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公开(公告)号：CN114238925A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111562393.1
申请日：2021-12-20
Applicant: 中国电信集团系统集成有限责任公司
IPC: G06F21/41
Abstract: 本发明公开了一种基于JWT令牌的不互信异构系统聚合鉴权认证方法，包括：步骤一、建立总平台、多个子平台；步骤二、接收用户登录总平台或子平台进行认证的指令，总平台生成token字符串发送至子平台，子平台解析用户输入的认证信息，并通过RSA算法生成RSA公钥和RSA私钥，将token进行RSA私钥加密，然后把加密后的token和RSA公钥发送至总平台，总平台使用RSA公钥解密，若收发的token一致，则总平台、子平台信任构建成功；步骤三、通过用户登录总平台对子平台访问的请求，并在子平台授权范围内调用业务接口。本发明能够在主平台中能够实现对多个子平台的用户认证，在子平台中实现对用户的权限限制。
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公开(公告)号：CN114077836A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111373470.9
申请日：2021-11-19
Applicant: 中国电信集团系统集成有限责任公司
IPC: G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于异构神经网络的文本分类方法及装置，所述方法包括：步骤S1，结合训练数据集合中的实际分类体系的树形结构，构建与该树形结构对应的N层文本分类多叉树，并根据N层文本分类多叉树的结构，将训练数据集合中的训练数据分别写入到各层级对应的分类文件中，对各分类文件的中文文本进行分词，并进行特征选择保存到对应的特征文件中；步骤S2，构建与该树形结构对应的文本异构神经网络；步骤S3，设定异构神经网络算法参数，及参数调整，迭代生成训练数据的每个分类与子分类模型并保存，用验证数据集进行准确率判定，本方法将类别及类别间层级关系也加入异构神经网络中，对类别显示地学习向量表示，环节数据稀疏性问题。
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公开(公告)号：CN114063922A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111360629.3
申请日：2021-11-17
Applicant: 上海理想信息产业(集团)有限公司 , 中国电信集团系统集成有限责任公司
IPC: G06F3/06 , G06F16/2455 , G06F16/27
Abstract: 本发明实施例涉及数据库技术领域，公开了一种主从库流复制加速方法及装置、设备及介质。该方法包括：根据日志中的已回放记录从磁盘中周期性读取数据文件并加载至操作系统缓存，从日志中获取待更新记录，根据待更新记录从操作系统缓存中查找待更新记录对应的数据文件页；采用多线程对待更新记录及其对应的数据文件页进行并行合并。本发明实施例通过从操作系统缓存中获取待更新日志的数据文件以及采用多线程并行回放日志，从而可大幅提高日志回放速度，降低日志回放延时，提高主从库流复制数据一致性。
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公开(公告)号：CN113434797A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110725319.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 中国电信集团系统集成有限责任公司
IPC: G06F16/957
Abstract: 本发明公开了一种网页信息提取方法及装置，属于信息识别领域。该方法包括：获取待识别网页数据；根据视觉信息算法对所述待识别网页数据进行分块，得到网页视觉块；将所述网页视觉块进行标注，得到待提取元数据；对所述待提取元数据进行提取操作，得到目标数据。本发明提出了不依赖于网页设计风格，充分利用网页上下文信息提取网页结构化数据的文章型网页信息抽取方法，解决了现有技术算法效率低和网页设计风格变化导致的节点合并效果差的技术问题，以及上下文信息利用少和信息提取精度不足的技术问题。
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公开(公告)号：CN113807255A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111095216.7
申请日：2021-09-17
Applicant: 中国电信集团系统集成有限责任公司
Abstract: 本发明实施例提供关节点预测的方法、存储介质和电子装置，所述方法包括：获取待测关节点序列，并进行初始化和DCT变换，利用编码器对DCT变换后原始尺度的关节点序列进行不同尺度的节点聚合，对聚合后各尺度的关节点进行特征提取和跨尺度特征融合，获得不同尺度的关节点特征，将所述不同尺度的关节点特征按照尺度大小排序后，输入解码器进行解码，将解码器的输出与DCT变换后原始尺度的关节点序列相加，对相加结果进行IDCT变换，获得关节点预测序列。本发明解决了采用RNNs带来的误差累计和长期依赖捕捉不足的问题，同时能够很好的建模人体各关节点间的协同运动关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112487227A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011358906.2
