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公开(公告)号：CN110879753B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN201911135767.4
申请日：2019-11-19
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司
IPC: G06F9/50 , G06F16/182
Abstract: 本发明提供一种基于自动化集群资源管理的GPU加速性能优化方法和系统，方法包括S1：搭建多节点GPU环境、Spark集群和Hadoop集群；S2：利用移动运营商的家宽DNS xdr数据集，从外部Kafka推送，借助内部Flume接收，并入库到HDFS分布式文件系统；S3：读取HDFS数据；S4：GPU+Spark集群计算分析实现包括mapPartitions算子的操作，分析家宽DNS xdr数据中的指定业务逻辑；S5：把Spark程序提交到yarn集群上运行，将得到的分析结果存入HDFS；S6：利用指标监控工具监控CPU或GPU的指标。本发明1.自动化配置集群资源，无需在资源申请、资源分配、DAG生成、stage划分与任务执行等阶段引入对GPU资源的标识，继承了所有yarn和Spark的优点，避免单机HadoopHadoop/spark，Hadoop/spark开发的局限性。
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公开(公告)号：CN116975102A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202210410190.9
申请日：2022-04-19
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F18/213 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及数据安全技术领域，提供一种敏感数据监测方法、系统、电子设备及存储介质。方法包括：数据提供者向数据分发器发送数据监测请求消息；数据分发器将数据监测请求消息发送至敏感数据监测实例；由数据处理器接收数据监测请求消息，对原始数据进行采样，向敏感嗅探器发送涉敏查询请求消息；数据处理器基于涉敏查询结果，向涉敏处理器发送涉敏处理请求消息；涉敏处理器输出涉敏查询结果；数据处理器将数据处理结果传输至数据使用者；数据分发器向数据提供者返回数据监测响应消息。本申请实施例提供的敏感数据监测方法，通过采用人工智能技术自动学习敏感数据关键特征，适用于多种类型的数据监测，具有效率高和准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN116963070A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202211282856.3
申请日：2022-10-19
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W12/128 , H04W4/02 , H04M3/22
Abstract: 本申请涉及通信领域，提供一种号码白名单生成方法、装置、设备及计算机程序产品。所述号码白名单生成方法包括：根据获取的通信数据确定待处理号码，获取所述待处理号码的话单数据和位置数据；根据所述话单数据，确定所述待处理号码对应的应用使用信息；根据所述位置数据，确定所述待处理号码对应的移动速度；根据所述待处理号码、所述应用使用信息及所述移动速度，生成号码白名单。本申请通过获取的待处理号码的话单数据和位置数据，确定待处理号码对应的应用使用信息及移动速度，进而根据应用使用信息及移动速度从待处理号码中筛选出白名单号码，减少了诈骗号码识别过程中的误判，提高了诈骗号码识别的准确度。
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公开(公告)号：CN110019396B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN201711252304.7
申请日：2017-12-01
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 亿阳信通股份有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式多维分析技术方案的数据分析系统及方法，所述系统包括如下模块：数据收集模块，数据预处理模块，数据多维模型设计模块，数据多维分析模块，数据展现模块。本发明的优点在于，本发明的系统及方法建设过程清晰，各层定制化能力强。能够处理每日TB级数据量上亿条包含用户信息的上网日志详单数据。转化为维度模型和数据立方体后可以分析时间、地理、网元、用户、终端、业务等维度的数据。维度模型的维度和指标清晰，便于业务人员使用。与分布式大数据处理方案比较，可以大大减少人工干预的汇总模型数量及数据处理任务的开发工作。
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公开(公告)号：CN113076552A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010008620.5
申请日：2020-01-03
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F16/182
