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公开(公告)号：CN118533195A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202310190532.5
申请日：2023-02-22
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G01C21/36
摘要： 本申请实施例公开了一种导航显示方法、装置、计算机设备和存储介质；本申请可以应用于地图领域，本申请可以显示导航界面，其中，导航界面包括导航路线和车辆的虚拟图标，虚拟图标表征车辆在导航路线上的位置和行驶方向，导航路线包括第一路段的第一虚拟路线、第二路段的第二虚拟路线以及连接第一路段和第二路段的过渡路段的过渡虚拟路线；当检测到车辆的位置从第一路段进入所述过渡路段时，显示车辆的轨迹动画，轨迹动画指示车辆在过渡路段进入第二路段的行驶轨迹，轨迹动画包括虚拟图标按照运动参数通过在过渡虚拟路线运动到第二虚拟路线，该运动参数基于车辆在过渡路段上的实时运动参数确定，可以提高车辆在导航应用中行驶轨迹的显示准确性。
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公开(公告)号：CN115099204A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210846991.X
申请日：2019-01-16
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
发明人： 谢英媛 , 鄢贤卿 , 付玓瓅 , 于涛 , 石小勇 , 唐比昌 , 刘臻 , 徐巍 , 曾探 , 陈旭东 , 杨磊 , 王洋 , 杨帅 , 秦银 , 徐杨 , 杨泽宇 , 谭灿伟 , 聂俊 , 李悦
IPC分类号： G06F40/18 , G06F40/151 , G06F40/103 , G06F16/27 , G06F16/22
摘要： 本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信息收集管理方法及装置，根据创建端的请求，建立关联的收集表和在线表格，所述收集表中的各个问题基于所述在线表格中的各个表项设置；获取填写端针对收集表中的问题填写并提交的各个信息；根据所述收集表和在线表格的关联关系，将填写端提交的各个信息，同步到关联的所述在线表格的各个表项中，这样，建立关联的收集表和在线表格，基于收集表收集信息，并可以将收集结果自动同步到关联的在线表格中，提高了效率，也方便进行信息清洗和分析整理。
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公开(公告)号：CN107807932B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201610812627.6
申请日：2016-09-08
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06F16/21 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/25
摘要： 本发明提出了一种基于路径枚举的层级数据管理方法和系统，以二级索引的形式将层级数据存储于非关系型数据库中，所述层级数据为树型结构数据；所述二级索引中，第一级索引为树的根节点，第二级索引为树的目标节点，所述二级索引指向的目标数据包括所述根节点到所述目标节点的路径数据，此外，还包括对所述层级数据进行查询，包括查询目标节点的上级节点和下级节点。本发明以二级索引的键值的存储方式将层级数据存储在非关系型数据库中，通过使用非关系型数据库，读写效率较高；采用路径枚举免递归的方式实现对层级数据的查询，查询效率更优。
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公开(公告)号：CN107766355B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201610680284.2
申请日：2016-08-17
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06F16/28
摘要： 本发明提出了层级数据管理方法、层级数据管理系统及即时通信系统。层级数据管理方法包括以键值对的形式将第一层级数据存储于非关系型数据库中，所述第一层级数据为树型结构数据；将所述第一层级数据读入内存，并在内存中对所述第一层级数据进行重新组织，生成第二层级数据；在内存中创建缓存，将所述第二层级数据存储于所述缓存，并使用缓存淘汰算法对所述第二层级数据进行管理。本发明使用了读写速度更快的非关系数据库存储层级数据，并通过重构层级数据以及使用缓存淘汰方式显著提升了对层级数据的读写效率。通过所述层级数据管理系统与基于扁平化架构的通信系统进行交互，使得基于扁平化架构的通信系统也能够支持多层级架构的通信。
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公开(公告)号：CN109032683B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201710399642.7
申请日：2017-05-31
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司 , 华南理工大学
发明人： 杨磊
摘要： 本发明公开了一种配置数据处理方法及装置。其中，该方法包括：获取第一帐号的第一行为特征向量和第一帐号的配置数据，其中，行为特征向量用于指示帐号在目标应用上执行的操作行为的特征，配置数据用于指示第一帐号对目标应用的配置，第一帐号为注册了目标应用的多个帐号；根据配置数据之间的相似度对配置数据进行聚类，得到配置数据类别，其中，配置数据类别用于标识配置数据的类别；根据第一帐号的帐号标识建立行为特征向量与配置数据类别之间的对应关系。本发明解决了现有技术中对应用的配置复杂度高的技术问题。
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公开(公告)号：CN110895532A
