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公开(公告)号：CN113038537A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201911344039.4
申请日：2019-12-24
Applicant: 中国移动通信集团四川有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种分配移动网络频谱资源的方法和电子设备，用以解决移动网络频谱资源利用不合理的问题。本申请提供的方案包括：首先获取多个样本数据；然后，通过预设聚类算法对多个样本数据进行聚类并对聚类结果打标签；接着，获取多个目标网络在目标时刻的目标样本数据，并基于目标样本数据所述的聚类结果及对应的标签，确定多个目标网络在目标时刻的目标负荷类型；最后，根据目标负荷类型相对应的分配规则将预设频段的频谱资源分配给至少一个目标网络。本方案能根据样本数据确定目标样本数据对应的目标负荷类型，进而根据实际网络负荷对应的分配规则对预设频段的频谱资源进行合理分配，缓解网络拥塞，充分利用频谱资源，优化用户体验。
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公开(公告)号：CN112653790A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011540518.6
申请日：2020-12-23
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04M1/72454 , H04M1/72451 , H04M1/72484
Abstract: 本发明实施例涉及通信领域，公开了一种自动接听来电的方法、装置、终端设备和可读存储介质。其中，方法包括：当收到电话来电时，启动终端设备上的加速传感器和陀螺仪，获取所述终端设备的运动状态信息；如果所述运动状态信息为接听动作，从所述运动状态信息中获取接听动作特征数据；将所述接听动作特征数据与预先设置的标准接听动作特征数据进行比较，获取第一比较结果；如果所述第一比较结果在预先设置的第一误差区间范围内，自动接听所述电话来电。本技术方案应用在终端设备接听电话的过程中。
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公开(公告)号：CN115514501B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202110618433.3
申请日：2021-06-03
Applicant: 中国移动通信集团四川有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种封堵网络攻击的方法和装置，用以解决封堵网络攻击的有效性低的问题。本申请提供的方案包括：获取目标网络设备发送的数据包途径的至少一个设备的互联网协议地址，目标网络设备表征发起网络攻击的设备；根据本地网络设备清单从数据包途径的至少一个设备中确定边界网络设备，边界网络设备包括连接在本地网络与非本地网络之间的本地网络设备，本地网络设备清单包括本地网络设备的互联网协议地址；控制边界网络设备对目标网络设备的互联网协议地址执行封堵操作。不论发起网络攻击的目标网络设备是否是本地网络设备，通过本发明实施例的方案均能快速确定边界网络设备，进而有效地实现封堵，避免网络攻击扩散，提高网络安全性。
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公开(公告)号：CN116643851A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202210138324.6
申请日：2022-02-15
Applicant: 中国移动通信集团内蒙古有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种任务调度方法及装置。所述方法包括：在当前目标时间间隔内的待处理任务数量大于目标任务总数量的情况下，按照任务处理人对应的第一任务队列长度分配待处理任务；其中，所述第一任务队列长度是基于所述任务处理人的目标任务数量、所述任务处理人的任务处理速度和所述任务处理人的任务处理时长确定的。本申请实施例提供的任务调度方法及装置，可以根据任务处理人的目标任务数量、任务处理速度和任务处理时长，设计对应的可变任务处理队列，降低了任务调度的频繁性和单向性，从而提高了任务调度的灵活性和均衡性。
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公开(公告)号：CN115442059A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110618708.3
申请日：2021-06-03
Applicant: 中国移动通信集团四川有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种渗透测试方法、装置及电子设备。方法包括：多轮迭代执行：基于目标对象的漏洞元素集，确定本轮渗透测试的规则路径；按照本轮渗透测试的规则路径，对目标对象进行渗透测试，得到本轮渗透测试的渗透测试结果；其中，若本轮渗透测试确定出目标对象新的漏洞元素，则将该新的漏洞元素添加至所述目标对象的漏洞元素集，并进入一下轮渗透测试。在渗透测试迭代结束后，或者，渗透测试的迭代次数达到预设次数要求时，基于最新一轮渗透测试的渗透测试结果，确定目标对象存在的漏洞。本发明的方案对目标对象进行多轮迭代的渗透测试，在这一过程中能够自动挖掘目标对象新的漏洞元素，以在下一轮中进行验证，从而智能化实现漏洞元素的深度挖掘。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113038537B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN201911344039.4
