摘要：本发明公开了一种区块链归档数据的存储方法及系统，属于区块链归档技术领域，采用三层分离的底层存储架构，针对不同的业务场景接入不同的账本存储，包括数据访问层、数据代理层、数据存储层；其中，数据访问层包括数据访问接口、数据路由、sql适配器、数据处理结果整合；区块链节点或cmd命令行通过归档模块发出归档指令，然后经由数据访问层的数据访问结构，通过数据路由分发到数据代理层，再由数据代理层调用数据存储层的存储资源进行存储；存储结果从数据存储层，经由数据代理层，反馈到数据访问层，再经过数据访问接口反馈给区块链节点或CMD命令行。本发明能够使得归档数据的存储逻辑清晰，安全可靠。

摘要：本发明涉及数据库技术领域，具体为一种基于RocksDB数据库写放大的优化方法，包括以下步骤：键值分离，使用较小的读取放大器以提高查找性能，使用单独日志文件存储值；日志优化，值日志写入缓冲区，优化LSM‑Tree日志，优化垃圾回收机制；有益效果为：本发明提出的基于RocksDB数据库写放大的优化方法，采用键值分开的形式，将占用空间较大的值内容使用标识值实际内容的地址代替，大大降低了LSMTree在写入数据时遇到的写放大造成的资源损耗；使用更为完整和优化的配套日志系统，把写入时的数据按照新的类型存储到日志中，保证了在宕机崩溃时对内存中数据的保护。

摘要：本发明公开了一种金融业务活动的仿真展示方法及其装置、电子设备，涉及金融科技技术领域或其他相关领域，其中，该仿真展示方法包括：接收已选取的活动特征集合，对活动特征集合中的每项活动特征进行预展示，并接收对预展示的所有活动特征进行审核后得到的审核结果，在审核结果指示通过特征校验的情况下，基于触点信息确定待调用的目标引擎单元，调用目标引擎单元仿真展示目标金融业务的业务活动的活动页面。本发明解决了相关技术中在进行金融业务组合时，无法进行仿真验证的技术问题。

摘要：一种用于血管介入手术机器人的模块化导丝运动导向及检测装置，涉及医疗器械领域。包括光电传感器、导向机构、固定模块和连接件，光电传感器有感应区间，用于检测导丝是否存在于导管内，导向机构两侧预留透光孔，与光电传感器相互配合，两端留有锥形孔，给导丝装填进入导管留有足够的空间。通过固定模块将装置固定在血管介入手术机器人主体结构上。本发明利用驱动单元对导丝的运动施加驱动力，结合导向机构和光电传感器，导丝可自动装填/卸载进出导管。相较于医生手动将导丝撤离出导管，本发明提供更多的便利，减少医生进入手术室次数，为注射药物进入导管做好准备，提高手术效率，节省手术时间。

摘要：血管介入手术器械进给补偿装置，属于医疗器械技术领域。包括一个从动机构、一个传感器、一个执行机构和一个闭环控制算法。从动机构由主动轮和带编码器的从动轮构成，从动轮上设有机械锁紧装置，能将介入器械稳定地锁紧在两轮之间。传感器记录介入器械的进给量，闭环控制算法通过微机系统采集编码器脉冲，换算为实际进给量，并输入到PID控制器中，调控执行机构对预期进给量进行补偿，实现高精度的进给量控制。本发明提高手术精度和安全性、优化手术效率、提升患者体验、降低医疗成本、易于集成和操作、适应性强、促进技术创新，并具有潜在的商业价值。该装置适用于各种血管介入手术，能够显著提升手术机器人的性能和手术成功率。

摘要：本发明涉及一种温度响应型梳状结构聚羧酸的制备方法。本发明采用丙烯酸酯、温度响应型单体等原料，通过先自聚合再接枝共聚后水解的方法制备聚羧酸材料，即以丙烯酸酯为反应单体，在引发剂和链转移剂作用下聚合生成可控分子量的聚丙烯酸酯，再与温度响应型单体接枝共聚合，得到以丙烯酸酯类聚合物为主链、温度响应型聚合物为侧链的接枝共聚物，最后对该接枝共聚物水解，制得主链为聚丙烯酸、侧链为温度响应型聚合物的梳状结构聚羧酸。本发明通过先主链聚合再侧链接枝，成功设计合成了具有智能响应性侧链的聚羧酸，反应过程便捷可控、节能环保，表现出优异的温度响应行为与抑制水泥砂浆收缩等多重功效，具有很好的市场前景和应用价值。

摘要：本申请提供了一种硬岩金属矿微波机械联合掘进装置及方法，包括动态微波辐射系统和静态微波辐射系统，所述动态微波辐射系统包括第一微波发生器、第一波导以及第一微波辐射器，所述第一微波发生器、所述第一波导以及所述第一微波辐射器依次连接；所述静态微波辐射系统包括第二微波发生器、第二波导以及第二微波辐射器，所述第二微波发生器、所述第二波导以及所述第二微波辐射器依次连接；所述动态微波辐射系统和所述静态微波辐射系统设置于所述掘进装置本体上。在掘进装置本体上布置动态微波辐射系统、静态微波辐射系统，使得岩石表面在微波辐射作用下充分致裂，提高硬岩截割效率。

摘要：本发明公开了一种基于差分隐私技术的人脸识别模型构建方法，属于深度学习技术领域。本发明中，服务端以数据流动图graph的形式将人脸识别模型发送给移动端，移动端以反序列化graph的形式得到该人脸识别模型，一定程度上增加了模型数据传输的安全性；在每个更新训练后，移动端将第三模型参数加扰动后发送给服务端，隐藏了数据原始的真实分布，增加了模型参数数据传输的安全性；每个移动端的模型训练过程在本地，人脸识别过程也在本地，不需要向服务端上传人脸数据，保护了数据隐私，且由于识别过程在移动端，人脸识别过程不需要与服务端进行数据交互，提升了人脸识别的速度。

摘要：本发明公开了一种联邦学习框架基于安全聚合和密钥交换的矩阵分解方法，通过在联邦学习框架下对矩阵分解的物品矩阵I的梯度进行安全聚合，为联邦学习增强数据安全性提供了新的思路；利用不出本地和安全聚合的梯度高效地利用上推荐模型(即联邦学习模型)的训练样本，确保了用户数据不离开本地，同时使得推荐模型训练过程更加安全；对梯度加掩码和噪声，有效避免了数据因暴露真实梯度而造成源数据信息的泄露；提供的基于安全聚合的梯度汇总方式，相比较背景技术中采用的同态加密技术，对梯度加解密的计算复杂度更低，计算速度更快，利于提高推荐模型的训练速度。

摘要：本发明公开了一种基于安全聚合和密钥交换的矩阵分解方法，通过在联邦学习框架下对矩阵分解的物品矩阵I的梯度进行安全聚合，为联邦学习增强数据安全性提供了新的思路；利用不出本地和安全聚合的梯度高效地利用上推荐模型(即联邦学习模型)的训练样本，确保了用户数据不离开本地，同时使得推荐模型训练过程更加安全；对梯度加掩码和噪声，有效避免了数据因暴露真实梯度而造成源数据信息的泄露；提供的基于安全聚合的梯度汇总方式，相比较背景技术中采用的同态加密技术，对梯度加解密的计算复杂度更低，计算速度更快，利于提高推荐模型的训练速度。