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公开(公告)号：CN118800279A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311300580.1
申请日：2023-10-09
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请涉及语音质量评估技术领域，提供一种语音质量评估模型的训练方法及装置。方法包括：在间隔预先设置的数据采集周期的情况下，采集语音包数据和路测数据；基于预先设置的DPI系统，检测语音包数据所对应的XDR数据，作为第一XDR数据；获取与路测数据相关联的第一XDR数据，作为第二XDR数据；基于路测数据对应的MOS值，将第二XDR数据划分成质好数据、质中数据和质差数据三类；基于质好数据、质中数据和质差数据，训练预先设置的周期迭代模型，得到语音包的语音质量评估模型。本申请使用AI模型做大数据量的训练，可以达到预测语音评估MOS值的规模化、智能化效果，且提高了用户隐私性和语音质量评估的准确性。
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公开(公告)号：CN118799010A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311345742.3
申请日：2023-10-17
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 浙江移动信息系统集成有限公司
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/735 , G06F16/75 , G06F16/783 , G06F18/2415 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种视频推荐营销方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：基于多个用户的用户数据，构建各用户对应的用户画像；用户画像包括多种维度的属性标签；针对每个用户，基于多种维度的属性标签和至少两个业务目标需求，确定各业务目标需求对应的用户特征向量；将各用户特征向量输入至需求预测模型，得到需求预测模型输出的各业务目标需求对应的概率值；需求预测模型是基于样本用户特征向量进行训练得到的；概率值表示用户满足业务目标需求的概率；基于各概率值，对用户进行视频推荐营销。通过构建包括多种维度的属性标签的用户画像，使得用户画像更加丰富完整，提升视频营销的成功率。
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公开(公告)号：CN118799000A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311347679.7
申请日：2023-10-17
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司
IPC: G06Q30/0282 , G06Q50/50 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及人工智能领域，提供一种家庭宽带用户满意度预测方法、装置、设备和介质。所述方法包括：获取待预测用户按时间顺序排列的满意度特征数据；对满意度特征数据进行归一化处理，得到归一化特征数据；将满意度特征数据输入至预置满意度预测模型后，进行时序编码，得到时序编码数据；基于归一化特征数据和时序编码数据进行满意度预测。本申请提供的家庭宽带用户满意度预测方法考虑到时间顺序的影响，对特征数据进行时序编码后，基于时序编码数据进行满意度预测，捕捉输入数据中的时序信息，实现基于时序信息的家庭宽带用户满意度预测，提高用户满意度预测准确性。
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公开(公告)号：CN118798705A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410504396.7
申请日：2024-04-25
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06F18/2135 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及计算机领域，提供一种业务质量监测方法、装置、设备、介质及产品。其中方法包括：获取待监测业务的业务指标在当前监测周期内的指标数据，并基于指标数据确定业务指标的边界点；将基尼系数最小的边界点作为业务指标当前的指标阈值；将指标数据输入至指标值预测模型，得到业务指标在下一时刻的指标预测值；在任一业务指标的指标预测值大于任一业务指标的指标阈值的情况下，确定待监测业务存在质量隐患。本申请通过获取动态指标阈值，对指标值进行预测，可以实时针对业务异常情况定位异常指标并预知业务隐患，提高了业务质量的监测效率。
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公开(公告)号：CN118798156A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411012024.9
申请日：2024-07-26
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 浙江移动信息系统集成有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F40/30 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种二进制文件相似检测方法、装置、设备、介质及程序产品，方法包括：对待检测二进制文件包含的函数进行划分得到基本块，对基本块内的指令序列进行语义提取，得到基本块的语义特征；基于结构特征和语义特征构建函数的控制流程图CFG；将函数的控制流程图输入图嵌入自动编码器GAE改进模型，得到待检测二进制文件的相似度；GAE改进模型是基于具有结构特征和语义特征的CFG矩阵训练得到的。通过准确获取待检测二进制文件的语义特征和结构特征，将语义特征和结构特征融合构建的控制流程图输入改进后的图嵌入自动编码器模型。从多种特征中综合评估二进制文件的相似度，提高了二进制文件相似度检测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118797332A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311697447.4
