摘要：本发明提供了一种基于增强PRACH的多元机器类通信随机接入方法。方法包括：确定所述MTC设备的优先级，其中所述优先级是基于所述MTC设备的时延敏感性来划分的，并且至少包括高优先级、中优先级和低优先级；从基站接收广播的接入控制禁止ACB因子以及最大化设备接入容量的物理随机接入信道PRACH和物理上行链路共享信道PUSCH资源分配方案；基于所述MTC设备的优先级以及所述ACB因子来确定是否发起随机接入规程。

摘要：本申请公开了一种基于改进密度聚类的物联网实体搜索方法。该算法综合了密度聚类和k均值聚类的优点，得到规模相差不大的结果，同时防止噪音点的丢失，减少簇头位置受极端点的影响。根据本申请的基于改进密度聚类的物联网实体搜索方法符合物联网实体分布不均匀的特点，能得到既满足地理区域限制且规模相差不大的实体簇划分，减小了搜索空间，提高了搜索效率和准确性。

摘要：本发明涉及一种引入注意力机制的卷积神经网络与支持向量机分类器结合的文本分类方法。通过使用注意力层，可以将更高的权重值赋予在对于文本分类上更具有决定性因素的特征词语上，同时将与文本分类无关的词语降低其权重值。在全连接层中，使用基于支持向量机的分类器替代卷积神经网络模型中的softmax层实现分类，提升模型的泛化能力与分类的准确性。

摘要：本申请涉及一种基于车联网的跨域安全多方计算方法、系统、设备及介质；在本方案中，边缘感知层从车辆终端采集原始数据，可通过当前隐私保护级别对原始数据进行处理，从而通过当前隐私保护级别动态平衡隐私与效率，在确保数据安全性的基础上提高计算效率；本申请可通过可信执行环境对处理后的原始数据进行加密，确保数据处理过程及原始数据的安全性；并且，SMPC协调层通过SMPC协议及当前隐私保护级别，对目标数据进行联合计算后，将联合计算结果上传至区块链公证层，通过区块链公证层验证并记录至区块链系统，可进一步确保联合计算结果的完整性和不可篡改性。

摘要：本申请涉及一种基于可信执行环境和多智能体系统的交通调度方法和装置，该方法包括：通过车辆Agent采集车辆数据并发送至最近的路侧Agent；通过路侧Agent结合自身感知的局部交通数据对车辆数据进行本地决策，以进行路侧资源调度并将生成的障碍物信息广播到周边车辆Agent；通过云端Agent获取并分析路侧Agent发送的车辆数据和障碍物信息，生成全局交通决策；通过车辆Agent基于障碍物信息和全局交通决策控制车辆行驶；通过应急Agent在出现紧急情况时进行快速响应，并通过安全Agent监督数据通信过程中的真实性和安全性；其中，车辆Agent、路侧Agent、云端Agent、应急Agent以及安全Agent均运行于可信执行环境中。本申请能够实现智慧交通的高效、安全、可靠运行。

摘要：本申请涉及一种基于零知识证明的交通事故责任认定方法和装置，该方法包括：在发生交通事故的情况下，获取事故车辆的车辆行驶数据；通过事故车辆的最近节点中的事故判定电路模型对车辆行驶数据进行逻辑验证，输出电路编译结果，其中，事故判定电路模型用于将自动驾驶系统在面对交通事故时的正确决策映射为电路逻辑约束，电路编译结果用于指示事故车辆的自动驾驶系统是否承担主要事故责任；通过零知识证明生成器对车辆行驶数据和事故判定电路模型的电路逻辑约束进行处理，生成证明对象；将证明对象、车辆行驶数据以及电路编译结果上链后，采用电路编译结果生成的智能合约对上链后的数据进行验证。本申请提升了事故责任认定结果的可信度。

摘要：本申请提供了一种区块链链上治理方法和装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：获取社区内的每个治理者的信誉；按照每个治理者的信誉对每个治理者的对提案的第一轮投票进行加权评估，得到每个治理者的第一加权投票值；根据所有第一加权投票值确定出第一轮投票的第一投票结果；按照每个治理者的信誉对每个治理者的对提案的第二轮投票进行加权评估，得到每个治理者的第二加权投票值；根据所有第二加权投票值确定出第二轮投票的第二投票结果；基于第一投票结果以及第二投票结果，确定出最终投票结果。本申请解决了相关技术中存在的投票权重难以动态调整，容易被大户操控，进而会影响治理决策质量的问题。

摘要：本申请涉及一种基于跨链行为图谱的节点异常识别与信誉评估方法和装置，方法包括：通过采集工具采集区块链网络上的跨链行为数据；根据跨链行为数据构建跨链行为图谱，其中，跨链行为图谱用于指示跨链事务全流程中的节点行为操作轨迹；对跨链行为图谱进行路径分析和节点行为一致性验证，定位偏差节点以及偏差节点的异常行为；以跨链行为图谱中的异常时序逻辑关系为核心，提取出跨链事务的关键操作序列并生成可验证行为链；结合跨链行为图谱、可验证行为链以及异常行为，对偏差节点进行责任评分；根据每个偏差节点在多次跨链事务中的责任评分确定偏差节点的信誉评分，并根据信誉得分进行节点治理。本申请能够提高跨链系统的安全性与可靠性。

摘要：本申请提供一种项目推荐模型训练方法、项目推荐方法、装置及电子设备，属于人工智能技术领域，方法包括：基于包括多个训练样本的训练样本集，构建定向缺失样本集、随机缺失样本集和无缺失样本集；训练样本包括用户多模态操作特征向量样本及其对应的项目推荐结果标签；利用定向缺失样本集、随机缺失样本集和无缺失样本集，对项目推荐模型及其对应的偏差性模型进行双向优化训练，得到项目推荐模型。本申请基于训练样本集构建定向缺失样本集、随机缺失样本集和无缺失样本集来模拟现实中的数据偏差，利用三个样本集同时对项目推荐模型及其对应的偏差性模型进行双向优化训练，通过多模态数据的融合和消除偏差机制显著降低了项目推荐模型的偏向性。

摘要：本申请的实施例公开了一种轨交服务的访问控制方法、装置、设备及介质。该方法涉及计算机技术，具体包括：接收用户发送的针对指定灰度轨交服务的访问请求；从预设的多个权限策略信息中获取与指定灰度轨交服务对应的校验信息；基于校验信息和标签信息，检测用户针对指定灰度轨交服务的权限访问情况，得到检测结果；若检测结果表征用户具有指定灰度轨交服务的访问权限，则将访问请求转发给指定灰度轨交服务，以实现指定灰度轨交服务的访问。通过该方法，可以支持同时控制多个灰度轨交服务的访问，提高了灰度轨交服务访问控制的灵活性。