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針對腦卒中與關(guān)節(jié)損傷高發(fā)趨勢，本產(chǎn)品基于康復醫(yī)學理論研發(fā)多關(guān)節(jié)智能康復產(chǎn)品，覆蓋肘、膝、踝、腕等上下肢關(guān)鍵關(guān)節(jié)，通過對關(guān)節(jié)的反復訓練，增強關(guān)節(jié)本體感覺，打開活動度，推動神經(jīng)系統(tǒng)重組代償，助力關(guān)節(jié)功能恢復。 本產(chǎn)品實現(xiàn)多項突破，運用高精度傳感器，精準捕捉關(guān)節(jié)運動微小變化，實現(xiàn)人機互動與實時康復數(shù)據(jù)反饋；結(jié)合自適應(yīng)算法實現(xiàn)動態(tài)重力補償，精準調(diào)控角度/速度/力矩三維參數(shù)，通過循跡坐標點樣線擬合生理運動軌跡；創(chuàng)新集成多訓練模式切換系統(tǒng)，滿足全康復周期需求；產(chǎn)品兼具硬/軟件雙重安全防護，提高產(chǎn)品安全性。 腕關(guān)節(jié)康復器 前臂康復器 肘關(guān)節(jié)康復器 膝關(guān)節(jié)康復器 踝關(guān)節(jié)康復器

本項目針對現(xiàn)階段DDoS攻擊現(xiàn)狀，引入人工智能學科方法，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行檢測，以圖靈測試進行判定，以智能控制進行攔截，為DDoS提供新型解決方案。本項目由學生自主開發(fā)并且參加2011年全國第四屆大學生信息安全大賽獲得全國一等獎。

成果完成年份：2011年7月 成果簡介：本項目針對現(xiàn)階段DDoS攻擊現(xiàn)狀，引入人工智能學科方法，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行檢測，以圖靈測試進行判定，以智能控制進行攔截，為DDoS提供新型解決方案。本項目由學生自主開發(fā)并且參加2011年全國第四屆大學生信息安全大賽獲得全國一等獎。 項目來源：自行開發(fā) 技術(shù)領(lǐng)域：信息技術(shù) 應(yīng)用范圍：中小型網(wǎng)站DDoS防御 現(xiàn)狀特點：技術(shù)領(lǐng)先 技術(shù)創(chuàng)新：將人工智能學方法引入DDoS防御領(lǐng)域，圖靈測試

本發(fā)明涉及一種計算機安全技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)的安全防御系統(tǒng)及防御方法， 包括：網(wǎng)絡(luò)控制模塊、攻擊分析模塊、進程檢測模塊以及網(wǎng)絡(luò)流量檢測模塊。網(wǎng)絡(luò)控制模塊攔截虛擬機 之間的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包并將獲取的流量信息轉(zhuǎn)發(fā)至攻擊分析模塊，攻擊分析模塊接收來自網(wǎng)絡(luò)控制模塊的虛 擬機間的流量信息，并調(diào)用進程檢測模塊檢測進程是否可疑，必要時調(diào)用網(wǎng)絡(luò)流量檢測模塊對可疑流量 進行更深層的檢測。本發(fā)明針對當前虛擬機服務(wù)器中用于各虛擬機之間流量轉(zhuǎn)發(fā)的虛擬交換機

成果完成年份：2010年7月 成果簡介：“開拓者”主動防御系統(tǒng)為了更好的解決趨利性病毒竊取用戶關(guān)鍵文件和重要信息的問題，采用了四種有針對性的、特點突出的、主動防護的安全技術(shù)：主動防御技術(shù)，3D立體防御技術(shù)，文件訪問權(quán)限控制技術(shù)，進程安全級別控制技術(shù)。本項目由學生自主開發(fā)并且參加2010年全國第三屆大學生信息安全大賽獲得全國二等獎。 項目來源：自行開發(fā) 技術(shù)領(lǐng)域：信息技術(shù)與信息安全 應(yīng)用范圍：中小型網(wǎng)站防御 現(xiàn)狀特點：技術(shù)領(lǐng)先

