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公开(公告)号：CN113205801B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110498059.8
申请日：2021-05-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种恶意语音样本的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取初始语音样本集；根据预设的多种恶意类别对初始语音样本集进行分类，得到多种恶意类别中每种恶意类别对应的语音样本子集；根据每种恶意类别对应的语音样本子集中的语音样本信息，计算每种恶意类别对应的语音样本子集的恶意度；将恶意度满足预设恶意度条件的恶意类别对应的语音样本子集中的语音样本，确定为恶意语音样本。本方法基于语音样本子集的恶意类别以及恶意度可自动确定恶意语音样本，有利于提高恶意语音样本的确定效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101409596B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN200810227372.2
申请日：2008-11-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种动态业务的波长路由光网络规划方法，属于光网络通信技术领域。设置并输入光网络规划所需参数，利用静态优化方法得到静态优化的光网络中每个光交叉节点的收发机数目和每根光纤的复用波长数，将其作为动态业务模拟的输入，得到网络阻塞率。根据网络阻塞率调整业务随机抖动的强度，多次调用静态优化方法完成光网络规划。本发明方法的优点是：该方法基于静态优化方法，保证了规划结果的全局优化特性，同时通过阻塞率验证，规划所得到的波长路由光网络可适应业务动态特性，使动态业务下网络阻塞率低于阻塞率上限。
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公开(公告)号：CN113052270A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110503779.9
申请日：2021-05-10
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本申请涉及一种分类精度评价方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取有害语音样本集；将有害语音样本集中的每个有害语音样本输入待评价的有害语音分类模型中进行分类，得到预测类别标签；在预设的分类层级中，确定与预测类别标签和有害语音样本的样本类别标签对应的目标分类；根据目标分类计算待评价的有害语音分类模型的分类精确程度。本方案中，对有害语音样本进行了多层次的分类(即分类层级)，然后在分类层级中确定预测类别标签和样本类别标签共同所属的目标分类，目标分类可以反映预测类别标签和样本类别标签的匹配度，进而根据目标分类确定分类模型的分类精确程度，能够有效的提高分类模型评价的准确度。
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公开(公告)号：CN113052270B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202110503779.9
申请日：2021-05-10
Applicant: 清华大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/21 , G06F18/241 , G06F18/22
Abstract: 本申请涉及一种分类精度评价方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取有害语音样本集；将有害语音样本集中的每个有害语音样本输入待评价的有害语音分类模型中进行分类，得到预测类别标签；在预设的分类层级中，确定与预测类别标签和有害语音样本的样本类别标签对应的目标分类；根据目标分类计算待评价的有害语音分类模型的分类精确程度。本方案中，对有害语音样本进行了多层次的分类(即分类层级)，然后在分类层级中确定预测类别标签和样本类别标签共同所属的目标分类，目标分类可以反映预测类别标签和样本类别标签的匹配度，进而根据目标分类确定分类模型的分类精确程度，能够有效的提高分类模型评价的准确度。
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公开(公告)号：CN113205801A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110498059.8
申请日：2021-05-08
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种恶意语音样本的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取初始语音样本集；根据预设的多种恶意类别对初始语音样本集进行分类，得到多种恶意类别中每种恶意类别对应的语音样本子集；根据每种恶意类别对应的语音样本子集中的语音样本信息，计算每种恶意类别对应的语音样本子集的恶意度；将恶意度满足预设恶意度条件的恶意类别对应的语音样本子集中的语音样本，确定为恶意语音样本。本方法基于语音样本子集的恶意类别以及恶意度可自动确定恶意语音样本，有利于提高恶意语音样本的确定效率。
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公开(公告)号：CN101409596A
公开(公告)日：2009-04-15
申请号：CN200810227372.2
申请日：2008-11-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种动态业务的波长路由光网络规划方法，属于光网络通信技术领域。设置并输入光网络规划所需参数，利用静态优化方法得到静态优化的光网络中每个光交叉节点的收发机数目和每根光纤的复用波长数，将其作为动态业务模拟的输入，得到网络阻塞率。根据网络阻塞率调整业务随机抖动的强度，多次调用静态优化方法完成光网络规划。本发明方法的优点是：该方法基于静态优化方法，保证了规划结果的全局优化特性，同时通过阻塞率验证，规划所得到的波长路由光网络可适应业务动态特性，使动态业务下网络阻塞率低于阻塞率上限。
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