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公开(公告)号：CN115115292B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211050365.6
申请日：2022-08-31
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本公开的实施例公开了发电分配信息生成方法、装置、设备、介质和程序产品。该方法的一具体实施方式包括：获取历史电力信息集、第一分配发电信息集和第二分配发电信息集；对第一分配发电信息集进行校验处理，得到第一复核信息；对第二分配发电信息集进行校验处理，得到第二复核信息；基于历史电力信息集，生成目标历史发电量时间序列和目标历史用电量时间序列；生成第一目标分配发电量；将目标历史发电量时间序列和目标历史用电量时间序列分别输入预设的第二发电量生成模型，得到目标分配发电量时间序列和目标分配用电量时间序列；生成第二目标分配发电量和供需匹配信息；生成发电分配信息。该实施方式可以提高发电分配信息的准确性。
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公开(公告)号：CN115293494A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210732227.X
申请日：2022-06-23
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种劳动定员定额测算分解系统、方法及相关设备，应用微服务架构，包括：自下而上依次通信连接的基础设施层、数据层、服务层和应用展现层。基础设施层包括基础平台组件，被配置为对所述数据层提供技术能力支撑；数据层被配置为对数据进行计算和存储，为所述服务层提供数据服务支撑；服务层包括定员定额标准服务、台账管理服务、定员定额测算服务、定员定额核定与下达服务、定员定额分解和统计分析服务；应用展现层被配置为为用户提供可视化服务。通过本申请提出的系统可对定员架构灵活配置，且定员测算结果和定员分解结果更加可靠。
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公开(公告)号：CN115268917A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211205264.1
申请日：2022-09-30
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本公开的实施例公开了节点结构图构建方法、装置、设备、介质和程序产品。该方法的一具体实施方式包括：根据子节点信息序列包括的各个子节点标记图的图宽度与第一预设间隔宽度，对子节点信息序列进行分组处理，以生成子节点信息组序列；根据子节点信息组序列包括的子节点信息组的数量，倒序确定子节点信息组序列中的每个子节点信息组对应的行号；根据子节点信息组对应的行号与当前页面宽度，确定子节点信息组中每个子节点信息对应的摆放坐标；将集群节点信息包括的目标节点图与子节点信息组序列包括的子节点标记图与子节点结构图序列构建为节点结构图。该实施方式减少了所构建的节点结构图的信息遗漏与错误率，缩短了构建节点结构图的时间。
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公开(公告)号：CN113468487B
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111023817.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本公开的实施例公开了界面水印渲染方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：响应于检测到作用于目标界面的选择操作，根据上述目标界面的界面标识，确定本地服务器所存储的水印配置信息组中是否存在与上述界面标识匹配的水印配置信息；响应于确定不存在与上述界面标识匹配的水印配置信息，确定上述目标界面所显示的多个字段元素中是否存在对应预设的敏感字段元素表的字段元素；响应于确定上述多个字段元素中存在对应上述敏感字段元素表的字段元素，根据预设水印样式信息，对上述目标界面进行水印渲染。该实施方式可以根据界面中的敏感字段，自动选择水印进行界面渲染，提高了界面信息的保密性。
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公开(公告)号：CN106254103B
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201610608903.7
申请日：2016-07-28
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种RTMP集群系统可动态配置方法及装置，该方法包括：实时检测各RTMP服务器的运行状态信息；当检测到源服务器出现故障时，在剩余边服务器中选择其一作为当前源服务器；将剩余边服务器的RTMP连接指向到所述当前源服务器；将原有出现故障的源服务器的用户与现有服务器重新建立RTMP连接。通过本发明所提供的动态可配置的RTMP集群，解决了RTMP集群硬配置无法动态调整、单一源服务器情况下出现故障无法动态切换的问题。在企业大规模使用中，无需构建CDN网络，通过简单几个节点的分布式部署就可达到类似CDN的分发效果，大大地节省了建设成本，缩短了建设周期。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119892740A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411797402.9
申请日：2024-12-09
