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公开(公告)号：CN116612764A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310592486.1
申请日：2023-05-23
Applicant: 中国电信股份有限公司北京研究院 , 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开实施例提供了一种通信背景生成模型的建模方法、使用方法、装置、计算机设备、可读存储介质及程序，涉及人工智能领域。该建模方法包括：获取原始目标的语音数据集和通信背景的语音数据集；根据原始目标的语音数据集获取原始目标的语音数据集的语谱图；根据通信背景的语音数据集获取通信背景的语音数据集的语谱图；通过原始目标的语音数据集的语谱图和通信背景的语音数据集的语谱图对包括双生成器和双判别器的循环生成对抗网络进行训练，以完成通信背景生成模型的建模。本公开实施例提供的方案建立的故障检测模型，能够根据原始目标的语音数据以获取与原始目标的语音数据对应的通信背景的语音数据的通信背景生成模型。
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公开(公告)号：CN117274861A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311206669.1
申请日：2023-09-18
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/40 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种深度伪造视频检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域。方法包括：将图像集输入第一目标网络模型得到第一特征，并输入第二目标网络模型得到第二特征；根据第一特征进行时间一致性分析得到第三特征，根据第二特征进行光响应不均匀性分析得到第四特征；根据第三特征确定第一判别结果，根据第四特征确定第二判别结果；根据第一判别结果与第二判别结果确定视频检测结果。本公开通过第一目标网络模型与第二目标网络模型进行特征提取，可以充分提取特征。并且，引入时间一致性分析与光响应不均匀性分析，能够实现针对多种深度伪造视频进行检测，提高深度伪造视频检测的准确性与可靠性，提高网络安全。
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公开(公告)号：CN117173611A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311139828.0
申请日：2023-09-05
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06V40/16 , G06V40/40
Abstract: 本公开提供了一种深度伪造视频检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域。方法包括：获取待检测视频；确定待检测视频中各帧图像分别对应的融合特征向量，其中，融合特征向量为基于空间域特征以及频域特征进行融合得到；将各帧图像分别对应的融合特征向量按帧的次序输入循环神经网络模型以得到对应的时域特征；对时域特征进行分析得到待检测视频的深度伪造检测结果。本公开综合空间域特征以及频域特征进行特征融合，有效弥补了压缩图像、低质量图像等的可检测元素弱化问题。本公开基于时域特征确定深度伪造检测结果，综合考虑了帧内帧外的特征，提高深度伪造视频检测的准确性、可靠性以及实用性。
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公开(公告)号：CN117806771A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311755706.4
申请日：2023-12-19
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开提供一种云资源调度方法和装置、电子设备及存储介质；涉及云服务技术领域。该方法包括：获取目标期限内各业务虚拟机对应的云资源使用数据，并基于云资源使用数据，生成对应的序列数据；确定各业务虚拟机对应的序列数据的平稳性和周期性；响应于序列数据为平稳的周期性数据，确定序列数据的周期参数和相位信息；根据各序列数据的周期参数和相位信息对各序列数据进行分类；根据分类结果对各业务虚拟机进行云资源调度。本公开可以在一定程度上提高云资源利用率，避免资源浪费问题。
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公开(公告)号：CN116886412A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310993741.3
申请日：2023-08-08
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开涉及一种认证方法、装置、系统和非易失性计算机可读存储介质，涉及通信技术领域。该认证方法，包括：接收部署节点发送的边缘系统的相关物理量；根据相关物理量，利用认证模型对边缘系统进行认证；将认证的结果下发给部署节点，以便部署节点根据认证的结果确定是否执行边缘系统的控制指令。本公开的技术方案能够通过物理层认证提高安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116991639A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310572436.7
申请日：2023-05-19
Applicant: 中国电信股份有限公司广东研究院 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06F11/22 , G06F11/30 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种能耗预测方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：确定各服务器在预设运行时段内的运行指标数据；对各服务器中的至少一个测试服务器进行全负载测试，得到至少一个测试服务器在相应负载下的能耗测试数据；根据至少一个测试服务器对应的运行指标数据和能耗测试数据，确定线性拟合参数和指数拟合参数；根据线性拟合参数和指数拟合参数，确定能耗预测模型；通过能耗预测模型对服务器在实际运行时段内的运行指标数据进行能耗预测，得到预测的能耗信息。采用本申请能够提高能耗预测的精度。
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公开(公告)号：CN114911618B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210516665.2
申请日：2022-05-12
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本公开提供了一种异构资源分配方法、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：接收目标用户向异构集群发送的资源分配请求，其中，目标用户为异构集群中当前资源占用率最低的用户，当前资源占用率基于预设性能权重计算获得；响应于资源分配请求，获取目标用户的目标资源需求量，目标资源需求量为目标用户待执行任务的资源需求量；若目标资源需求量小于或等于异构集群中相应类型的空闲资源总量，则随机选择空闲资源并分配至目标用户，以使目标用户获取到满足目标资源需求量的资源。本公开能够根据设备运行的实际性能对集群中的资源进行分配，保证了资源分配的公平性。
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公开(公告)号：CN117742877A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202211125294.1
申请日：2022-09-13
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06F9/455
Abstract: 本申请公开了一种虚拟机的迁移方法及装置、电子设备、存储介质，该方法包括：从主机集群中选择待迁出虚拟机和待迁入主机；分别获取待迁出虚拟机及待迁入主机针对指定性能指标在多个运行日的第一运行数据和第二运行数据；根据第一运行数据和第二运行数据，检测待迁出虚拟机和待迁入主机的负相关性，得到检测结果；根据检测结果确定是否将待迁出虚拟机迁入至待迁入主机中。本申请通过指定性能指标在多个运行日的动态运行数据，检测待迁出虚拟机与待迁入主机之间的负相关性，进而确定可迁入主机并完成虚拟机的迁移，从而在主机需要迁移时通过将虚拟机迁移至满足负相关性条件的待迁入主机中，保证集群内主机的负载动态均衡，提升整体利用率更高。
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公开(公告)号：CN115238599B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202210701719.2
申请日：2022-06-20
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06N3/092 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本公开提供一种制冷系统节能方法及模型强化学习训练方法、装置；涉及网络通信技术领域。该方法包括：将目标样本的当前状态信息输入所述第一网络和第二网络，采用状态预测模型，对目标样本状态变化进行预测，确定第一状态信息；在制冷系统的仿真环境中，运行获得第二状态信息；基于第一状态信息和第二状态信息，获得优化状态信息，进而训练第一网络和第二网络。本公开可以解决相关技术中IDC机房制冷系统节能方式精确性差及能耗过大的问题。
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公开(公告)号：CN114785704B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202210455920.7
申请日：2022-04-24
Applicant: 中国电信股份有限公司
IPC: H04L41/147 , H04L41/142 , H04L41/14
Abstract: 本公开提供了一种互联网数据中心设备负载预测方法，涉及互联网技术技术领域。设备负载预测方法包括获取空调回温数据、机柜负载数据和机柜温度数据；对机柜负载数据进行分解，得到季节分量和剩余分量，对剩余分量构造自回归模型得到残差部分，并用空调回温数据拟合残差部分得到线性模型；利用卡尔曼滤波对线性模型建模，构造状态方程和预测方程，并计算得到机柜负载数据的预测值；以及利用机柜温度数据对预测值进行修正得到结果分量，并把结果分量回构为机柜负载数据。通过本公开的设备负载预测方法，可以实现利用空调回温数据和机柜温度数据，对机柜负载的预测值进行优化，大大提高机柜负载预测值的准确性和可靠性，以便降低空调运转的滞后性。
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