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公开(公告)号：CN115470758A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211082500.5
申请日：2022-09-06
Applicant: 上海上湖信息技术有限公司
IPC: G06F40/166
Abstract: 本发明提供一种多人协同编辑方法及装置，该方法包括：接收第一用户针对第一文档中的第一DOM元素的操作，将所述第一用户的光标定位至所述第一DOM元素，所述第一DOM元素为所述第一文档对应的DOM元素树中的任意一个DOM元素；接收第二用户针对所述第一文档中的第二DOM元素的操作，其中，针对所述第二DOM元素的操作使得所述第一DOM元素在所述第一文档对应的DOM元素树中的位置发生变化；将所述第一用户的光标重新定位至所述第一DOM元素。通过该方法，能够解决当前多人协同编辑存在并发冲突、光标同步错乱的问题。
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公开(公告)号：CN110163652B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910295973.5
申请日：2019-04-12
Applicant: 上海上湖信息技术有限公司
IPC: G06Q30/02
Abstract: 一种获客转化率预估方法及装置、计算机可读存储介质，所述获客转化率预估方法，包括：获取业务环节中的第二环节的用户信息；将所述第二环节的用户信息输入至获客转化率预估模型中，得到获客转化率结果；所述获客转化率预估模型采用如下步骤生成：基于所述业务环节中的第一环节的样本信息训练得到第一预估模型，基于所述第二环节的样本信息，对所述第一预估模型进行训练得到所述获客转化率预估模型；其中，所述样本信息包括用户样本信息及对应的获客转化信息，所述第一环节为所述第二环节的前置环节；获取所述获客转化率预估结果并输出。采用上述方案，能够提高获客转化率预估精度。
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公开(公告)号：CN110807452A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910963721.5
申请日：2019-10-11
Applicant: 上海上湖信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开一种预测模型构建方法、装置、系统及银行卡卡号识别方法，属于计算机技术领域。预测模型构建方法包括：获取银行卡的银行卡样本图像并对银行卡样本图像进行计算处理以得到候选区域；将银行卡样本图像以及候选区域输入一Fast-R-CNN模型，根据预设的分类标签、与分类标签对应的回归位置以及Fast-R-CNN模型输出的分类预测结果、与分类预测结果对应的回归位置预测结果对Fast-R-CNN模型进行训练，将训练后的Fast-R-CNN模型确定为预测模型。本发明不同于大多数OCR的方法，无需额外进行字符分割、图像处理等工作，是一种端到端的方法，可以避免图像切割等过程带来的识别误差。
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公开(公告)号：CN110796179A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910967125.4
申请日：2019-10-12
Applicant: 上海上湖信息技术有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N20/00 , G06F16/9535
Abstract: 一种用于模型训练的样本数据处理方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：获取待处理样本数据，待处理样本数据包括应用程序列表；对于应用程序列表中的每一应用程序，获取应用程序的至少一个属性信息；对于每一属性信息，根据预设映射表确定所述属性信息关联的码值，所述预设映射表记录有属性信息与码值的关联关系；对于每一应用程序，基于所述应用程序的至少一个属性信息各自关联的码值生成编码信息；统计所述应用程序列表中所有应用程序各自对应的编码信息，其中，统计结果作为处理后的样本数据输入模型进行训练。通过本发明提供的方案能够充分利用应用程序列表中的冷门应用程序，以优化模型训练效果，使训练得到的模型更能体现用户偏好。
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公开(公告)号：CN110189013A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910434227.X
申请日：2019-05-23
Applicant: 上海上湖信息技术有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种业务流程的确定方法、装置、设备及介质，解决了现有技术在应用程序中增减业务流程及改变业务流程顺序时，均需要重新发版，灵活性较差的问题，所述方法包括：接收客户端发送的业务请求，所述业务请求中包含所述客户端所属用户的用户标识；根据预先配置的用户标识与业务流程的对应关系，确定所述客户端所属用户的用户标识对应的目标业务流程；基于预先获取的用户注册数据对所述目标业务流程进行处理，生成业务流程数据；将所述业务流程数据发送至客户端。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110083341A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910316922.6
