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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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8 篇 专利
1 篇 成果

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1 篇 工学
- 1 篇 食品科学与工程（可...

主题

1 篇 香港
1 篇 蔬菜
1 篇 检验检疫
1 篇 深圳口岸
1 篇 电子数字信息
1 篇 水果

机构

7 篇 南昌大学
1 篇 英华达电子有限公...
1 篇 深圳出入境检验检...

作者

7 篇 朱小刚
7 篇 李向军
7 篇 丁峰
3 篇 刘春年
3 篇 裴康鹭
2 篇 龚雨轩
2 篇 范冰
2 篇 沈张一
2 篇 江紫寒
2 篇 刘帅旗
2 篇 樊启富
1 篇 陈旭东
1 篇 蔡世光
1 篇 赵蕊
1 篇 刘子秋

语言

9 篇 中文

检索条件"主题词=电子数字信息"

共 9 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

电子数字信息的版权保护方法和系统、电子终端

电子数字信息的版权保护方法和系统、电子终端

引用

作者：赵蕊陈旭东蔡世光 200233 上海市徐汇区桂菁路7号

本发明提供了一种电子数字信息的版权保护方法和系统，以及，一种电子终端，所述方法包括：电子终端向服务器发送电子数字信息下载请求；服务器采用加密密钥将上述电子数字信息进行加密生成加密数字信息；服务器将上述加密数字信息传递... 详细信息

标准号: CN102117395A

本发明提供了一种电子数字信息的版权保护方法和系统，以及，一种电子终端，所述方法包括：电子终端向服务器发送电子数字信息下载请求；服务器采用加密密钥将上述电子数字信息进行加密生成加密数字信息；服务器将上述加密数字信息传递至电子终端；电子终端接收并保存加密数字信息；电子终端判断是否能采用解密密钥对上述加密数字信息进行解密，若是，则展现解密后的电子数字信息，或转发满足预设或用户自定义转发条件的解密后的电子数字信息。采用加密密钥对要发布或存储的电子数字信息进行加密，使得用户在展现或转发电子数字信息之前，必须先进行解密操作，保证只有授权用户才能处理上述电子数字信息，从而保护电子数字信息所有人的版权。

关键词：电子数字信息电子终端加密数字信息解密服务器加密密钥转发加密版权保护方法用户自定义解密密钥授权用户下载版权存储

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一种电子数字信息反取证方法

一种电子数字信息反取证方法

引用

作者：丁峰江紫寒樊启富沈张一朱小刚李向军 330031 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号

本发明公开一种电子数字信息反取证方法。所述方法包括：GAN模型包括分类网络D1、判别器D2和D3，以及生成网络G，预先为D1、D2和D3分配相同的权重，构建第一损失函数；将未处理信息输入D1进行训练，由G根据未处理信息和随机噪声生成合... 详细信息

标准号: CN115796242A

本发明公开一种电子数字信息反取证方法。所述方法包括：GAN模型包括分类网络D1、判别器D2和D3，以及生成网络G，预先为D1、D2和D3分配相同的权重，构建第一损失函数；将未处理信息输入D1进行训练，由G根据未处理信息和随机噪声生成合成信息，部署第二损失函数提高网络性能；将未处理信息输入D2进行训练，由D2对G的输出进行分类，并通过反向传播，将学习到的权重转移回G；将未处理信息输入D3进行训练，将未处理信息和合成信息进行区分，构建最终损失函数。本发明在对原有的GAN模型基础上，修改了生成器和构造器的结构和网络的框架，建立了额外的监督系统和相应的损失函数，提高了网络模型反取证的性能。

关键词：未处理信息损失函数合成信息构建权重取证电子数字信息反向传播分类网络监督系统模型基础随机噪声网络模型网络性能构造器判别器生成器原有的网络输出分类分配部署学习

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基于重采样痕迹的电子数字信息取证方法及系统

基于重采样痕迹的电子数字信息取证方法及系统

引用

作者：丁峰范冰刘帅旗朱小刚李向军 330031 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号

本申请提供一种基于重采样痕迹的电子数字信息取证方法及系统，该方法包括如下步骤：获取待检测电子数字信息；提取待检测电子数字信息中像素与邻近像素的关系特征，建立邻域关系特征矩阵；将邻域关系特征矩阵输入到预先构建的卷积神经... 详细信息

标准号: CN115795370B

本申请提供一种基于重采样痕迹的电子数字信息取证方法及系统，该方法包括如下步骤：获取待检测电子数字信息；提取待检测电子数字信息中像素与邻近像素的关系特征，建立邻域关系特征矩阵；将邻域关系特征矩阵输入到预先构建的卷积神经网络分类器进行检测和分类，获取电子数字信息取证结果。本申请实现对电子数字信息所采用的重采样算法的种类进行准确检测和分类，以及提高检测准确度。

关键词：电子数字信息邻域关系特征检测取证矩阵卷积神经网络重采样算法准确度关系特征矩阵输入邻近像素准确检测分类器重采样分类构建像素申请

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基于重采样痕迹的电子数字信息取证方法及系统

基于重采样痕迹的电子数字信息取证方法及系统

引用

作者：丁峰范冰刘帅旗朱小刚李向军 330031 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号

标准号: CN115795370A

关键词：电子数字信息邻域关系特征检测取证矩阵卷积神经网络重采样算法准确度关系特征矩阵输入邻近像素准确检测分类器重采样分类构建像素申请

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一种电子数字信息反取证方法

一种电子数字信息反取证方法

引用

作者：丁峰江紫寒樊启富沈张一朱小刚李向军 330031 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号

