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公开(公告)号：CN114860377A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210451771.7
申请日：2022-04-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 张伟
Abstract: 本说明书实施例公开了一种针对容器运维的业务处理方法、装置以及设备，属于计算机运维技术领域。方案包括：确定目标业务容器对应的物理机；在所述物理机上，为所述目标业务容器启动与目标业务容器共享至少部分命名空间的伴生容器，并为所述伴生容器配置资源限制信息；在所述资源限制信息指示的限制下，获取所述伴生容器的资源；通过所述伴生容器与所述目标业务容器之间的交互，展示包含所述目标业务容器内的视图的运维管控界面，并利用所述资源执行针对所述目标业务容器的运维命令。
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公开(公告)号：CN111524150B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202010631309.6
申请日：2020-07-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种图像处理的方法，巧妙利用特征金字塔网络，根据高阶特征图和低阶特征图的不同特性，基于金字塔状排布的特征图，通过低阶特征图进行语义分割，通过高阶特征图进行实例分割，从而，在一个网络中实现全景分割，实现了一种轻量级的、计算速度较快的全景分割模式。
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公开(公告)号：CN111737522B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202010816354.9
申请日：2020-08-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/75 , G06F16/783 , G06F21/10 , G06F16/27 , G06F21/60 , G06F21/64 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书公开了一种视频匹配方法、基于区块链的侵权存证方法和装置，该基于区块链的侵权存证方法包括：获取目标视频的多个特征向量；基于所述目标视频的多个特征向量，从视频数据库中检索与所述目标视频相似的候选视频；基于所述目标视频和所述候选视频，构建所述目标视频和所述候选视频之间的时域相似度矩阵特征图；将所述时域相似度矩阵特征图作为深度学习检测模型的输入，以输出所述候选视频中与所述目标视频相匹配的视频片段和对应的相似度；当相似度大于或等于预设相似度阈值时，将包含有所述目标视频的摘要、所述候选视频中与所述目标视频相匹配的视频片段和对应的相似度的侵权证据上传至区块链中。
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公开(公告)号：CN111737522A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010816354.9
申请日：2020-08-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/75 , G06F16/783 , G06F21/10 , G06F16/27 , G06F21/60 , G06F21/64 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书公开了一种视频匹配方法、基于区块链的侵权存证方法和装置，该基于区块链的侵权存证方法包括：获取目标视频的多个特征向量；基于所述目标视频的多个特征向量，从视频数据库中检索与所述目标视频相似的候选视频；基于所述目标视频和所述候选视频，构建所述目标视频和所述候选视频之间的时域相似度矩阵特征图；将所述时域相似度矩阵特征图作为深度学习检测模型的输入，以输出所述候选视频中与所述目标视频相匹配的视频片段和对应的相似度；当相似度大于或等于预设相似度阈值时，将包含有所述目标视频的摘要、所述候选视频中与所述目标视频相匹配的视频片段和对应的相似度的侵权证据上传至区块链中。
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公开(公告)号：CN113673216B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111222905.X
申请日：2021-10-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F40/194 , G06F40/279
Abstract: 一种文本侵权检测方法、装置和电子设备，该方法包括：从目标文本中提取关键句子，并对关键句子进行向量化处理，得到与关键句子对应的关键句子向量；计算关键句子向量和原创句子向量之间的向量相似度，并基于向量相似度，确定与关键句子相似的候选句子；原创句子向量包括对原创文本中的原创句子进行向量化处理，得到的与原创句子对应的句子向量；基于关键句子向量和与候选句子对应的原创句子向量之间的向量相似度，计算目标文本和候选句子所属的候选文本之间的文本相似度，并基于文本相似度，确定目标文本是否为候选文本的侵权文本，以在目标文本为候选文本的侵权文本时，将候选句子作为目标文本针对候选文本的侵权细节，发布至区块链进行存证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113609316A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110850911.3