申请日：2019-04-19
Applicant: 上海上湖信息技术有限公司
IPC: G06F8/30
Abstract: 本发明实施例提供了一种前端开发平台、前端开发方法及页面显示方法，涉及前端开发环境技术领域，前端开发平台中设置基础框架模块，用于保存前端基础框架，设置业务模块用于保存不同的业务的业务代码，然后采用管理模块对框架模块和业务模块分别打包并构建离线资源包，将离线包预置在客户端，即减小业务代码体积，又实现online与offline双活，从而提高了页面打开速度。其次，由于框架和业务代码完全分离，框架被各业务线复用，因此业务线代码可独立快速迭代，减小开发难度。针对不同的渠道(APP、微信、M站)建立一个前端基础框架，并复用此支持跨端的框架，避免针对每个渠道研发一套业务线代码，从而大幅度节省开发人力成本。
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公开(公告)号：CN117750118A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311699161.X
申请日：2023-12-11
Applicant: 上海上湖信息技术有限公司
IPC: H04N21/4367 , H04N21/437 , H04N21/239 , H04N21/472 , H04N21/61 , H04N21/6332 , H04N21/654
Abstract: 本申请提供一种信息传输方法及装置，该方法包括：终端设备向服务器发送连接建立请求；终端设备接收来自服务器的连接建立响应；在连接建立响应指示终端设备与服务器连接建立成功时，终端设备开启录屏功能；终端设备接收来自服务器的M条操作指令，M为正整数；终端设备向服务器发送视频数据帧，视频数据帧为终端设备在执行M条操作指令的过程中通过录屏功能获得的。采用上述方法，服务器可以获取到终端设备执行M条操作指令过程中的完整视频数据，能够提升服务器获取到的视频数据的真实性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117632107A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210985324.X
申请日：2022-08-17
Applicant: 上海上湖信息技术有限公司
IPC: G06F8/34 , G06F8/65 , G06F16/2455
Abstract: 本申请实施例提供了一种接口聚合方法、装置、计算机设备和存储介质，涉及通信技术领域，该方法包括：接收终端设备发送的针对目标业务的业务请求，其中，业务请求中至少携带目标业务的业务名称。基于业务名称从开发后台，获得目标业务对应的接口聚合逻辑文件，其中，接口聚合逻辑文件是预先通过可视化编辑器获得的。基于接口聚合逻辑文件，依次从多个业务后台获得子业务数据。将获得的子业务数据进行组合，获得业务响应文件，并将业务响应文件发送至所述终端设备。通过可视化编辑器预先获得不同业务对应的接口聚合逻辑文件，实现针对不同业务的接口聚合服务，在需要更新接口聚合服务时，不需要重新编辑代码，更新更加灵活。
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公开(公告)号：CN117130876A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311171994.9
申请日：2023-09-12
Applicant: 上海上湖信息技术有限公司
IPC: G06F11/32 , G06F18/241 , G06F11/30
Abstract: 本申请实施例提供了一种针对异常软件的告警方法、装置、设备及存储介质，涉及自动化技术领域，该方法包括：获取监控区域内各终端上安装的各软件的软件信息；针对各软件中的任一软件，根据软件的软件信息从软件信息库中确定软件所属的软件类型；针对潜在风险型的任一软件，通过异常信息库监控软件的使用风险，在确定软件存在使用风险时，触发针对软件及安装有软件的终端的告警信息。通过获取监控区域内的终端上的安装软件，可以获取到需要判别的软件，避免了无效获取。通过将获取到的软件与异常信息库做比对，可以自动将获取到的软件进行分类，并根据分类结果与异常信息库做比对，无需人为操作分类和风险判断，可以自动获取风险软件。
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公开(公告)号：CN110795828A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910963696.0
申请日：2019-10-11
Applicant: 上海上湖信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开一种建模方法及装置，该方法为：获取第一样本及第二样本；将预设权重为p的第二样本联合第一样本输入至基础模型中训练获得目标模型，其中，0≤p≤1；将第三样本输入目标模型测试获得测试结果；确定测试结果满足预设条件的目标模型为结果模型；其中，第一样本属于目标业务样本，第二样本为目标业务以外的其他业务的样本，第三样本为第一样本以外的目标业务样本，该方法基于少量的目标业务样本，结合目标业务样本以外的其他业务样本(第二样本)，来获得足够的样本量来进行目标模型的训练，将目标业务样本权重设为1，而将其他业务样本的权重取值设为[0，1]之间，结合网格搜索确定权重值，从而提高样本量较少的模型训练的准确性。
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