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公开(公告)号：CN120045569A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510121215.7
申请日：2025-01-24
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 蒋忠强
IPC: G06F16/23 , G06F16/27 , G06F16/172
Abstract: 本发明实施例公开了一种数据同步方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：第一节点收集复制积压缓冲区的数据，将所述数据以及所述数据的相关信息写入存储节点中的第一文件；其中，所述数据的相关信息包括：表示所述复制积压缓冲区的第一标识、表示所述第一节点所属集群的第二标识、数据在复制积压缓冲区的位置信息和数据的时间信息；接收到第二节点发送的用于请求部分数据同步的第一命令时，在所述复制积压缓冲区中不包含所述第一命令请求的第一数据的情况下，从所述存储节点的第一文件中读取所述第一命令对应的第一数据，将所述第一数据通过第二命令发送至所述第二节点。
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公开(公告)号：CN119938473A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411998534.8
申请日：2024-12-30
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种信息确定方法，包括：获取待处理存储设备的性能信息和待处理存储设备对应的目标信息；其中，目标信息为对待处理存储设备进行操作时产生的与待处理存储设备中的文件和待处理存储设备对应的文件系统的目录结构相关的信息；基于性能信息和目标信息，确定针对待处理存储设备的多个检测参数；基于多个检测参数，确定待处理存储设备的工作状态，解决了相关技术中在确定云盘的工作状态时存在的确定的工作状态不准确的问题。本申请实施例还公开了一种信息确定装置、设备、计算机存储介质及计算机程序产品。
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公开(公告)号：CN115690817A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110825634.0
申请日：2021-07-21
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V30/412 , G06V30/14 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F40/205
Abstract: 本申请提供一种表格定位方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：确定包括文本对象和线段对象的待处理文件中线段对象的线段位置以及文本对象的文本位置和文本内容；根据文本位置和文本内容生成文本向量；根据文本位置和线段位置生成线段向量；将文本向量和线段向量输入至多通道复合模型，得到预测结果；根据预测结果确定位于表格中的目标文本对象，并基于目标文本对象确定表格定位结果。如此，基于多通道复合模型对待处理文件中的线段位置、文本位置与文本内容信息进行特征结合，实现对待处理文件中的表格进行定位。
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公开(公告)号：CN110309258B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201810214555.4
申请日：2018-03-15
Applicant: 中国移动通信集团有限公司 , 中移(苏州)软件技术有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/30 , G06F40/289
Abstract: 本发明实施例公开了一种输入检查方法、服务器和计算机可读存储介质，当待检查关键词为至少两个待检查关键词时，从预设标准语料库中获取至少两个待检查关键词对应的至少两个属性，待检查关键词为对待搜索语句进行搜索时对应的关键词；当至少两个属性中第一待检查关键词的属性属于预设检查属性时，根据第一待检查关键词的属性，确定第一待检查关键词对应的第一实体；从预设实体关系库中，查找与第一实体相关的至少一个实体；基于预设相关度计算方法，从至少一个实体中确定出与第二待检查关键词相关度最高的待查询实体，以利用第一实体和待查询实体进行搜索的过程，第二待检查关键词为至少两个待检查关键词中除第一待检查关键词外的待检查关键词。
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公开(公告)号：CN113971201A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202010712773.8
申请日：2020-07-22
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种文本分析方法、装置及存储介质，其中，所述方法包括：获取待分析文本；采用已训练的神经网络对所述待分析文本包含的情感类别进行分类，得到情感类别结果；其中，所述已训练的神经网络为根据转折类文本和隐式情感类文本训练得到的；输出所述情感类别结果；这样，采用通过隐式情感类文本句和转折类文本训练得到的神经网络，对待分析文本的情感类别进行分别，能够更加准确地分析待分析文本的情感极性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113935311A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202010611110.7
申请日：2020-06-29
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F40/211 , G06F40/56 , G06F40/58 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种语句处理方法及装置、电子设备、计算机存储介质，所述方法包括：在利用神经机器翻译模型将第一源语言语句翻译为目标语言语句的过程中，确定所述第一源语言语句中的目标词语在所述过程中的解码阶段生成的至少一个候选单词，并确定所述候选单词的时态；利用时态预测模型对所述第一源语言语句中的目标词语的时态进行预测，确定所述第一源语言语句中的目标词语的预测时态；基于所述候选单词的时态以及所述预测时态确定所述候选单词的概率。
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公开(公告)号：CN119739512A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411796393.1
申请日：2024-12-09
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种资源调度方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及资源调度技术领域，以解决相关资源调度的效果较差的问题。本方法包括：对多个实例中的每个Pod分别标识对应的实例标识ID、分片ID和Pod ID标签；确定所述多个实例的Pod中待调度Pod对应的目标节点，所述目标节点为基于奖励函数确定的多个节点中奖励值最高的节点；其中，所述奖励函数用于基于所述每个Pod对应的标签确定多个节点的奖励值，所述多个节点包括所述目标节点。本申请能够提高资源调度的效果。
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公开(公告)号：CN116775691A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310063860.9
申请日：2023-01-12
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/2453 , G06F16/242 , G06F16/22 , G06N3/0464
Abstract: 本申请实施例公开了一种索引推荐方法、索引推荐装置、电子设备、芯片及计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：构建DQN模型；所述DQN模型包括：第一通道和第二通道；基于数据库的工作负载的第一信息和第二信息对所述DQN模型进行训练；其中，所述工作负载包括多个历史查询语句；所述第一信息表征所述工作负载中的列选择度；所述第二信息表征所述工作负载的列查询种类；相应的，所述第一信息用于训练所述第一通道，所述第二信息用于训练所述第二通道；基于训练后的DQN模型进行索引推荐。
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公开(公告)号：CN116226074A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202111477870.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/21 , G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/245 , G06F16/248
Abstract: 本申请公开了一种数据构建方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法应用于任务执行模块，所述方法包括：接收任务管理模块分配的测试数据的构建任务；所述测试数据的构建任务包括数据库实例信息以及字段生成策略配置信息；基于所述数据库实例信息以及所述字段生成策略配置信息执行所述测试数据的构建任务，构建针对数据库的测试数据。本申请实施例的技术方案通过引入数据库实例能够减少数据库信息的配置工作，通过引入字段生成策略配置信息能够快速高效生成针对数据库的测试数据，为后续数据库性能测试的等工作开展提供稳定的数据基础。
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公开(公告)号：CN116049225A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202111264581.6
申请日：2021-10-28
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 蒋忠强
IPC: G06F16/2453 , G06F16/901 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种数据库表连接优化方法、装置、计算设备和存储介质，该方法包括：依据待连接表数据和数据库代价模型构建有向图模型；依据有向图模型确定对应的特征矩阵和邻接矩阵，将特征矩阵和邻接矩阵通过图卷积网络进行特征提取得到目标特征数据；将目标特征数据输入至transformer模型中，预测得到有向图模型中的节点路径，依据节点路径确定表连接顺序。本发明将数据库表连接问题抽象成一个基于有向图模型的序列预测问题，将深度学习引入数据库表连接中，充分利用空间特征与节点表征特性等优势，图卷积网络与transformer模型结合可以在多项式时间复杂度内完成节点路径预测，弥补现有技术中遗传算法的不足。
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