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201811058625.8
申请日：2018-09-11
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
发明人： 谢英媛 , 鄢贤卿 , 付玓瓅 , 钟展锋 , 赵松 , 成文迪 , 姜洞哲 , 周卿 , 伍家灶 , 沈逵逵 , 黄林 , 罗轩 , 肖欢 , 袁智 , 董浩 , 陈浩 , 孙忠达 , 梁桢 , 陈聪宁 , 李雨航 , 杨磊 , 袁浩 , 黄深林 , 李长军 , 王洋 , 郝宝强 , 侯宁 , 郑清鹏 , 陈梦舒 , 宋立鑫 , 陈旭东 , 陈路远 , 秦银 , 徐杨 , 杨泽宇 , 谭灿伟 , 骆惠业 , 曾键洲 , 夏科 , 郑重 , 卢锟 , 于涛 , 傅建兵 , 邱璇 , 蔡鸿真 , 李悦
摘要： 本申请涉及一种信息收集方法和系统，所述方法包括：展示与收集表标识对应的收集结果页面；在所述收集结果页面接收与所述收集表标识对应的汇总指令；根据所述汇总指令拉取与所述收集表标识对应、且相关联的答复数据和位置索引；所述答复数据通过所述收集表标识相应的收集表收集、且符合所属问题所指向的表格数据格式；所述位置索引根据相关联的答复数据所属问题确定；以所述收集表所包括的问题为汇总表的表头，以所述答复数据为所述汇总表的表格数据，将所述答复数据按照相关联的位置索引写入汇总表。本申请提供的方案提高了信息收集效率。
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公开(公告)号：CN109032683A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201710399642.7
申请日：2017-05-31
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司 , 华南理工大学
发明人： 杨磊
CPC分类号： G06F9/4451 , H04L63/101 , H04L67/306
摘要： 本发明公开了一种配置数据处理方法及装置。其中，该方法包括：获取第一帐号的第一行为特征向量和第一帐号的配置数据，其中，行为特征向量用于指示帐号在目标应用上执行的操作行为的特征，配置数据用于指示第一帐号对目标应用的配置，第一帐号为注册了目标应用的多个帐号；根据配置数据之间的相似度对配置数据进行聚类，得到配置数据类别，其中，配置数据类别用于标识配置数据的类别；根据第一帐号的帐号标识建立行为特征向量与配置数据类别之间的对应关系。本发明解决了现有技术中对应用的配置复杂度高的技术问题。
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公开(公告)号：CN108810230A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201710282748.9
申请日：2017-04-26
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
发明人： 杨磊
CPC分类号： H04M1/57 , H04M1/575 , H04M1/72597
摘要： 本发明公开了一种获取来电提示信息的方法，包括：获取与终端上来电的目标电话号码相关联的数据，数据包括与目标电话号码关联的互联网数据和电信数据；确定目标电话号码不在终端的电话联系人列表时，从数据中提取出表征各维度的特征；将各维度的特征输入到电话评估模型中，确定目标电话号码的恶意指数，恶意指数反应目标电话号码为恶意号码的程度；当恶意指数大于恶意阈值时，确定目标电话号码为恶意号码，向终端发送针对来电的告警提示信息。本申请实施例提供的获取来电提示信息的方法，可以确定终端上来电的目标电话号码的恶意程度，根据该恶意程度进行告警提示，从而有效的提示了骚扰电话和诈骗电话。
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公开(公告)号：CN108574940A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201710131669.8
申请日：2017-03-07
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
发明人： 杨磊
摘要： 本发明实施例公开了一种来电呼叫的处理方法和装置，用于实现对来电呼叫的主动拦截，避免被叫用户收到骚扰。本发明实施例提供一种来电呼叫的处理方法，包括：当主叫终端发出来电呼叫请求时，向所述主叫终端发送与被叫终端关联的来电验证问题；接收所述主叫终端根据所述来电验证问题所回复的问题答案；若所述主叫终端的问题答案与所述来电验证问题匹配成功，确定所述来电呼叫请求不是骚扰电话，向所述被叫终端发送所述来电呼叫请求；若所述主叫终端的问题答案与所述来电验证问题匹配失败，确定所述来电呼叫请求是骚扰电话，拒绝所述主叫终端的来电呼叫请求。
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公开(公告)号：CN117541474A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311510775.9
申请日：2023-11-13
申请人： 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06T3/4053 , G06V10/774 , G06V10/80
摘要： 本申请提供了一种图像超分模型的训练方法、装置、设备及存储介质；方法包括：构建多个图像对样本，其中，所述图像对样本包括图像样本和所述图像样本的降质图像；获取所述图像样本中的高频部分与低频部分的比值，以作为高低频比值；根据所述高低频比值确定所述图像样本的像素损失函数权重；根据所述图像样本的所述像素损失函数权重，确定所述多个图像对样本的像素损失函数整体权重；通过所述像素损失函数整体权重，对包括所述像素损失函数在内的多个损失函数进行融合，得到融合损失函数；根据所述多个图像对样本和所述融合损失函数训练所述图像超分模型。通过本申请，能提升图像中高频信息的恢复能力。
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