标准号: CN115796242B

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一种电子数字信息重采样率估算方法

一种电子数字信息重采样率估算方法

引用

作者：丁峰刘子秋朱小刚李向军刘春年裴康鹭 330031 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号

本发明公开一种电子数字信息重采样率估算方法，包括：将待处理电子数字信息输入CNN模型，经灰度转换后进入METEOR层进行一级卷积，得到能量特征图；将能量特征图输入卷积层进行二级卷积操作，对能量特征图中的边缘和曲线特征进行分类；... 详细信息

标准号: CN114742212A

本发明公开一种电子数字信息重采样率估算方法，包括：将待处理电子数字信息输入CNN模型，经灰度转换后进入METEOR层进行一级卷积，得到能量特征图；将能量特征图输入卷积层进行二级卷积操作，对能量特征图中的边缘和曲线特征进行分类；在CNN模型中引入ReLU激活函数，使CNN模型非线性化；经激活函数激活后，将上层得到的分类结果送入池化层，对输入的分类结果进行下采样处理；使用SOFTMAX层和精度层输出训练损耗和分类精度，对模型进行评估。本发明构建的CNN模型更加适合估计重采样率，提高估计精度。

关键词：能量特征卷积电子数字信息分类结果激活函数重采样非线性化灰度转换曲线特征下采样分类池化构建送入估算激活上层输出引入评估

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深圳口岸供港蔬菜、水果监管体系的构建及其推广应用

深圳口岸供港蔬菜、水果监管体系的构建及其推广应用

引用

本项目：1)构建了供应香港蔬菜、水果检验检疫监管体系，即构建了从蔬菜种植基地/果园备案、残留监控和检验检疫监管，蔬菜加工厂/水果包装厂的注册，蔬菜/水果生产、加工、包装和原材料运输过程的检测、监管，供货证明、进出台帐、标... 详细信息

标准号: gkls124047

本项目：1)构建了供应香港蔬菜、水果检验检疫监管体系，即构建了从蔬菜种植基地/果园备案、残留监控和检验检疫监管，蔬菜加工厂/水果包装厂的注册，蔬菜/水果生产、加工、包装和原材料运输过程的检测、监管，供货证明、进出台帐、标签管理，装车、铅封的监管，到口岸的查验、放行全过程的检验检疫监管体系； 2)研发了“供港蔬菜、水果检验检疫监管系统”，采用电子数字信息、视频信息等技术，实现了对供港蔬菜/水果从种植、采摘、原料运输、加工/包装、运输，到口岸查验/放行全过程进行有效的监督管理，并保证了供港蔬菜/水果的准确信息溯源； 3)对构建的供港蔬菜、水果检验检疫监管体系、“供港蔬菜、水果检验检疫监管系统”进行推广使用，保证了国家质检总局供港蔬菜、水果检验检疫新措施的贯彻落实。综上所述，本项目长期以来重视供港蔬果的检验检疫监管工作，建立了较为系统和完善的供港蔬果检验检疫监管系统，采用了电子数字信息对蔬果种植到运输的信息溯源系统；并对构建的供港蔬菜、水果检验检疫监管体系、“供港蔬菜、水果检验检疫监管系统”进行推广使用，达到了项目设定的研究目标。

关键词：深圳口岸香港蔬菜水果检验检疫电子数字信息

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一种基于对抗训练的电子数据信息反取证方法

一种基于对抗训练的电子数据信息反取证方法

引用

作者：丁峰龚雨轩朱小刚李向军刘春年裴康鹭 330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号

本发明公开一种基于对抗训练的电子数据信息反取证方法，将DeepFake生成的伪电子数字信息加入对抗性干扰后输入GAN网络的一级生成器，并使用鉴别器监督，输出一级电子数字信息；将一级电子数字信息输入GAN网络的二级生成器，并使用鉴别... 详细信息

标准号: CN114757342A

本发明公开一种基于对抗训练的电子数据信息反取证方法，将DeepFake生成的伪电子数字信息加入对抗性干扰后输入GAN网络的一级生成器，并使用鉴别器监督，输出一级电子数字信息；将一级电子数字信息输入GAN网络的二级生成器，并使用鉴别器监督，输出模仿原始伪电子数字信息的二级电子数字信息；将二级电子数字信息输入GAN网络的三级生成器，并使用三级鉴别器监督，将三级生成器生成的电子数字信息再度转换，输出最终电子数字信息，并根据第一损失函数、第二损失函数以及额外损失构建GAN网络的最终损失函数。本发明能够提高反取证能力与视觉效果。

关键词：电子数字信息生成器损失函数鉴别器二级电子数字信息输出网络取证电子数据信息对抗训练视觉效果监督构建模仿转换

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一种基于对抗训练的电子数据信息反取证方法

一种基于对抗训练的电子数据信息反取证方法

引用

作者：丁峰龚雨轩朱小刚李向军刘春年裴康鹭 330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号

标准号: CN114757342B

关键词：电子数字信息生成器损失函数鉴别器二级电子数字信息输出网络取证电子数据信息对抗训练视觉效果监督构建模仿转换

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