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公开(公告)号：CN108566618B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201810305210.X
申请日：2018-04-04
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Inventor： 杜翠凤
IPC: H04W4/02 , H04W4/029 , H04M1/725 , G06F16/2458 , H04W4/021
Abstract: 本发明公开了一种获取用户驻留规律的方法，包括：获取待挖掘的用户在一段时间内的移动轨迹信息；根据每个所述地点的逗留次数和逗留时长，从所述移动轨迹中删除所述用户的非常驻地点并生成所述用户的目标轨迹信息；根据预定的时间分区规则和所述目标轨迹信息，采用FP树挖掘所述用户的所有常驻地点和所有关联规则；根据所述关联规则以及所述常驻地点的逗留时间点，得到所述用户的驻留规律。本发明还公开了一种获取用户驻留规律的装置、设备及存储介质，能够解决仅采用逗留次数进行常驻地点识别产生误差和缺陷的问题，可以降低计算的复杂度并且提高计算的精确度。
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公开(公告)号：CN109359538A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811079808.8
申请日：2018-09-14
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种卷积神经网络的训练方法，首先获取待训练手势图像；根据Mask R-CNN目标检测对手势图像进行分割提取，以获取所述手势图像中各个手势对应的关键点坐标；对每一关键点，根据关键点的可视性进行相应标识，以得到标识后的特征信息，其中，特征信息包括关键点坐标和相应的可视性标志；对每一手势图像，基于流形学习算法对所述标识后的特征信息进行降维，获取降维后特征点分布图像；对每一特征点分布图像，根据特征点分布图像中相应特征点的组合，获取手势语义标注后的手势指令标签；根据所述特征点分布图像与相应的手势指令标签，对初始卷积神经网络进行卷积神经网络训练，获取训练完成的卷积神经网络，简化了处理的复杂度，提高了处理效率。
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公开(公告)号：CN109144417A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810933333.8
申请日：2018-08-16
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
IPC: G06F3/06
CPC classification number: G06F3/0619 , G06F3/064 , G06F3/067
Abstract: 本发明公开了一种云存储方法，包括：判断待存储文件中的数据块是否首次存储；其中，所述待存储文件包括若干个预先划分好的数据块；当所述待存储文件的数据块为首次存储时，根据访问频率确定所述待存储文件的数据块的冷热度；当所述待存储文件的数据块为非首次存储时，根据引用量确定所述待存储文件的数据块的冷热度；根据所述冷热度确定所述待存储文件的数据块的存储策略，并根据所述存储策略将所述待存储文件的数据块存储。本发明还公开了一种云存储系统和一种云存储设备。采用本发明实施例，能够对首次和非首次存储的数据块性质分情况判断，并结合时间相关性判断数据的冷热度。
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公开(公告)号：CN108770002A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810396528.3
申请日：2018-04-27
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Inventor： 杜翠凤
CPC classification number: H04W24/02 , G06K9/6223 , H04W24/08
Abstract: 本发明公开了一种基站流量分析方法，包括：采集通信网络中至少两个基站的流量时间序列；根据每个所述基站的流量时间序列，计算每个所述基站的至少一个流量模式特征的特征向量；根据所述特征向量，计算每个流量模式特征的权重；根据所述特征向量和所述权重，生成所述通信网络的基站模式的目标特征矩阵；将所述目标特征矩阵进行聚类，得到聚类结果，以使得可以根据所述聚类结果分析基站模式。本发明还公开了一种基站流量分析的装置、设备及存储介质，可以提高聚类结果的准确性和稳定性，从而提高基站模式预测分析结果的性能。
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公开(公告)号：CN108563636A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810304316.8
申请日：2018-04-04
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Inventor： 杜翠凤
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种提取文本关键词的方法，包括：对待匹配的至少两个文本分别进行分词处理，得到相应于每个文本的至少一个分词；根据预设的赋值规则，计算所述每个文本中每个分词的词频分值、词性分值及位置分值；根据所述每个分词的所述词频分值、所述词性分值和所述位置分值，计算所述每个文本中的每个分词的综合权值；根据所述每个分词的综合权值，计算所述每个文本中的每个分词的权重；根据所述每个文本中的每个分词的权重，提取所述每个文本的关键词。本发明还公开了一种提取文本关键词的装置、设备及存储介质，可以解决文档关键词提取不精准的问题，使得在度量不同文档之间的相似度时更加准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108520471A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810396480.6
