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公开(公告)号：CN105630800A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201410597128.0
申请日：2014-10-29
Applicant: 杭州师范大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例公开了一种节点重要性排序的方法和系统。本发明实施例方法包括：从节点应用服务器获取拓扑网络中各个节点之间交互的节点日志信息；根据所述节点日志信息在所述拓扑网络中加入含权性和有向性，得到有向含权网络；在所述有向含权网络中加入背景节点，得到加入有所述背景节点的有向含权网络，所述背景节点与所述有向含权网络中原有的所有节点建立有双向链接关系；根据加入有所述背景节点的有向含权网络对所述各个节点的重要性进行排序，得到所述各个节点的重要性排名。
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公开(公告)号：CN105022982A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201410163979.4
申请日：2014-04-22
Applicant: 北京邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00355 , G06K9/00201 , G06K9/00335 , G06K9/00744 , G06K9/4671
Abstract: 本发明涉及一种手部运动识别方法和装置。所述方法包括：获取待识别视频；对所述待识别视频进行手部区域定位和跟踪，提取手部的RGB视频和深度信息视频对；对所述手部的RGB视频和深度信息视频对进行检测得到特征点；将所述特征点采用三维网格运动尺度不变特征变换特征描述子表示；将所述特征点的三维网格运动尺度不变特征变换特征描述子与预先训练得到的正样本中的三维网格运动尺度不变特征变换特征描述子进行比较得出所述待识别视频中手部运动类别。上述手部运动识别方法和装置，因采用特征点的提取包括了深度信息，极大的提高了手部识别的准确性，采用三维网格运动尺度不变特征变换特征描述子能精确描述特征点，进一步提高手部运动识别准确性。
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公开(公告)号：CN105005755A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201410171665.9
申请日：2014-04-25
Applicant: 北京邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
CPC classification number: G06K9/00248 , G06K9/00281 , G06K9/00288 , G06K9/4671 , G06K9/4676
Abstract: 本发明提供了一种三维人脸识别方法和系统。所述方法包括：通过三维面部参考模型对输入的双目视觉图像对进行姿态估计，以得到姿态参数和三维面部参考模型相对所述双目视觉图像对的虚拟图像对；以所述虚拟图像对为先验信息重建所述双目视觉图像对的面部深度图像；根据所述姿态参数检测所述面部深度图像中特征点所对应的局部网格尺度不变特征描述符；根据所述检测得到的局部网格尺度不变特征描述符和附带类别标注的训练数据生成所述双目视觉图像对的识别结果。采用本发明能降低计算成本和所需存储空间。
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公开(公告)号：CN104199805A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410461259.6
申请日：2014-09-11
Applicant: 清华大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种文本拼接方法及装置，其中，该方法包括：获取待拼接文本；对待拼接文本中的每两个相邻的第一文本和第二文本执行以下操作，其中，第一文本和第二文本的拼接顺序为第一文本拼接在第二文本之前：查找第一文本与第二文本中相同的至少一行文本字符串，其中，至少一行文本字符串包括第一文本的最后一行文本字符串和第二文本的第一行文本字符串；若查找到相同的至少一行文本字符串，则从第一文本或第二文本中删除至少一行文本字符串，并按照拼接顺序对执行完删除之后的第一文本和第二文本进行拼接。本发明解决了采用现有的文本拼接方法所导致的拼接后的文本之间连续性较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN103365765A
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201210086547.9
申请日：2012-03-28
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3684 , G06F11/3672 , G06F11/368
Abstract: 一种测试用例筛选方法，包括以下步骤：获取功能节点被触发的次数；根据功能节点被触发的次数计算功能节点的权重；根据功能节点的权重筛选与功能节点相关的测试用例。上述方式可筛选出在实际运行中被触发次数多的功能节点相关的测试用例，功能节点被触发次数多，说明功能节点被使用的频率高，被使用频率高的功能节点的重要性也高，因此上述方式可筛选出实际运行中重要性高的功能节点相关的测试用例，筛选出的测试用例针对性强，根据筛选出的测试用例进行测试可提高软件系统的测试效率。此外，还提供一种测试用例筛选系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117009327B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311258792.8