申请日：2019-12-24
Applicant: 中国移动通信集团四川有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种分配移动网络频谱资源的方法和电子设备，用以解决移动网络频谱资源利用不合理的问题。本申请提供的方案包括：首先获取多个样本数据；然后，通过预设聚类算法对多个样本数据进行聚类并对聚类结果打标签；接着，获取多个目标网络在目标时刻的目标样本数据，并基于目标样本数据所述的聚类结果及对应的标签，确定多个目标网络在目标时刻的目标负荷类型；最后，根据目标负荷类型相对应的分配规则将预设频段的频谱资源分配给至少一个目标网络。本方案能根据样本数据确定目标样本数据对应的目标负荷类型，进而根据实际网络负荷对应的分配规则对预设频段的频谱资源进行合理分配，缓解网络拥塞，充分利用频谱资源，优化用户体验。
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公开(公告)号：CN115249371A
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110469806.5
申请日：2021-04-28
Applicant: 中国移动通信集团四川有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/48 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种人脸识别模型的训练方法、装置及电子设备。方法包括：对样本用户的人脸图像集进行特征提取，得到特征值矩阵，人脸图像集包含有样本用户在多个预设面部状态维度下的多种呈现的人脸图像，预设面部状态维度包括面部表情、面部光照强度、面部遮挡物中的至少一者。对特征值矩阵进行奇异值分解，以基于得到的奇异值构建样本用户的特征向量。基于样本用户的特征向量和对应的识别分类标签对预先设置的人脸识别模型进行训练。本发明通过奇异值分解对样本用户的人脸图像的特征值矩阵转换为奇异值，并基于奇异值构建特征向量，可显著降低特征维数产生的训练算量。训练后的人脸识别模型对光照、遮挡、表情等面部状态变化有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113032534A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201911344249.3
申请日：2019-12-24
Applicant: 中国移动通信集团四川有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/30
Abstract: 本说明书实施例公开了一种对话文本的分类方法和电子设备，用于提高对话文本的分类效率。该方法包括：获取对话文本；通过多层次自注意力机制的编码器对对话文本进行编码，得到对话文本的文档向量；计算文档向量分别与多个原型网络的向量距离；其中，上述多个原型网络对应多个类别，上述多个原型网络是基于类别已经确定的样本对话文本训练得到；基于计算得到的向量距离以及上述多个原型网络的类别，确定对话文本的类别。
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公开(公告)号：CN112564839A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011334102.9
申请日：2020-11-24
Applicant: 中移(杭州)信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例涉及通信领域，公开了一种时间同步方法、终端、存储介质。本发明中，在自组网内部设置一个主时间服务节点，该节点通过串口连接一个GPS接收机，主时间服务节点通过串口获取并解析GPS接收机获取的报文信息，从而得到UTC时间，通过此种方式获取UTC时间的速度较快，提高了自组网与UTC同步的效率和精确度。同时，由于本申请无需部署额外的时间服务器，并不会对自组网各节点的移动范围进行限制，保持了自组网的各节点原有的移动范围。
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公开(公告)号：CN111813764A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910291155.8
申请日：2019-04-11
Applicant: 中国移动通信集团四川有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 李丹
IPC: G06F16/215 , G06F16/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/30
Abstract: 本申请提供一种投诉预测模型的训练方法、装置及电子设备。方法包括：从移动用户中选取样本用户；确定样本用户对应至少一种特征维度的特征值；至少一种特征维度包括移动用户属性、移动网络属性和移动业务属性中的至少一者；将样本用户对应至少一种特征维度的特征值作为投诉预测模型的输入，将指示样本用户是否具有投诉行为的标签作为投诉预测模型的输出，对投诉模型进行训练。本申请基于移动网络中样本用户对应的移动用户属性、移动网络属性和移动业务属性中至少一者的特征值，对预测投诉模型进行训练，使得预测投诉模型具被识别移动网络中潜在投诉用户的能力，从而为改善潜在投诉用户的网络质量提供依据，实现对投诉事件的防患于未然。
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