公开(公告)号：CN119030549A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411141046.5

申请日：2024-08-19

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 张永潘 ,  丁诚 ,  钱超 ,  程青松

IPC: H03M7/30

Abstract: 本申请公开了一种数据压缩方法、装置、非易失性存储介质及电子设备。其中，该方法包括：确定待压缩时序数据的第一稀疏性指标；在第一稀疏性指标不小于第一预设指标阈值的情况下，确定待压缩数据在多个变换域中对应的变换系数；依据多个变换域对应的变换系数确定多个变换域中的各个变换域对应的第二稀疏性指标和均匀分布式指标，并依据第二稀疏性指标和均匀分布式指标在各个变换域中确定目标变换域；依据目标变换域对待压缩数据进行压缩采样，得到与待压缩数据对应的压缩数据。本申请解决了由于相关技术中将数据转换到固定的变换域再进行压缩采样导致的压缩率和还原精度受损的技术问题。

公开(公告)号：CN119128645A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411246986.0

申请日：2024-09-05

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 丁诚 ,  钱超 ,  程青松 ,  张永潘 ,  陆鹏威 ,  李忠超 ,  乔建

IPC: G06F18/241 ,  G06N3/092 ,  G06F3/06 ,  G06F16/906

Abstract: 本发明公开了一种数据的存储方法、装置、存储介质和处理器。该方法包括：从目标数据库中，获取待存储数据，其中，待存储数据在目标数据库中的存储结构至少包括：待存储数据的第一标识信息，第一标识信息用于标识待存储数据的特征；基于第一标识信息，至少确定待存储数据在当前周期内的第一动态信息和在历史周期内的第二动态信息；将第一动态信息和第二动态信息，输入至分类模型中进行分类，得到分类结果；将待存储数据存储至与分类结果对应的存储空间中，其中，存储空间包括缓存空间或硬盘空间。本发明解决了数据分流的效率低的技术问题。

公开(公告)号：CN118520246A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410685197.0

申请日：2024-05-29

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 张永潘 ,  钱超 ,  程青松 ,  丁诚 ,  陆鹏威

IPC: G06F18/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取并存储初始窗口数据；通过滑动窗口，遍历时序数据序列，并采用预测模型，依据第一窗口数据，预测第二窗口数据，其中，第二窗口数据为滑动窗口在时序数据序列中，从第一窗口数据的位置向后移动预设步长后，所选中的一段时序数据；在模型预测得到的第二窗口数据与时序数据序列中实际的第二窗口数据的残差值不大于预设残差阈值的情况下，存储预测模型的模型参数和残差值；依据初始窗口数据、模型参数、以及残差值，确定时序数据序列对应的压缩数据。本申请解决了相关技术中的数据压缩方式对时序数据的数据压缩率较低的技术问题。

公开(公告)号：CN119829573A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411783482.2

申请日：2024-12-05

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 张永潘 ,  陆鹏威 ,  张正 ,  丁诚 ,  程强 ,  吕尤

IPC: G06F16/22

Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法及装置、非易失性存储介质、电子设备。其中，该方法包括：获取二进制的输入数据；确定用于对输入数据进行数据划分的多个目标方案，并为目标动作赋予初始Q值；利用上置信界算法，确定目标动作的平均收益，并确定平均收益对应的置信区间；利用置信区间的上界值更新初始Q值，得到目标Q值表，在目标Q值表中确定Q值最大的第一动作，并根据第一动作将输入数据划分为多个数据块；利用压缩比更新目标动作的平均收益，根据更新后的平均收益更新目标Q值表，并在更新后的目标Q值表中选取新的动作。本申请解决了由于用于数据压缩的数据分块方法无法高效找到最优数据块划分方案，造成的对计算资源的浪费的技术问题。

公开(公告)号：CN119445330A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411516857.9

申请日：2024-10-28

Applicant: 中国电信股份有限公司

Inventor： 丁诚 ,  钱超 ,  程青松 ,  张永潘 ,  方冰 ,  陈周洲

IPC: G06V10/82 ,  G06F16/783 ,  G06V30/19 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请公开了一种模型训练方法及装置、非易失性存储介质、电子设备。其中，方法包括：获取视频数据以及用于描述视频数据的文本数据；对文本数据进行特征提取，得到文本特征，对视频数据中的每个图像帧进行特征提取，得到图像特征；在文本特征和图像特征构成的特征空间中查找共现特征；确定文本特征在特征空间中出现的情况下，共现特征在特征空间中出现的目标概率；确定在特征空间中与共现特征之间的相似度大于阈值的上下文特征，根据目标概率以及上下文特征，确定聚合特征；利用聚合特征对神经网络模型进行训练。本申请解决了由于相关文本视频检索技术中无法有效捕捉视频中细粒度信息，造成的限制模型对视频所出现场景的整体理解的技术问题。