申请日：2018-04-27
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Inventor： 杜翠凤
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种重叠社区发现方法，包括：获取社交数据，并根据所述社交数据构造以所述社交数据中的用户为节点，用户关系为边的社交网络；对所述社交网络进行预处理，删除所述社交网络中的非稳定边并生成目标社交网络；对所述目标社交网络进行划分，获得至少一个社区核和至少一个离散点；根据所述社交数据，计算每个所述离散点与每个所述社区核中的每个节点的时空相似性；根据所述时空相似性，计算每个所述离散点与每个所述社区核的综合时空相似度；根据每个所述综合时空相似度以及预设的阈值，获得每个所述离散点的社区归属。本发明还公开了一种重叠社区发现的装置、设备及存储介质，降低计算的复杂，提高重叠社区发现结果的准确性。
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公开(公告)号：CN108509560A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810244920.6
申请日：2018-03-23
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Inventor： 杜翠凤
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于用户关系圈的用户相似度获得方法和装置、设备、存储介质。所述基于用户关系圈的用户相似度获得方法包括：获得第一用户关系圈和第二用户关系圈；根据所述第一用户关系圈和所述第二用户关系圈，获得关系圈差异确定度；根据所述第一用户关系圈、所述第二用户关系圈和所述关系圈差异确定度，获得第一用户与第二用户之间的用户相似度。采用本发明，能够提高获得的用户相似度的准确度。
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公开(公告)号：CN112365171B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202011279427.1
申请日：2020-11-16
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06F16/36 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的风险预测方法、装置、设备及存储介质，该方法，包括：对数据源的犯罪数据进行关系抽取，获得RDF数据；RDF数据包括若干个实体三元组；根据RDF数据，构建犯罪知识图谱；利用预先构建的图深度学习模型对犯罪知识图谱进行时间相关性分析，获得融合时间相关性特征的犯罪知识图谱；根据融合时间相关性特征的犯罪知识图谱，对预先构建的卷积神经网络进行训练，获得犯罪风险预测模型；根据当前采集的犯罪风险数据，通过犯罪风险预测模型，获得犯罪风险预测结果；通过实体三元组构建犯罪知识图谱，有效挖掘司法案件的实体关系，基于犯罪知识图谱和图深度学习进行风险预测，能有效提高犯罪风险预测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN112543339B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011432932.5
申请日：2020-12-09
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于残差重构的视频仿真方法及装置，方法包括：基于初始采样间隔，通过稀疏表示算法对待处理视频进行解码，分别得到采样前视频帧、采样后视频帧和采样时刻视频帧；进行矢量化处理；计算采样时刻测量矢量的预测值，并得到对应的自适应采样间隔；基于初始采样间隔、自适应采样间隔对采样时刻测量矢量进行重构；对重构后的采样时刻测量矢量进行解码，得到自适应采样时刻视频帧；以解码后得到的自适应采样时刻视频帧进行仿真输出。本发明实施例提供的基于残差重构的视频仿真方法及装置，通过基于残差重构的特定算法，使得视频仿真能够根据实时图像调整不同的采样间隔，提升了视频仿真的效果，推进了仿真采样的智能化进程。
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公开(公告)号：CN114520772A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210058973.5
申请日：2022-01-19
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司 , 广东工业大学
IPC: H04L41/14 , H04L41/0893 , H04W72/04
Abstract: 本发明提供了一种5G切片资源调度方法，包括初始化深度强化网络的记忆池和学习参数；记忆池包括网络状态、动作、奖励值和下一网络状态；动作表示5G切片资源分配策略；将采集到的5G切片资源的历史分配数据馈入到深度神经网络进行强化学习，并将每一次学习得到的网络状态、动作、奖励值和下一网络状态组成一个四元组；随机抽取若干个四元组馈入到神经网络进行训练，得到切片资源分配模型；响应于接收到的终端业务请求，基于切片资源分配模型进行5G切片资源分配；本发明可以实现采用有限样本进行模型快速训练，从而大大降低了海量用户多种通信场景的切片资源分配模型计算的复杂度，有效缩短切片资源分配的决策时长，提升切片资源分配效率。
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