申请日：2020-11-27
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电信集团系统集成有限责任公司
Abstract: 本申请公开了一种深度学习的细粒度图像分类方法，该方法包括：重复如下步骤：通过类间采样器从数据集中随机采样不同类的两张图像，生成图像对，将其输入到骨干网络进行训练；通过类内采样器从数据集中随机采样同类的两张图像，生成图像对，将其输入到骨干网络进行训练；从数据集中随机采样一张图像，将其生成骨干网络进行训练和分类预测；分析如上所述的分类预测结果，采样增强模块指导类间采样器和类内采样器生成图像对；本申请提供的一种基于三阶段深度学习的细粒度图像分类方法及系统，通过各个子模块，混合增强模块得以更好的解决细粒度图像分类任务中类内差异大类间差异小的问题。
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公开(公告)号：CN114218373A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111555700.3
申请日：2021-12-17
Applicant: 中国电信集团系统集成有限责任公司
IPC: G06F16/332
Abstract: 本发明涉及数据检索技术领域，具体公开了一种大容量文本内容检索方法和系统，所述方法包括根据预设的间隔字长截取已存储的文本信息，得到待检文本；提取所述待检文本的关键词，并向所述关键词插入所述待检文本的标号；统计含有标号的关键词，得到基于标号排序的查询表；其中，所述查询表中包括关键词项以及对应的次数项；其中，所述关键词还包括相对于待检文本头部字节的偏移量。本发明通过提取文本信息的含有偏移量的关键词，生成以关键词为内容的检索表，当含有检索词条的检索请求时，根据检索词条中的关键字匹配，找到对应的偏移量，确定目标信息并显示，无需对文本信息进行遍历，检索速度极快。
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公开(公告)号：CN113435337A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110720136.X
申请日：2021-06-28
Applicant: 中国电信集团系统集成有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于可变形卷积和注意力机制的视频目标检测方法及装置，属于图像检测领域，该方法包括：获取原始图像数据；将所述原始图像数据输入至预设网络中，得到第一模型数据，其中，所述预设网络中包括：可变形卷积；根据所述第一模型数据，通过加入预设网络结构得到第二模型数据；根据所述第二模型数据生成检测结果。本发明解决了对露天矿区等具有复杂情况现场的工程车辆、工作人员等视频监控目标的精准识别和实时识别问题。
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公开(公告)号：CN112487229A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011364185.6
申请日：2020-11-27
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电信集团系统集成有限责任公司
Abstract: 本申请提供细粒度图像分类方法、系统及预测模型的训练方法，细粒度图像分类方法包括：重复如下步骤，直至更新后的第一层为神经网络的最后一层：接收神经网络的第一层的输出特征，作为可学习的非局部模块的输入特征；将非局部模块的输出特征作为神经网络的第一层的输入特征；用第二层更新第一层；并且，若更新后的第一层为神经网络的最后一层，则将神经网络的最后一层的输出特征输入分类网络中；将分类网络的输出特征作为预测结果并输出。本申请在神经网络的每两层之间插入一个可学习的非局部模块，使得每一层的神经元的感受野大小与物体部分大小匹配，可以更好的关联多层多尺度的特征，有效的提升细粒度图像分类中神经网络的性能。
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公开(公告)号：CN112487227B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202011358906.2
申请日：2020-11-27
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电信集团系统集成有限责任公司
Abstract: 本申请公开了一种深度学习的细粒度图像分类方法，该方法包括：重复如下步骤：通过类间采样器从数据集中随机采样不同类的两张图像，生成图像对，将其输入到骨干网络进行训练；通过类内采样器从数据集中随机采样同类的两张图像，生成图像对，将其输入到骨干网络进行训练；从数据集中随机采样一张图像，将其生成骨干网络进行训练和分类预测；分析如上所述的分类预测结果，采样增强模块指导类间采样器和类内采样器生成图像对；本申请提供的一种基于三阶段深度学习的细粒度图像分类方法及系统，通过各个子模块，混合增强模块得以更好的解决细粒度图像分类任务中类内差异大类间差异小的问题。
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