 “開拓者”主動防御系統(tǒng)為了更好的解決趨利性病毒竊取用戶關(guān)鍵文件和重要信息的問題，采用了四種有針對性的、特點突出的、主動防護的安全技術(shù)：主動防御技術(shù)，3D立體防御技術(shù)，文件訪問權(quán)限控制技術(shù)，進程安全級別控制技術(shù)。本項目由學生自主開發(fā)并且參加2010年全國第三屆大學生信息安全大賽獲得全國二等獎。

虛擬數(shù)字人是結(jié)合動畫專業(yè)優(yōu)勢，能代替主播不間斷直播、多點同時直播，7個IP角色分別涉及旅游、健身、餐飲、服飾、學習，適用于不同的行業(yè)。

當前，保護數(shù)據(jù)的隱私和安全已經(jīng)成為世界性的熱點，各國都在加強對數(shù)據(jù)安全和隱私的保護。近年來，國家相繼出臺個人信息保護的標準和政策，旨在加強隱私保護。為了在符合相關(guān)法規(guī)的前提下使用數(shù)據(jù)，部分研究者嘗試令各方數(shù)據(jù)保留在本地的同時訓練全局模型，如 Google 提出的聯(lián)邦學習。作為一種加密的分布式機器學習技術(shù) , 聯(lián)邦學習能夠讓參與各方在不披露底層數(shù)據(jù)和底層數(shù)據(jù)加密 ( 混淆 ) 形態(tài)的前提下，仍然能利用其余幾方參與者提供的信息，更好地訓練聯(lián)合模型，提升 AI 模型效果。 然而，將數(shù)據(jù)留在本地的方式卻也引發(fā)其他問題，如針對聯(lián)邦模型的投毒攻擊。投毒攻擊通過攻擊訓練數(shù)據(jù)集或算法來操縱機器學習模型的預測，使分類器識別特定樣本的分類邊界發(fā)生變化。而聯(lián)邦學習場景下的投毒攻擊通常擁有更強的隱蔽性和破壞性。 因此，我們將傳統(tǒng)投毒攻擊防御中對原始數(shù)據(jù)的清洗過程轉(zhuǎn)變至對上傳的模型權(quán)重參數(shù)的預處理，在參數(shù)服務(wù)器部署防御框架來防御投毒攻擊。我們設(shè)計了一種新穎的防御與追溯框架，該框架主要由模型聚類、初步防御和細化防御三個模塊構(gòu)成，構(gòu)建多層縱深防御體系，保護聯(lián)邦模型安全，并在源頭上主動追溯攻擊者。我們設(shè)計面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無監(jiān)督層級聚類算法，消除了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱含元素置換不變性的影響。根據(jù)類內(nèi)代表模型在聚合過程中的貢獻度確定其可疑度，并以動量思想將可疑度綁定每個客戶端，并結(jié)合歷史用戶行為對攻擊者進行定位。我們的防御框架可以自主評估模型貢獻度，自動確定可疑度動態(tài)劃分閾值，并在圖像、文本等多源數(shù)據(jù)集上達到了 100% 追溯率，實現(xiàn)了零漏檢，零誤檢。 目前，成果性能已經(jīng)過多方測試和驗證，代碼已部署在華為自研深度學習框架MindSpore 中，進一步為廣大開發(fā)者所用。

發(fā)現(xiàn)外來入侵植物豚草（Ambrosia artemisiifolia）與原產(chǎn)地專食性昆蟲廣聚螢葉甲（Ophraella communa）再次相遇之后，增強了對專食性天敵的抵抗力，同時降低了對廣食性天敵的抵抗力。而這個過程是由于植物體中相關(guān)次生化學物質(zhì)減少所導致的。該研究從一個全新的角度驗證了防御轉(zhuǎn)移假說，被認為豐富了入侵生態(tài)學的理論，并為未來生物控制長期效果的評估提供了新的思路。