-
公开(公告)号：CN119248324B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411764469.2
申请日：2024-12-04
Applicant: 四川中电启明星信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 重庆邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F8/65 , G06F9/445 , H04L41/082 , H04L67/30
Abstract: 本发明公开了一种移动应用工作台配置方法，本发明涉及更新配置技术领域，解决了未通过设置寻找最佳更新时段的方式来进行关联更新的问题，本发明通过对移动应用工作台不同更新项的相关更新量以及具体的更新速率进行具体分析，对相关待更新项的更新均速区间进行关联确认，后续基于所确认的具体时间区间，对指定待更新项在过往的应用时段进行确认，并基于多个不同应用时段的相关交叉情况，来确定相关的交叉时段，并对交叉时段进行处理后，锁定对应的交叉时段序列，再从交叉时段序列中锁定对应的更新时段，方便对应的待更新项在具体的更新时段内执行对应的更新进程，以此完成具体的更新效果，方便对应待更新项在指定时段内进行关联更新。
-
公开(公告)号：CN118570523B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410608036.1
申请日：2024-05-16
IPC: G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于文本提示训练的深度学习牙种植体分类方法，涉及牙种植体分类技术领域，包括：融合知识特征和训练集中CBCT图像特征图的图像特征以形成联合特征；将联合特征和特征图拼接后嵌入类别标签特征，并获取标签‑像素相似图；对标签‑像素相似图进行处理以获取类别预测结果，并最小化损失函数以更新模型参数；将待测牙种植体的CBCT图像输入至训练好的牙种植体分类模型中以获取待测牙种植体类别；本发明通过对牙种植体相关的文本信息进行处理以作为知识特征，再融合知识特征和CBCT图像的图像特征以形成联合特征，以此通过牙种植体的文本信息约束牙种植体分类模型的学习训练，提高牙种植体分类模型的学习效率以及预测牙种植体类别的精准性。
-
公开(公告)号：CN119227142A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411757393.0
申请日：2024-12-03
Applicant: 四川中电启明星信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 重庆邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F18/211
Abstract: 本发明涉及数据共享技术领域，其公开了基于企业与应用双重权限认证的跨企业应用共享方法，包括步骤：特征信息获取、双重权限认证、应用共享，本发明企业和应用双重权限认证机制，严格匹配接收企业信息与提供企业信息的特征参数、接收应用信息与提供应用信息的属性参数，有效防止未经授权的访问和数据泄露，为跨企业资源共享筑牢安全防线；明确划分企业与应用特征信息，使共享提供方精确把控共享对象，提高资源共享的针对性和有效性，避免资源滥用；对共享资源进行验证处理，若不完整可重新获取，保证接收方得到完整可靠的应用资源。同时，该方法提高了资源利用率，促进企业间合作交流，易于管理和维护，提升企业信息化管理水平。
-
公开(公告)号：CN118608211B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411080489.8
申请日：2024-08-08
Applicant: 四川中电启明星信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/0251 , G06Q30/0241 , H04L67/306 , H04L67/55
Abstract: 本发明公开了基于企业用户画像分析的内容投放系统，包括信息获取端、内容甄选端、画像生成端、数据存储端和信息输出端，本发明涉及用户画像技术领域，解决了数据的综合体现的不清晰，没有很好地进行数据整合，内容杂乱，不能很好地反映企业当前状态的技术问题，本发明通过对企业画像的基本构成进行分析，并根据历史数据来分析基本构成的具体内容，最终来确定用户画像的基本构成信息，同时对基本构成信息的内容进行再度分析，综合历史数据来确定所需展示的画像内容，进一步地根据画像内容的数据容量来确定标准的标签类型，最终生成用户画像，从而能够对数据进行整体优化，更为方便直观地体现企业的自身特点。
-
公开(公告)号：CN118677937A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411147321.4
申请日：2024-08-21
Applicant: 四川中电启明星信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 重庆邮电大学
IPC: H04L67/1396 , H04L67/50 , H04L9/40 , H04L51/04
Abstract: 本发明公开了一种用于企业内外网即时通讯的系统及方法，涉及即时通讯技术领域。所述系统包括数据获取端、数据预处理端、行为数据分析端、实时行为向量获取端、向量夹角获取端、行为异常员工标记端和显示端；通过对异常行为员工进行标记，有助于相关管理人员及时对行为异常员工进行进一步的异常排查，避免内部滥用和外部入侵，提高了企业内外网即时通信的安全性，这有助于发现潜在的安全风险、内部威胁和员工不当的操作行为，提高了企业内外网即时通讯系统的安全性、效率和生产力，使得企业能够更好地监控和管理员工的行为，进一步保证企业内外网通讯的安全性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118656483A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411147231.5
