实现该接口；基于定义的统一数据采集接口，从多个动捕设备中采集原始运动数据；基于旋转角度和位移信息对采集到的原始运动数据进行统一处理，即得到全身姿态数据；基于全身姿态数据对虚拟数字人进行运动驱动。本发明用于虚拟人驱动。

摘要：本发明实施例公开了一种基于产品结构分解的分布式系统自动巡检方法，该方法属于计算机领域。为解决复杂架构分布式系统难以自动化实现全方位巡检的问题，提出了基于产品结构分解的分布式系统自动巡检方法，包括产品结构树构建方法、自动巡检组件功能结构、巡检对象注册机制、基于产品结构树的巡检流程和产品结构自适应巡检组件扩展方式。本发明采用的基于产品结构分解的分布式系统自动巡检方法具有集成便捷、扩展高效、适应性强的特点，同时实现了复杂架构的分布式系统组全方位自动检测，极大提升了巡检覆盖率和自动化程度，解决了复杂架构的分布式系统难以自动化实现全方位巡检的问题。

摘要：本发明公开了一种基于集成学习的锂电池剩余使用寿命预测方法及系统，属于装备综合保障的剩余使用寿命预测技术与计算科学交叉领域，解决现有技术采用单一的机器学习算法很难精确预测锂电池的剩余使用寿命的问题。本发明对获取的锂电池的原始数据进行转换，转换后得到时间序列数据集，其中，原始数据是指某块锂电池随时间周期的充放电数据；基于时间序列数据集训练多个基本学习器；基于遗传算法集成训练后的多个基本学习器，得到集成模型；将待预测的锂电池的时间序列数据输入集成模型进行预测，得到锂电池的剩余使用寿命。本发明用于锂电池的剩余使用寿命预测，也可推广应用于其他单部件以及装备系统剩余使用寿命预测。

摘要：本发明公开了一种材料性能数据管理方法及系统，用于材料性能数据管理及共享使用，属于装备综合保障领域及材料科学领域，解决现有材料性能数据库网络化共享不足、数据融合及多学科支持不足、智能化服务不足、标准化不足和数据安全管控不足等问题。本发明采用分级访问控制策略，用户登录系统后对材料性能数据进行标准化处理后存储；对存储的标准化处理后的材料性能数据按照权限进行受控查询共享；对受控查询共享得到的材料性能数据进行对比分析；对得到的受控查询共享结果和得到的对比分析结果进行可视化展示。本发明用于材料性能数据管理及共享服务。

摘要：本发明公开了一种基于触发条件的对抗样本生成方法及系统，属于人工智能安全领域，解决现有对抗样本生成方法生成的对抗样本在任何条件下对目标模型都具有对抗性，同时由于对抗样本的迁移性，对其它模型也可能产生对抗性，从而不利于对目标模型进行针对性的鲁棒性测试和评估。本发明获取数据集，给数据集中的各样本初始化两个扰动，其中，两个扰动分别为触发条件和触发扰动；基于目标模型对各样本和两个扰动进行检测，若满足要求，得到样本与两个扰动之和，即条件对抗样本，若不满足要求，更新扰动后再次执行。本发明用于生成对抗样本。

摘要：本发明公开了一种基于博弈交互的对抗样本检测方法及系统，属于对抗样本识别技术领域，解决现有技术采用对抗训练会降低深度学习模型在正常样本数据集上的性能。本发明包括将图像或视频在空间域上划分为N个区域；对N个区域依次进行编号，得到所有编号组成的集合φ，同时定义Θ为集合φ所有子集构成的超集；根据超集Θ计算超集Θ中每个元素对应的沙普利中间值，并基于所有沙普利中间值得到沙普利矩阵；基于沙普利矩阵中各沙普利中间值计算相邻两个区域的组合沙普利值，最终得到N‑1个组合沙普利值；基于N‑1个组合沙普利值计算沙普利均值，若沙普利值均值大于给定的边界阈值，则判定图像或视频为对抗样本，否则判断为正常样本。本发明用于对抗样本检测方法。

摘要：本发明公开了一种基于条件对抗样本的模型投毒方法及系统，属于人工智能安全技术领域，解决现有技术容易出现无效投毒的情况，从而造成数据被防御，无法使模型的性能降低。本发明获取训练数据集，其中，训练数据集包括多个不同类别的子集，各子集包括多个正常样本；在训练数据集中任选一个子集或多个子集，给子集中各正常样本初始化两个扰动；基于已预训练的检测模型对正常样本和两个扰动进行检测，若满足要求，得到正常样本与两个扰动之和，即条件对抗样本，若不满足要求，更新扰动后再次执行步骤3；将得到条件对抗样本的正常样本替换为条件对抗样本，替换完成后得到新的训练数据集，并基于新的训练数据集训练检测模型。本发明用于模型投毒。