申请日：2023-09-27
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/21 , G06F16/242 , G06F16/25 , G06F16/28 , G06F9/50
Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法、装置及计算机设备、介质，方法包括：获取第一对象针对第一数据集的数据申请请求，第一数据集为数据仓库中与目标租户对应的数据集中的一个或多个；根据数据申请请求和第一数据集的描述信息确定第一数据集的基本属性字段、数据查询条件以及所在的数据仓库表的标识；调用数据查询模板对基本属性字段、数据查询条件以及所在的数据仓库表的标识进行处理，生成数据分发任务；根据数据申请请求和第一数据集的描述信息确定数据分发任务的资源配置信息；根据数据分发任务的资源配置信息执行数据分发任务，得到数据申请请求对应的目标数据，可以提高数据分发效率以及资源利用率。
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公开(公告)号：CN117331808A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202210726982.7
申请日：2022-06-24
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 西北大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本申请涉及一种测试数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取针对待测试对象的初始测试用例；基于所述初始测试用例确定突变点，截取所述初始测试用例中截止至所述突变点的代码内容，在截取的代码内容的基础上续写符合语法标准的代码，以得到初始变异用例；从所述初始测试用例中确定待替换的目标代码内容；将所述初始变异用例中，结构属性与所述目标代码内容的结构属性相匹配的代码内容确定为替换代码内容；基于所述替换代码内容对所述初始测试用例中的目标代码内容进行替换，得到目标变异用例，所述目标变异用例用于对所述待测试对象进行测试。采用本方法能够提高变异得到的测试用例的准确性。
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公开(公告)号：CN117217368A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311137508.1
申请日：2023-09-04
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 北京大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06Q50/20
Abstract: 本申请公开了一种预测模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及人工智能领域。该方法包括：对目标域样本数据进行变换处理，得到目标域变换数据，并通过第一编码器对目标域变换数据进行编码处理，得到编码数据；基于编码数据和目标域样本数据对第一编码器进行训练，得到第二编码器；基于第二编码器更新第一预测网络，得到教师网络和学生网络；基于源域样本数据和目标域样本数据通过教师网络输出的伪标签，对学生网络进行训练，得到第二预测网络。对教师网络和学生网络的共享编码器进行目标域特征学习，使得教师网络和学生网络能够提前适应目标域特征，从而提高产生的伪标签质量，提升对学生网络的训练效果。
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公开(公告)号：CN110851621B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN201911055049.6
申请日：2019-10-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请实施例涉及视频中精彩片段检测场景，提供一种基于知识图谱预测视频精彩级别的方法、装置及存储介质，方法包括：识别各视频分片中存在的多个语义概念以及获取各语义概念的概率分布特征；根据预设的先验概念和多个语义概念，确定各语义概念对应先验情感的情感特征，以及各语义概念和先验情感之间的关联关系；根据各语义概念和先验情感之间的关联关系得到图结构；根据各语义概念的概率分布特征、情感特征、词向量，得到图特征；根据所述图结构和所述图特征预测各视频分片对应的精彩级别。本方案能够提高检测精彩视频分片的准确率和效率，以及适用多种场景的视频。
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公开(公告)号：CN116781205A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202210229505.X
申请日：2022-03-10
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: H04L1/00
Abstract: 本申请涉及针对设备通信的数据处理方法、装置、设备及存储介质。上述方法包括响应于数据帧生成指令，确定对应的指定帧数据；基于所述指定帧数据的数据长度生成指定帧数据长度信息；确定所述指定帧数据对应的指定帧序号以及指定帧头校验位；基于预设帧头标志位、所述指定帧头校验位、所述指定帧序号、所述指定帧数据长度信息和所述指定帧数据，生成指定数据帧，以及发送所述指定数据帧至数据接收端。本申请实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。本申请提高了数据帧的帧内空间利用率、避免了因空间浪费影响数据传输效率。同时，本申请保证了从中抽取出的数据帧是完整有效的，进而保证了数据传输的可靠性。
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