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公开(公告)号：CN119249308A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411100861.7
申请日：2024-08-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06Q10/047 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G01C21/20
Abstract: 本发明设计了一种基于多维度历史行为轨迹数据的用户位置预测方法，涉及时空数据挖掘技术领域。本方法该方法首先从用户使用基于位置的APP历史行为日志中读取用户的位置信息、网络行为信息和社交关系信息，针对其数据特点对其预处理并获得数据集；设计了轨迹剪切、轨迹遮蔽、停留点简化、停留点位置偏移、行为变换、行为遮盖这6种数据增强方法，之后通过一种自监督对比学习训练模型完成训练，从而更全面的提取用户行为特征，从在此基础上实现用户位置预测。本发明方法充分利用了位置信息、网络行为信息和社交关系信息多种维度特征，提升了模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN119249307A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411100860.2
申请日：2024-08-12
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06Q10/047 , G01C21/20
Abstract: 本发明设计了一种基于时空网格化编码挖掘热点区域和热点路线的方法，以跑步APP为例，通过分析跑步APP内的用户运动记录数据，来挖掘并推荐城市内的热点运动地区和热点跑步路线。该方法首先对用户运动记录数据进行预处理和层次化数据处理，以准确还原用户的真实运动轨迹。采用一种时空网格化编码方法，以对用户轨迹数据进行高效压缩和表示。最后，利用数据分析算法处理时空网格化编码，实现对城市内热点运动地区和热门跑步路线的挖掘，从而提升跑步爱好者的使用体验。本发明通过综合考虑静态地理信息和动态环境因素，为跑步爱好者提供既安全又舒适的运动地区和跑步路线推荐，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN119091861A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411149307.8
申请日：2024-08-21
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L15/183 , G10L15/26 , G10L21/0232 , G10L19/26
Abstract: 本发明涉及语音转写领域，尤其涉及基于人工智能的语音转写加速方法，包括以下步骤：(S1)获取原始语音数据，对获取的原始语音数据先预处理再增强处理，对增强后的语音数据进行特征提取，得到语音特征，基于语音特征进行语音识别，得到识别结果；(S2)根据识别结果生成初步转写文本，通过自适应动态文本优化算法对初步撰写文本进行优化，得到优化后的转写文本，同时在转写过程中通过优化加速算法优化转写效率。本发明公开的基于人工智能的语音转写加速方法，减少了背景噪声和其他干扰，提高了最终撰写文本的准确性和速度。
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公开(公告)号：CN113742478B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202010474192.5
申请日：2020-05-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/295 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种针对海量文本数据的定向筛选架构及方法。本方法步骤包括：1)使用关键词匹配方法从待筛选文本中获取疑似目标文本；2)从已标注的目标文本中提取常用句式，并分为与业务强相关句式、与业务弱相关句式；对待筛选文本进行模糊句式匹配，如果与业务强相关句式匹配，则将文本判断为目标文本，否则为疑似目标文本；3)对每一疑似目标文本进行分类；4)根据疑似目标文本匹配上的关键词的个数确定文本的评估值E1；根据分类判别结果，确定文本的评估值E2；基于文本与外部辅助语料的信息匹配结果确定文本的评估值E3；然后基于评估值E1～E3，计算得到文本最终评分反馈给研判层；5)研判层确定反馈的文本是否为目标文本。
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公开(公告)号：CN110719592B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN201910992033.1
申请日：2019-10-18
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04W12/128
Abstract: 一种兼容4G和5G网络的防范诈骗电话的系统与方法，包括：业务管理装置，将通话检测策略数据下发给汇聚装置，并接收汇聚装置上传的呼叫数据；汇聚装置，根据通话检测策略数据，从样本数据中提取特征信息，并加密，再将加密后的通话检测策略数据和特征信息发给各个前端接入装置；同时，将各个前端接入装置发来的呼叫数据还原后回传给业务管理装置；前端接入装置，根据收到的通话检测策略数据，对触发至核心网元的呼叫进行信令的实时解析，并将符合通话检测策略的呼叫数据回传给汇聚装置。本发明属于信息技术领域，能构建一套兼容4G并适配5G分组化、扁平化网络下的诈骗电话防范网络，保障不断演进的电信网络架构下的通信安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113765556A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111134795.1