摘要：本发明公开了一种基于梯度热力图和关键区域检测对抗样本的方法及系统，属于对抗样本识别技术领域，解决现有对抗样本检测方法的误报率和漏报率较高的问题。本发明基于图像关键区域识别方法对图像或视频进行关键区域识别；针对深度学习模型，利用热点区域检测方法对图像或视频进行热点区域识别；对关键区域和热点区域进行重合度计算，得到重合度值；判断重合度值是否大于给定的边界值，若大于边界值，则图像或视频为正常样本，否则判断为对抗样本。本发明用于对抗样本识别。

摘要：本发明公开了一种基于BPMLP‑XGBoost的药物产品活性值和ADMET性质的预测方法及系统，属于生物医药与计算科学交叉技术领域，解决现有技术对药物产品的生物活性值和ADMET性质的预测准确率低的问题。本发明对输入的所有药物数据进行预处理，其中，药物数据为分子描述符数据；对预处理得到的药物数据进行特征提取，提取后训练生物活性值预测模型，得到训练好的生物活性值预测模型；基于预处理得到的药物产品数据训练ADMET性质预测模型，得到训练好的ADMET性质预测模型；基于训练后得到的生物活性值预测模型和ADMET性质预测模型对待筛选的药物产品数据的生物活性值和ADMET性质进行预测，根据预测结果以及筛选条件，对药物产品数据清单进行筛选，得到候选药物产品数据筛选清单。本发明用于药物产品筛选，也可间接将方法用于如元器件等之类的其他产品筛选。

摘要：本发明公开了一种网络零变更条件下的企业内网自适应威胁阻断方法，具体涉及网络空间安全技术领域，包括网络零变更条件下的企业内网自适应威胁阻断技术架构、基于ARP欺骗的威胁源上行网络链路阻断方法、基于ARP欺骗的威胁源下行网络链路阻断方法、基于交换机端口抢占的威胁源下行网络链路阻断方法、威胁阻断方式自适应调度方法。目前业界企业内网主流的威胁阻断方法依赖于交换机管理权限与用户终端代理程序，存在潜在安全风险高、需变更原有网络配置、威胁阻断功能易被用户恶意绕过或终止等技术问题。

摘要：本发明公开了一种基于图卷积神经网络的在时间差分流体仿真器仿真过程中修正仿真结果的方法，涉及深度学习领域，该方法包含标准化、编码、一阶修正并剥离误差、二阶修正并剥离误差、融合编码、解码、反标准化等步骤，其中，编码、解码通过全连接网络实现，修正、剥离误差过程基于图卷积网络，标准化基于累积的均值和标准差。该方法与时间差分流体力学仿真器共用图信息，可以与时间差分流体仿真器高效插接，解决时间差分仿真器仿真时误差传播，造成仿真失真、失效的问题。

摘要：本发明公开了一种基于门户的跨域软件系统集成方法，用于新的外部系统接入企业门户的系统集成组件，系统集成组件支持将外部系统的可见性授权给合法用户，该方法包括以下步骤：外部系统；接入用户配置和IP地址限制；消息请求；单点登录认证。本发明将基于企业的统一门户，通过集成系统注册机制为跨域外部系统提供包含特征码加解密算法的集成方法，辅以接入用户配置和IP地址限制等手段，提高系统集成组件的安全性，达到与基于统一认证的系统集成相当的安全效果；同时，系统集成组件支持跨域外部系统集成，具有接入模式简单、开发效率高、扩展性好、可热插拔等特点，能够支持集成各类信息系统，并能够降低企业信息系统建设成本。

摘要：本发明公开了一种基于应用运行负载数据预测的容器资源弹性预伸缩方法，属于容器资源弹性伸缩技术领域，包括以下步骤：对当前容器负载数据进行预测计算；将预测结果作为容器弹性伸缩的预期输入，计算出容器扩展目标；若容器扩展目标高于当前已就绪资源，则容器弹性伸缩至目标值；接受实际的负载请求量，判断当前资源是否满足使用预期目标，若不满足目标，则将预测误差带来的容器资源误差覆盖的请求转入等待队列，再容器弹性伸缩至目标值，满足则消费请求队列，结束。本发明组合形成具有期望效果的预测算法并制定容器弹性伸缩策略，实现预发、高效的容器弹性伸缩方案，在复杂微服务集群架构的系统上具有广泛应用价值。