申请日：2024-08-21
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 四川中电启明星信息技术有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 重庆邮电大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的人机交互对话系统，本发明涉及人机交互技术领域，解决了所接收到的文本内容数量较多，其人机在交互时，便存在识别困难的问题，本发明通过确认唤醒语音的声纹图谱，再采用预设的微宫格模板对声纹图谱进行覆盖，在基于具体的覆盖情况，来确定对应的标准宫格和不标准宫格，基于对应的个数，确定对应的声纹特征，采用此种声纹特征的确定方式，可快速锁定其对应唤醒语音的声纹特征，其锁定方式较快，时间较短；针对于高容量的文本内容，采用逐步分析文本特征并删除无关词的方式，来确定最终的待检索项，此种方式，可从文本中提取对应的特征内容，便于人工智能进行后期处理，提升交互速率，保障交互效果。
-
公开(公告)号：CN115482558A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211304013.9
申请日：2022-10-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于深度学习的数字化牙种植体分类方法，包括：实时获取的CBCT图像，对CBCT图像进行预处理；将预处理后的CBCT图像输入到训练好的多任务牙种植分类模型中的分割支路进行二值分割；根据分割结果对种植区域进行裁剪，得到裁剪图像以及Mask区域；将裁剪图像与Mask区域进行通道连接，将连接后的图像输入到多任务牙种植分类模型中的分类支路中，得到分类结果；多任务牙种植分类模型包括编码器、全关联特征增强模块、解码器、分割层、3个卷积注意力混合模块以及分类器；本发明采用渐进式网络训练来提取多粒度特征，能够有效地提高种植体系统的分类精度。
-
公开(公告)号：CN115278260A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210836143.0
申请日：2022-07-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于空时域特性的VVC快速CU划分方法及存储介质，属于视频编码领域，包括以下步骤：利用视频时域相关性，计算当前CU与通过运动估计后得到的其最佳匹配CU的绝对误差和(SAD)，通过SAD值的大小决定当前CU是否继续下一深度划分，提前终止部分CU的所有划分过程；然后，对需向下一深度继续划分的CU，利用视频帧空域特性，分析当前CU水平和垂直方向子块的纹理差异，判断其多叉树划分方向，提前跳过水平或垂直方向的多叉树划分过程。本发明可用于VVC帧间编码配置下的编码，在几乎不降低编码效率和编码质量的情况下，显著减少VVC的编码时间，可应用于视频会议和视频监控等对编码实时性要求较高的应用场景。
-
公开(公告)号：CN112911308B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110137388.X
申请日：2021-02-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/513 , H04N19/567 , H04N19/159
Abstract: 本发明请求保护一种H.266/VVC的快速运动估计方法及存储介质，属于视频编码领域，该方法包括步骤：S1，在编码器当前编码CU完成常规运动估计后，获取正在编码的CU数据。S2，根据步骤S1的CU数据，若当前编码的CU存在父CU且父CU为skip模式，则进入下一步骤S3，否则进入S6。S3，若常规运动估计的最优模式为双向预测L2，则进行L0，L1，L2的4‑affine运动估计并进入S4，否则进行L0，L1的4‑affine运动估计并进入S5。S4，若4‑affine运动估计的最优预测模式为L2，则进行L0，L1，L2的6‑affine运动估计并进入S6，否则进入S5。S5，进行L0，L1的6‑affine运动估计，并进入S6。S6，比较已经进行过的各个模式的率失真代价值，并选出率失真代价最小的模式作为最优的预测模式。
-
公开(公告)号：CN113923454A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111038604.1
申请日：2021-09-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/149 , H04N19/184 , H04N19/147 , H04N19/30
Abstract: 本发明请求保护一种视频编码码率控制LCU层比特分配方法及存储介质，方法包括：采用图像边缘检测算子计算待编码LCU像素的梯度值；根据统计前一编码帧每个LCU的均方误差和实际消耗的编码比特数，计算出待编码LCU的编码代价；以待编码LCU的梯度平均值和编码代价作为编码块纹理复杂度描述信息，经归一化处理，构建一种LCU层目标比特分配的权重因子；根据视频编码器初始量化参数值和阈值，对待编码LCU的目标比特值进行重新分配。本发明使LCU层的比特分配更合理，既能提高码率控制的精度，还能提高视频的编码质量，可用于H.265/HEVC和H.266/VVC等视频编码器中。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
77
records
(took 0.033 seconds)