申请日：2023-12-11
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F9/48 , G06F9/50
Abstract: 本发明提供模型分布式并行加速训练策略生成方法、装置及电子设备，其中方法包括：获取并行环境信息和用户配置文件，基于所述用户配置文件确定超参搜索空间，基于并行环境信息和超参搜索空间确定至少一个加速训练超参集，每个加速训练超参集中包括张量并行维度、流水线并行维度、梯度累积次数、微批数据大小以及处理数据并行维度中的至少一种；基于加速训练超参集确定候选加速训练策略；基于候选加速训练策略进行分布式并行加速训练测试，得到各个候选加速训练策略的训练效率评估结果；基于各个候选加速训练策略的训练效率评估结果确定目标加速训练策略。本发明可以实现提高并行加速训练效率的效果。
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公开(公告)号：CN118797328A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311378094.1
申请日：2023-10-23
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/214 , H04M3/22 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及机器学习技术领域，提供一种基于时间序列的模型训练方法及装置。方法包括：基于预先获取的路测语音数据和XDR语音数据，以第一阈值为时间划分粒度，构建出时间序列语音数据集；基于所述时间序列语音数据集，得到第一训练数据集；基于所述第一训练数据集训练预先设置的候选模型，得到训练后的语音质量评估模型。本申请提供的方法引入时序这一概念作为隐含的时间特征，具体以第一阈值为时间划分粒度对数据进行划分，构建出时间序列语音数据集，进而利用基于该时间序列语音数据集得到的第一训练数据集训练模型，可以使模型参考时间特征更好地学习语音质量评估，进而可以有效提高最终训练得到的语音质量评估模型的评估准确性。
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公开(公告)号：CN118735182A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410790878.3
申请日：2024-06-19
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06F40/151 , G06F40/30
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，提供一种机器人调用方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，方法包括响应于用户指令，基于语义向量、关键词和预测指令中的至少一个对用户指令和预先定义的机器人的应用描述进行匹配，确定机器人候选列表；根据用户指令和机器人候选列表，确定至少一提示词；输入提示词至预先确定的大模型，大模型用于确定与用户指令对应的参数信息，基于提示词从机器人候选列表中选取至少一目标机器人；根据参数信息，调用目标机器人。本申请采用先基于用户指令进行检索，再利用大模型识别的方式来获取目标机器人，无需用户准确记忆格式化指令，降低用户指令中噪声，有效增加了目标机器人的识别准确率。
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公开(公告)号：CN118828792A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410251330.1
申请日：2024-03-05
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供了一种接入小区预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及技术领域为：人工智能技术领域，方法包括：获取针对用户在历史时段内的位置信息，将位置信息处理为位置特征；获取用户所处区域内的区域知识信息以及区域知识信息对应的知识位置信息，并基于知识位置信息将区域知识信息处理为知识特征；基于位置特征和知识特征针对用户预测得到目标接入小区。由于本申请中的知识特征考虑到了区域知识信息的在用户所处区域内的位置特征，这样构建了区域知识信息与用户位置的强相关性，通过强相关的位置特征和知识特征进行目标接入小区的预测过程中可以准确的预测用户的轨迹，进而提高了对用户接入小区的预测准确度。
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公开(公告)号：CN118590903A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202310227726.8
申请日：2023-03-02
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种连续覆盖小区集的确定方法、装置、设备和存储介质，其中，方法包括：确定MDT数据集；所述MDT数据集包括至少一个MDT数据；根据所述MDT数据集，确定给定区域内的至少一个小区和每个小区覆盖的栅格；根据基础覆盖层的频段，对确定的所述至少一个小区进行筛选，得到第一候选小区集；以所述第一候选小区集中的目标小区为起始点遍历所述第一候选小区集，确定用于连续覆盖的第二候选小区集；所述目标小区至少为覆盖栅格最多的小区；确定所述第二候选小区集覆盖的栅格总数大于或等于第一阈值时，将所述第二候选小区集作为所述给定区域的连续覆盖小区集。
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