申请日：2021-07-27
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 , 蚂蚁区块链科技(上海)有限公司
IPC: G06F16/483 , G06F16/45 , G06K9/62
Abstract: 本说明书实施例提供了一种媒体内容相似度的检测方法和装置。该方法和装置可以应用于区块链技术中的版权保护。该方法包括：对目标媒体内容进行采样，得到基础帧数据；根据所述基础帧数据，确定目标媒体内容中的各个关键帧；确定参考媒体内容；得到预先确定的参考媒体内容中的各个关键帧；针对目标媒体内容的每一个关键帧，计算该关键帧与参考媒体内容中各个关键帧的各帧间相似度；根据计算出的各帧间相似度，确定目标媒体内容与参考媒体内容的整体相似度。该方法减少了计算量和存储量，同时也提升了检测的准确率。
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公开(公告)号：CN113011342A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110303810.4
申请日：2021-03-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 , 蚂蚁区块链科技(上海)有限公司
IPC: G06K9/00 , G06F16/483 , G06F16/438 , G06N3/04 , G06F21/10
Abstract: 本说明书实施例公开了用于版权侵权检索的特征提取、处理方法和系统。客户端在隔离环境中部署有特征提取模型的客户端部分，服务端部署有特征提取模型的服务端部分。对于每个待进行版权侵权检索的作品，客户端获得该作品的模型输入文件，将所述模型输入文件输入所述客户端部分，以获得客户端部分输出的待处理特征文件，将所述待处理特征文件通过能够连接网络的客户机上传给部署有所述服务端部分的服务端，以便服务端利用所述服务端部分处理所述待处理特征文件得到检索特征文件，并将所述检索特征文件与特征库中的侵权比对用特征文件进行比对，以获得侵权检索结果。
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公开(公告)号：CN110751646A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911031572.5
申请日：2019-10-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种利用车辆视频中的多个图像帧进行损伤识别的方法和装置，在损伤识别过程中，对于相邻的图像帧，一方面，通过光流变换进行帧与帧之间的损伤特征融合，另一方面，分别通过预先训练的神经网络处理各图像帧，得到标注边框，并将相邻帧间相对应的标注边框进行框与框之间的损伤特征融合。通过帧与帧之间，以及框与框之间，两个级别的特征融合，可以解决单张图片受限于角度、自然光照等因素导致的不利于损伤检测的影响，每一个图像帧都可以从邻近帧得到特征的补充，从而，可以提高损伤识别的准确度。
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公开(公告)号：CN119004107A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411123941.4
申请日：2024-08-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/126 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于长文本训练大语言模型的方法，所述大语言模型包括预训练的目标解码器，该方法包括：对目标长文本进行文本分割，得到多个文本块。将各个文本块输入文本编码器进行编码，得到各文本块对应的编码表征。将各个编码表征输入映射网络进行处理，得到映射至目标解码器的嵌入空间的映射表征。将多个文本块的映射表征，以及第一提示文本对应的文本表征，输入目标解码器，得到第一答案文本，其中第一提示文本用于指示大语言模型，根据映射表征，重述目标长文本。根据第一答案文本与目标长文本，确定第一损失。根据预测损失，更新文本编码器和所述映射网络，其中预测损失包含第一损失。
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公开(公告)号：CN115035314A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210685058.9
申请日：2022-06-15
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/764
Abstract: 本说明书实施例提供了一种网络模型的训练、图像特征的确定方法及装置。网络模型包括特征提取网络和分类器。在训练网络模型时，获取待训练的第一图像和对应的标注标签，利用特征提取网络提取第一图像的第一特征，对第一特征包含的特征元素进行映射，得到第一图像的伪哈希特征，该伪哈希特征中的特征元素的取值在两个预设数值之间；接着，利用伪哈希特征和分类器确定第一图像的预测概率，基于预测概率与标注标签之间的差异，确定预测损失，利用该预测损失，对网络模型进行更新。
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