内容分发网络调度方法及装置

    公开(公告)号:CN112218121A

    公开(公告)日:2021-01-12

    申请号:CN201910616623.4

    申请日:2019-07-09

    Abstract: 本发明公开了一种内容分发网络调度方法及装置,该方法包括:预先对每个调度节点配置相同的任播互联网协议地址,接收用户针对任播互联网协议地址的寻址请求,根据最短路由匹配算法,确定所述寻址请求对应的目标调度节点,通过所述目标调度节点接收用户发送的互联网电视视频资源获取请求,通过所述目标调度节点调度目标区域边缘服务节点内的内容分发网络边缘节点服务器,返回给用户相应的互联网电视视频资源。利用上述发明,由于每个调度节点都配置有相同的任播互联网协议地址,这样即使某个调度节点发生故障,其余的调度节点也可以处理用户发送的互联网电视视频资源获取请求并响应,有效地避免出现大范围互联网电视视频资源无法播放的情况。

    基于感知JND模型的量化水印方法和装置

    公开(公告)号:CN111325651A

    公开(公告)日:2020-06-23

    申请号:CN201811533587.7

    申请日:2018-12-14

    Abstract: 本发明实施例提供一种基于感知JND模型的量化水印方法和装置。所述方法包括水印嵌入的步骤以及水印提取的步骤,在所述水印嵌入和水印提取的过程中,所述方法包括:通过感知JND模型计算松弛向量;根据所述松弛向量调制量化步长;所述感知JND模型为:Tjnd(n,i,j)=TB·FLA·FM,其中,n为DCT块的索引,(i,j)对应DCT块内的位置,TB为对比敏感度函数,FLA为是亮度自适应因子,FM为对比度掩蔽因子。本发明实施例提出的感知JND模型为对比敏感度函数,亮度自适应和对比度掩蔽的联合效应模型,通过将感知JND模型应用于量化水印方案,能够准确地估计人类视觉冗余,具有统一保真度的条件下,更具鲁棒性。

    网络入侵检测模型的训练方法、装置、设备、介质及产品

    公开(公告)号:CN118827139A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410679908.3

    申请日:2024-05-28

    Abstract: 本申请公开了一种网络入侵检测模型的训练方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括:获取网络特征样本以及对应的网络入侵检测结果标签;将网络特征样本输入到预设模型中得到预测结果;根据标签和预测结果确定预设模型的模型参数集群的群体适应度权重,模型参数集群是预设模型的多个模型参数组合得到的;根据群体适应度权重,利用遗传算法确定目标模型参数集群;在目标模型参数集群的全局最优值对应的适应度不满足预设训练停止条件的情况下返回所述将网络特征样本输入到预设模型中直至满足预设训练停止条件,得到训练后的网络入侵检测模型。根据本申请实施例,保证了网络入侵检测模型的训练效果和精度,使网络入侵检测模型能够精准识别入侵行为。

    风险预测方法、装置、设备和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN117495087A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311432674.4

    申请日:2023-10-31

    Abstract: 本发明公开了一种风险预测方法、装置、设备和计算机可读存储介质,所述方法包括:获取用户数据,所述用户数据包括基础数据和行为数据;将预设第一比例的所述基础数据和所述行为数据输入长短时记忆结构LSTM模型,获取所述LSTM模型输出的隐含特征;将所述隐含特征和预设第二比例的所述基础数据、所述行为数据,输入至预设的风险预测模型,获取所述风险预测模型输出的用户的租借的逾期概率,以对租借风险进行预测。本发明通过LSTM模型输出的隐含特征,以及通过风险预测模型对用户数据进行处理,得到用户租借的逾期概率,准确确定了用户租借风险,提高了风险预测的效率。

    基于感知JND模型的量化水印方法和装置

    公开(公告)号:CN111325651B

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN201811533587.7

    申请日:2018-12-14

    Abstract: 本发明实施例提供一种基于感知JND模型的量化水印方法和装置。所述方法包括水印嵌入的步骤以及水印提取的步骤,在所述水印嵌入和水印提取的过程中,所述方法包括:通过感知JND模型计算松弛向量;根据所述松弛向量调制量化步长;所述感知JND模型为:Tjnd(n,i,j)=TB·FLA·FM,其中,n为DCT块的索引,(i,j)对应DCT块内的位置,TB为对比敏感度函数,FLA为是亮度自适应因子,FM为对比度掩蔽因子。本发明实施例提出的感知JND模型为对比敏感度函数,亮度自适应和对比度掩蔽的联合效应模型,通过将感知JND模型应用于量化水印方案,能够准确地估计人类视觉冗余,具有统一保真度的条件下,更具鲁棒性。

    一种离网用户识别方法及装置

    公开(公告)号:CN115529581A

    公开(公告)日:2022-12-27

    申请号:CN202110712358.7

    申请日:2021-06-25

    Abstract: 本发明公开了一种离网用户识别方法及装置,涉及通信技术领域,以解决相关技术对离网用户识别不够精准,导致转化率很低的问题。该方法包括:获取离网用户在第一预设时间段内的第一通讯对象集;获取第一通讯对象集中所有第一通讯对象在第二预设时间段内的异网通讯对象,得到第二通讯对象集;获取第二通讯对象集中每个第二通讯对象在第三预设时间段内的第三通讯对象集;分别将每个第三通讯对象集与第一通讯对象集进行相似度比较,并确定与第一通讯对象集相似度最高的第三通讯对象集对应的目标第二通讯对象为离网用户变更后的对象。这样,通过基于离网用户的通讯数据,对离网用户变更后的信息进行精准识别,可提高离网用户识别准确率和转化率。

    重要事件提取方法、装置及设备
    18.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115495971A

    公开(公告)日:2022-12-20

    申请号:CN202110670738.9

    申请日:2021-06-17

    Inventor: 程印超 郭叶 林琳

    Abstract: 本发明提供一种重要事件提取方法、装置及设备。本发明方法包括获取至少两个事件提取模型,每个所述事件提取模型基于其对应的参与应用所提供的本地数据在对应的终端侧训练得到;根据所述至少两个事件提取模型,得到共享重要事件提取模型;根据所述共享重要事件提取模型,分别从不同应用中抽取重要事件,所述重要事件为表征事件重要程度的参数满足其对应的预设条件的事件。本发明能够集中管理来自不同应用或不同终端的重要事件,方便用户对重要事件的统一管理。

    应用操作、配置方法、装置、终端、服务器及存储介质

    公开(公告)号:CN118819662A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410108033.1

    申请日:2024-01-25

    Abstract: 本申请公开了一种应用操作、配置方法、装置、终端、服务器及存储介质,其中,方法包括:终端基于用户输入的第一信息,确定出第一操作指令集合;所述第一信息表征用户的操作意图;基于预先配置的多个关联关系,确定出与所述第一操作指令集合关联的第一操作组合;每个所述关联关系用于关联一个操作指令与用于执行所述一个操作指令的一个操作组合;所述操作组合表征由不同类别的多个元素构成的操作序列;所述元素的类别包括应用功能和/或应用动作和/或应用内容;所述第一操作组合用于执行所述第一操作指令集合中的操作指令;基于所述第一信息,为所述第一操作组合中的全部或部分元素配置操作参数;执行配置了操作参数的所述第一操作组合。

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