Abstract: 本发明公开了一种HDFS资源的访问权限校验方法、装置及电子设备，用于解决现有校验方案耗时长、效率低下的问题。该方法包括：接收用户对目标资源节点的访问请求，在该用户与目标资源节点和/或目标资源节点的父节点的所有者一致时，依次对目标资源节点的祖先节点、父节点、本节点和子节点执行指定校验步骤，直到该步骤的校验结果为不通过，或直到对目标资源节点的全部子节点执行该步骤，该步骤包括：调用Ranger校验进行校验，若Ranger返回无法确认，则调用HDFS进行校验，并将HDFS的权限校验函数中第一参数、第二参数和第三参数的赋值设为空，这三个参数分别为本次被校验节点的祖先节点、父节点和子节点的校验操作参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101277133B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN200810027841.6
申请日：2008-04-30
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司
IPC: H04B7/005
CPC classification number: Y02D70/44
Abstract: 本发明涉及移动通信领域，公开了一种FACH功率和SCCPCH功率的控制方法，包括：无线网络控制器RNC将前向接入信道FACH的功率级别参数发送给基站Node B；基站Node B根据所述FACH的功率级别参数计算所述FACH的功率及辅助公共控制物理信道SCCPCH的功率。同时，本发明还公开了相应的系统，通过本发明公开的FACH功率和SCCPCH功率的控制方法及系统，可以将FACH功率和SCCPCH的功率配置到合适大小，从而降低干扰，提高容量，以达到功率的有效利用。
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公开(公告)号：CN101277481A
公开(公告)日：2008-10-01
申请号：CN200810027839.9
申请日：2008-04-30
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司
IPC: H04Q7/30
Abstract: 本发明公开了一种Iub接口基站能力信息的传递方法，包括：基站向无线网络控制器发送资源状态指示信息，所述资源状态指示信息中包括基站能力信息；无线网络控制器从所述资源状态指示信息中获取所述基站能力信息。实施本发明无线网络控制器可以有效掌握基站能力，从而可以根据网络规划的需要合理配置小区能力，改善网络性能。
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公开(公告)号：CN117320012A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202210714323.1
申请日：2022-06-22
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W12/122 , H04W12/63 , H04W4/029
Abstract: 本申请涉及移动通信领域，提供一种可疑设备识别方法、装置、电子设备及计算机程序产品。所述可疑设备识别方法包括：根据目标设备驻留的基站信息，生成时序基站位置数据；对所述时序基站位置数据进行聚类和轨迹纠偏，得到目标基站序列；根据所述目标基站序列对应的经纬网格，提取终端位置数据；根据所述目标基站序列、所述终端位置数据以及预设公共子序列算法，确定可疑设备。本申请通过目标设备驻留基站信息、密度聚类算法、轨迹纠偏算法以及公共子序列算法，确定目标设备对应的可疑设备，进而确定持可疑设备的相关人员的活动轨迹，实现了对可疑设备和可疑人员的活动轨迹的识别。
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公开(公告)号：CN101527675A
公开(公告)日：2009-09-09
申请号：CN200810218691.7
申请日：2008-10-28
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司
IPC: H04L12/56
Abstract: 本发明设计一种在Iub接口携带HSDPA业务的最大比特率的方法，具有以下步骤：修改NBAP协议，在其中的无线链路建立消息和无线链路重配置准备消息中添加最大比特速率信息，使得，在无线链路建立时在无线链路建立请求消息中将最大比特速率信息携带给基站(Node B)；或者在同步无线链路重配置时，在无线链路重配置准备中将最大比特速率信息(MAC－hs Maximum Bit Rate)携带给基站，使得针对HSDPA业务的最大比特率信息能够在Iub接口完整传递，可以使Node B能够根据最大比特率信息进行调度，改善了网络性能。
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公开(公告)号：CN118797443A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410882710.5
申请日：2024-07-03
Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/243 , G06F18/213 , G06N5/01 , G06N20/00
Abstract: 本申请提出一种基于信令的职业识别模型的训练方法、装置和电子设备。该方法包括：获取样本用户的基本信息和信令信息；基于基本信息和信令信息，确定样本用户的关键特征集合，关键特征集合包括基本属性特征和职业特征；基于信令信息对样本用户进行划分，确定正样本用户和负样本用户；将正样本用户的关键特征集合和负样本用户的关键特征集合输入至初始职业识别模型中，对初始职业识别模型进行训练，以得到目标职业识别模型。由此，本方案通过划分正样本用户和负样本用户，并根据正样本用户和负样本用户的关键特征，对职业识别模型进行训练，以提高识别模型的准确性。根据职业特征，可以提高不同职业的区分度，进而增强识别结果的精确性。
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