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公开(公告)号：CN119884934A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411992140.1
申请日：2024-12-31
Applicant: 中移信息系统集成有限公司 , 中移雄安信息通信科技有限公司 , 中移系统集成有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/04 , G06N3/048
Abstract: 本说明书一个实施例提供了一种异常检测处理方法及装置，该方法包括：对待处理对象对应的第一数据序列的序列特征进行特征转换，获得转换特征；根据转换特征和待处理对象对应的第二数据序列的辅助序列特征，构建第一数据序列的位置特征；对位置特征和序列特征进行融合处理，获得融合特征，并根据融合特征、辅助序列特征和序列特征，计算第一数据序列的目标序列特征；基于目标序列特征和第二数据序列的序列特征，对待处理对象进行异常检测，获得检测结果。采用本申请实施例能够提升异常检测的精确度。
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公开(公告)号：CN119884079A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411993887.9
申请日：2024-12-31
Applicant: 中移雄安信息通信科技有限公司 , 中移系统集成有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中移信息系统集成有限公司
IPC: G06F16/21 , G06F16/25 , G06F16/242 , G06F16/2455 , G06F16/248
Abstract: 本说明书一个实施例提供了一种数据查询处理方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括：在响应数据查询请求进行数据查询的过程中，在多个数据库中筛选出与获取到的数据查询请求匹配的目标数据库，查询目标数据库的连接信息，通过目标数据库的连接程序基于连接信息与目标数据库建立连接，根据数据查询请求中查询参数生成查询语句并向目标数据库发送，根据目标数据库返回的查询结果生成查询响应消息，实现了请求方跨数据库的数据查询功能，提升了数据查询的稳定性。
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公开(公告)号：CN119364042B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411928142.4
申请日：2024-12-25
Applicant: 中移信息系统集成有限公司 , 中移雄安信息通信科技有限公司 , 中移系统集成有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04N21/2187 , H04N21/25 , H04N21/258 , H04N21/466 , H04N21/485
Abstract: 本说明书一个实施例提供了一种视频播放方法和装置，该方法包括：首先获取直播平台的访问用户的播放行为数据，对播放行为数据进行编码处理获得播放行为特征，其次将播放行为特征输入播放行为预测模型进行播放布局预测和播放内容预测，输出第一播放概率分布，然后将第一播放概率分布和视频播放指标输入调整模型进行概率分布调整，输出第二播放概率分布，最后将第二播放概率分布发送至用户终端，以在用户终端基于第二播放概率分布生成在应用程序进行视频播放的播放窗口布局参数和播放内容参数，从而提升视频播放窗口配置的高效性和播放内容推荐的准确性，同时降低访问用户在直播平台手动配置播放窗口的复杂性。
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公开(公告)号：CN118034952B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202410077344.6
申请日：2024-01-18
Applicant: 中移雄安信息通信科技有限公司 , 中移系统集成有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种消息队列的处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域。获取对所述消息队列的消息查询请求；根据所述查询时间段从所述消息队列中确定目标消息存储块；从所述目标消息存储块中确定所述查询时间段对应的至少一个第一目标消息存储单元，根据所述查询时间段从所述第一目标消息存储单元中查询目标消息；基于所述目标消息的消息内容发送消息查询响应。采用上述的技术方式，通过将消息队列存储为按照时间字段顺序排列的多个消息存储块，每一个消息存储块包括多个按照时间字段顺序排列的多个消息存储单元，通过面向消息查询构建两级索引，提升消息队列的存取效率，提高消息查询检索的性能。
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公开(公告)号：CN117952829B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202410074545.0
申请日：2024-01-18
Applicant: 中移雄安信息通信科技有限公司 , 中移系统集成有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种图像重建模型训练方法、图像重建方法、装置及设备，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取训练图像集，该训练图像集中包含待重建样本图像、重建样本集以及样本图像对应的标准图像；通过图像重建模型对重建样本集中的各个图像进行多层级特征提取，获得重建样本集中的各个图像各自对应的多个层级的特征信息；通过图像重建模型基于各个图像各自对应的多个层级的特征信息，生成各个图像各自的特征矩阵；通过图像重建模型基于各个图像各自的特征矩阵对待重建样本图像进行图像重建，获得待重建样本图像的重建结果；基于重建结果与标准图像对图像重建模型进行训练。通过上述方法，可以提高训练获得的图像重建模型的图像重建效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119784423A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411978641.4