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于负载均衡的与外部系统统一数据交互的装置，包括数据交互服务管理模块、定时器模块、业务优先级调整模块、数据处理模块和数据重置模块。通过智能负载均衡算法动态调整扫描频率和任务优先级，并结合数据处理与重置模块实现数据的高效交互、容错和管理。该装置提高了系统的资源利用率、任务处理效率及稳定性，适用于复杂业务场景。
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公开(公告)号：CN119829426A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411778257.X
申请日：2024-12-05
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F11/3668 , G06F16/9535 , G06N20/00 , G06F18/24 , G06F18/23 , G06F18/213 , G06F18/21
Abstract: 本发明提供了一种基于变量优化的移动设备自动化测试方法，包括获取变量集合并生成验证数值，结合历史测试数据和机器学习算法优化验证组，动态生成内容项并记录验证结果信息。方法包括解析验证组输入、加载模板规范结构、调用推荐算法生成内容项，并基于用户响应和外部数据动态优化生成逻辑。针对验证结果信息，标记未通过验证的内容项并记录原因，通过刷新模板规范结构调整推荐算法权重、优化页面布局规则和改进动态调整策略，形成优化反馈闭环。该方法提高了测试覆盖率、效率和内容生成逻辑的适应性，适用于复杂场景下的高效自动化测试。
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公开(公告)号：CN119829022A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411777700.1
申请日：2024-12-05
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06F8/20 , G06N5/025 , G06N5/04 , G06F8/36 , G06F18/22 , G06F16/22 , G06F16/334 , G06F16/31 , G06F16/35 , G06F16/23 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供了一种基于人工智能技术生成前端原型的方法，包括数据采集、知识库构建、模型训练与优化、需求解析及原型生成。通过采集与校验历史数据，构建支持多维度查询的知识库；结合知识库内容，利用大语言模型进行领域特化微调，采用低秩矩阵优化和对比学习提高任务相似性检测精度；对用户自然语言需求进行语义解析和结构化转换；基于结构化数据自动生成前端原型，支持用户交互反馈和动态优化。本发明实现了高效的数据处理、智能化模型优化和灵活的原型设计，提升了原型生成的智能化水平与开发效率，为快速迭代与复杂需求下的前端设计提供了有力支持。
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公开(公告)号：CN118941261A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410904319.0
申请日：2024-07-08
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/1057 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/006 , G06N3/0985 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的福利计划生成方法及系统，应用于信息处理技术领域。方法包括：基于多个福利影响因素，确定各福利影响因素与待生成福利计划之间的相关性；基于各福利影响因素对应的相关性和各福利影响因素对应的历史福利关联数据，得到各福利影响因素对应的福利关联数据；将福利关联数据、各福利影响因素对应的相关性和历史福利计划数据输入训练完成的福利预测模型，获得福利计划的预测结果；福利预测模型为基于注意力机制的神经网络，福利预测模型基于各福利影响因素对应的相关性确定注意力机制的注意力权重，以基于注意力权重生成福利计划。本发明解决了企业福利计划生成准确性低和计划调整工作量大和时效性差的问题。
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公开(公告)号：CN118569823A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410699466.9
申请日：2024-05-31
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G06Q10/1053 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的简历分析和应聘流程的生成方法及系统。包括：采用PyTorch深度学习框架对BERT模型进行微调，形成微调BERT模型，基于所述微调BERT模型提取目标岗位的多个应聘者对应的简历中的关键信息；根据所述应聘者的所述简历中的所述关键信息与招聘需求方所需的各项维度，确定所述应聘者与目标岗位的匹配度；采用GPT模型为匹配度高于预设匹配度的候选简历生成面试笔试建议文本；结合所述招聘需求方对各项维度的打分和各项维度的权重，得到所述候选简历对应的候选招聘者的综合评分；在所述候选招聘者中选择最终的理想招聘者。提高了招聘效率和选拔质量。本发明的系统让招聘的评估更加系统化和量化。
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