申请日：2021-09-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413 , H04B17/318 , H04L5/00 , H04L25/02 , H04W12/00
Abstract: 本公开提供一种数据传输方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：接收合法用户发送的导频信号；根据所述导频信号进行信道估计，获得信道状态信息；对所述信道状态信息进行混合预编码，获得混合预编码矩阵；基于零空间的人工辅助噪声序列对所述信道状态信息进行预编码，获得人工噪声预编码矩阵；使用所述混合预编码矩阵和所述人工噪声预编码矩阵进行数据传输。该方法可以保证基站与合法用户间数据的安全传输。
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公开(公告)号：CN109359126B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201811009136.3
申请日：2018-08-30
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/2453
Abstract: 本发明属于数据查询技术领域，具体而言，涉及一种基于业务用户习惯的智能学习查询模型的构建方法，包括如下步骤：S1、从数据源中获取业务用户的数据查询记录；S2、根据步骤S1中得到的所述数据查询记录，进行数据查询习惯分析；S3、根据步骤S2中得到的数据查询习惯分析结果构建查询模型。本发明还提供了一种基于业务用户习惯的智能学习查询系统。本发明通过对业务用户的数据查询习惯进行分析，针对分析结果制定数据查询方案，构建查询模型，能够提前将业务用户关注的数据推送给业务用户，具有查询时间短、用户体验效果好的特点。
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公开(公告)号：CN112466281A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011092988.0
申请日：2020-10-13
Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Abstract: 本发明公开了有害音频识别解码方法及装置，该方法包括：获取待识别音频数据，提取待测音频中的声学特征，对所述声学特征进行有效音频检测得到有效音频段；将所述有效音频段输入到有害音频分类网络模型，从文本意图的角度对待测样本进行分类，输出文本集合分类结果；将所述文本集合分类结果输入声学模型中输出解码结果。本发明通过对声学特征进行有效音频检测得到有效音频段；将所述有效音频段输入到有害音频分类网络模型，从文本意图的角度对待测样本进行分类，输出文本集合分类结果；将所述文本集合分类结果输入声学模型中输出解码结果，通过构建元学习的目标函数，获取大数据量的意图分类网络参数更新过程，提高有害音频识别解码的准确率。
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公开(公告)号：CN111901818A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010541708.3
申请日：2020-06-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 珠海高凌信息科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于MAP信令的核心网网元异常行为的判断方法、装置及介质的技术方案，包括：S100，对发起方的MAP信令进行解析，获取发起方的MAP信令对应的源地址及目标地址；S200，根据源地址及目标地址判断发起方的第一异常行为，根据第一异常行为对发起方的后续MAP信令进行持续监控；S300，获取持续监控的MAP信令的一项或多项参数，根据参数判断发起方的第二异常行为。本发明的有益效果为：还原异常方法入手，通过现网数据与已知异常方法拟合的方法，在合规的MAP信令中分析识别网元异常行为。
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公开(公告)号：CN111785281A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010554305.2
申请日：2020-06-17
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 讯飞智元信息科技有限公司
IPC: G10L17/02 , G10L17/04 , G10L17/06 , G10L17/18 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开了一种基于信道补偿的声纹识别方法及系统，该方法包括如下步骤：步骤SS1：初始化去噪网络G和判别网络D；步骤SS2：输入噪声音频到去噪网络G，生成fake音频，将所述fake音频和真实的干净音频送入到判别网络D进行训练，更新判别网络D的网络参数，得到新一代判别网络D1；步骤SS3：冻结判别网络D1的参数，在去噪网络G中输入噪声音频，同时将对应的判别标签设为True，来欺骗判别网络D1；步骤SS4：重复步骤SS2至步骤SS3，直至判别网络D收敛，转入步骤SS5；步骤SS5：去噪网络G输出增强音频信号。本发明对于声纹识别大幅提高了整体准确率。
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