摘要：本发明公开了一种基于混合驱动的强流程装备软件自动化测试方法，包括以下步骤：基于数据驱动的设计思想，获得交换数据集；基于关键字驱动的设计思想，形成关键字库；制定测试数据配置规则，形成测试数据文件；结合测试库设计思想，设计数据配置模块、数据解析器、数据容器、测试执行引擎及一系列测试库，形成基于混合驱动的测试自动化框架设计；应用基于混合驱动的测试自动化框架设计，创建测试自动化平台，模拟外部系统在环监听被测软件的输出指令，自动注入激励数据，驱动并控制被测软件的业务流程自动执行，获取测试结果。本发明能够实现不具备编程技能的测试人员也可以开展强流程装备软件自动化测试的目的，适用于强流程装备软件。

摘要：本发明公开了一种适用于多尺度高通量材料计算的工作流建模方法，具体涉及计算机技术领域，为应对材料设计过程中微观到宏观多尺度处理过程自动构建、大量高并发计算任务高效执行的挑战，本发明提出了一种适用于多尺度高通量材料计算的工作流柔性配置与层次化建模的方法。通过高通量计算组件模型实现高并发计算任务的封装与典型流程控制结构的灵活表达；建立面向材料高通量计算的多级资源调度模型，支持高性能计算环境下高通量调度任务的统一投递、监控与结果访问。本发明在面向高通量计算的业务流自动控制上具有创新性，能够通过可视化手段构建多尺度、高通量材料计算业务工作流，自动实现计算过程的执行与计算数据的传递。

摘要：本发明公开了一种轻量级高通量计算模式及其容错方法，具体涉及计算机应用技术领域，包括以下步骤：步骤一：提出一种运行时高通量计算模式；步骤二；提出一种基于阈值的错误判别方法；步骤三：计一个高通量计算容错技术框架，可实现数千上万通量计算的高效容错。设计了父子任务关系模型，降低了超大规模并发计算任务的管理开销；本发明通过针对数千上万通量并发的计算模式，提出了运行时高通量任务模型，以动态扩展任务的形式，设计了父子任务关系模型，降低了超大规模并发计算任务的管理开销；通过作业数组的任务打包技术，降低与超算调度系统交互频率，进一步减小了作业投递以及作业状态监控的开销。

摘要：本发明公开了基于场景和数据驱动的软件流程测试方法，包括装备软件场景分析；获得系统场景和业务场景，遍历场景；交换数据配置，制定五层交换数据配置规则，生成装备软件与外部系统之间的交换数据，形成测试数据配置文件；解析测试数据配置文件；监听多个UDP接口的输出，自动注入数据激励，自动化执行驱动装备软件的业务流程，获取测试结果。本发明能够快速建立测试环境，自动注入数据激励，降低了测试成本，提升了测试效率，有利于回归测试。

摘要：本发明公开了一种针对视频识别场景的物理干扰方法及系统，属于信息安全测试技术领域，解决现有技术在网络层面对视频进行干扰，干扰效果差的问题。本发明基于获取的已授权的摄像设备的视频、白盒分类系统和对抗样本生成系统在网络层获取初始的视频对抗样本；基于初始化的视频对抗样本，利用白盒分类系统对干扰进行优化，生成网络层面最终的视频对抗样本，即视频的通用干扰值；获取视频前，基于最终的视频对抗样本调节摄像设备在RGB通道的可调节滤镜，形成物理干扰。本发明用于对视频识别场景的物理干扰。

摘要：本发明属于网络安全监测技术领域，尤其是一款内网多元数据关联分析引擎软件，针对无法对日志和告警进行实时关联分析的问题，现提出以下方案，包括初始化单元、日志加载单元、告警回溯单元、配置文件和数据库，所述数据库包括规则、知识库和告警信息，所述初始化单元和规则加载单元相连，所述规则加载单元和资源加载单元相连，所述资源加载单元和日志加载单元相连，所述日志加载单元和预告警单元相连，所述预告警单元和告警完善单元相连，所述告警完善单元和告警入库单元相连，所述告警入库单元和告警回溯单元相连。本发明实现了针对网络中日志和第三方告警的实时关联分析，并支持以多种方式输出到各类平台存储，能够高效分析网络安全数据。

摘要：本发明涉及软件测试相关设备领域，尤其涉及一种基于协议建模和约束覆盖的接口测试数据自动生成方法和装置，其中，一种基于协议建模和约束覆盖的接口测试数据自动生成方法，包括以下步骤，S10、对基于字节定义的总线接口协议进行建模，将自然语言描述的通信协议转化为计算机可识别的机器语言，生成接口协议描述文件；S20、对接口协议描述文件进行解析，识别接口协议的属性信息和字段特性信息；S30、按照字段类型显示接口协议的字段特性信息和数据。本发明适用于基于字节定义的TCP、UDP、RS232/422/485/UART、CAN等多种总线通信协议，通用性较好，能够准确、快速生成满足多种约束覆盖准则的测试数据集，提升测试数据覆盖的充分性和测试数据生成效率。