申请日：2024-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中移系统集成有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q30/0283 , G06Q40/04
Abstract: 本发明提出了一种基于定价魔方的数据要素定价方法，具体包括以下步骤：步骤S1，数据要素质量评定模型；步骤S2，基于数据要素定价情景的划分模型；步骤S3，数据要素定价等级测算模型；步骤S4，数据要素报价策略模型。该方法有效解决了数据要素差异性导致的非标准化定价问题，构建了一种标准化的定价模型。同时，本发明引入了成本计息法，为数据要素供需双方的收益分配提供了合理的解决方案。此外，本发明提出了具体的定价维度和指标，提高了数据要素定价的依据。该定价方法的各个环节紧密相扣，能够自动进行数据要素的估价，更有利于数据要素的推广，明确了数据要素的具体定价方式，进一步推动了数据流通交易的发展。
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公开(公告)号：CN119599125A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411577435.2
申请日：2024-11-06
Applicant: 中移信息系统集成有限公司 , 中移系统集成有限公司 , 中移雄安信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06Q50/26 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06F16/3329 , G06F16/34 , G06F16/35
Abstract: 本申请公开一种政策内容生成方法、装置、设备、存储介质及程序产品，属于人工智能技术领域。该方法应用于任务处理智能体，包括：响应于输入的政策生成需求，将政策生成需求拆分成至少一个目标问题；通过将至少一个目标问题发送至对应的角色智能体，获取各个角色智能体确定的政策解决方案；根据各个角色智能体确定的政策解决方案确定初始政策内容，并将初始政策内容发送至各个角色智能体，通过各个角色智能体对初始政策内容进行内容修正，得到政策修正结果；根据各个角色智能体的政策修正结果，生成政策生成需求对应的目标政策内容。这样，能够避免因局限于某一方面而导致的政策失效的问题，提高政策内容生成的质量和有效性。
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公开(公告)号：CN119577131A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411335920.9
申请日：2024-09-24
Applicant: 中移雄安信息通信科技有限公司 , 中移系统集成有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中移信息系统集成有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06F17/16
Abstract: 本说明书实施例公开了一种事件分类的方法及装置、电子设备和存储介质。所述事件分类的方法包括：将目标事件的事件文本进行分词处理后，对分词后得到的各个词语进行向量化，得到所述事件文本对应的词向量序列；基于自注意力机制，确定所述词向量序列中任意两个词语的词向量之间的相关程度；使用所述词向量在所述词向量序列中的位置信息，对所述相关程度进行调整，得到调整后的相关程度，并确定调整后的相关程度的概率分布；根据所述概率分布，确定所述事件文本的文本特征，并根据所述事件文本的文本特征，确定所述目标事件的事件类别。
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公开(公告)号：CN117773944B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410075668.6
申请日：2024-01-18
Applicant: 中移雄安信息通信科技有限公司 , 中移系统集成有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中移信息系统集成有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请提供一种机械臂抓取位置的预测方法、装置、设备及存储介质。方法包括：对目标抓取区域图像进行多种深度的特征提取，得到所述目标抓取区域图像对应所述多种深度的特征图；其中，不同深度的特征图表征有不同的特征信息。对所述目标抓取区域图像对应所述多种深度的特征图进行多种通道的融合编码，得到所述目标抓取区域图像对应所述多种通道的融合特征图；其中，所述多个通道之间采用注意力机制，不同通道的融合特征图对应有不同的图像尺寸。基于所述目标抓取区域图像对应所述多种通道的融合特征图，预测所述目标抓取区域图像的抓取位置。本申请可以提高机械臂抓取位置的预测准确率。
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公开(公告)号：CN119474559A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510038316.8
申请日：2025-01-10
Applicant: 西交网络空间安全研究院 , 西安交通大学 , 中国移动通信集团陕西有限公司 , 中移系统集成有限公司
Inventor： 秦涛 , 朱奎宇 , 曾菊香 , 王平辉 , 王昀 , 程亮 , 管晓宏 , 陶敬 , 赵俊舟 , 韩婷 , 裴红斌 , 马杰 , 郝晓宁 , 梅迪菲 , 田康 , 王伟 , 郝峻 , 张晨 , 崔立真
IPC: G06F16/9536 , G06N3/042 , G06N3/0895 , G06N3/0985
Abstract: 本申请提供了一种基于图对比学习的鲁棒协同过滤方法和装置，可以基于样本交互信息图数据，通过节点度、各节点度的权重以及各样本节点的样本嵌入表示对第一图神经网络模型进行训练，得到目标图神经网络模型，并可以使用目标图神经网络模型对第一交互信息图数据进行处理，从而可以进一步使用目标图神经网络模型输出的节点最终嵌入表示进行协同过滤处理，以确定用户节点相关联的交互对象节点，可以在一定程度上减小节点度差异较大对图模型性能的影响，提升图模型对节点度差异较大的图数据的处理效率，提升图模型的鲁棒性，同时还可以提升图模型对图数据的处理效率。
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