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公开(公告)号：CN108170407B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201611103938.1
申请日：2016-12-05
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团公司
Inventor： 张大朋
IPC: G06F8/20
Abstract: 本发明公开了一种获取目标数据的方法及装置，在获取目标数据的过程中首先需要确定的是调用切入点处理函数后接收到的数据是否为目标数据，而不是首先去判断是否需要申请用户凭证，可以有效减小在各接口处加入的确定是否申请用户凭证的数量，解决了大量代码冗余的问题；同时，由于切面化的模块设计，如果业务上不再需要申请用户凭证，可以以组件的方式直接将其从代码中移除，不会修改其它的模块代码，使得模块更加清晰化，实现了模块的高内聚低耦合。
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公开(公告)号：CN108170407A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201611103938.1
申请日：2016-12-05
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团公司
Inventor： 张大朋
IPC: G06F8/20
Abstract: 本发明公开了一种获取目标数据的方法及装置，在获取目标数据的过程中首先需要确定的是调用切入点处理函数后接收到的数据是否为目标数据，而不是首先去判断是否需要申请用户凭证，可以有效减小在各接口处加入的确定是否申请用户凭证的数量，解决了大量代码冗余的问题；同时，由于切面化的模块设计，如果业务上不再需要申请用户凭证，可以以组件的方式直接将其从代码中移除，不会修改其它的模块代码，使得模块更加清晰化，实现了模块的高内聚低耦合。
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公开(公告)号：CN109492640A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201710819444.1
申请日：2017-09-12
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团公司
Abstract: 本发明公开了一种车牌识别方法、装置及存储介质。方法包括：对采集的图像信息进行图像特征提取；利用提取的图像特征，并基于分类器，识别图像中的车牌图片；分类器是通过对图像样本进行机器训练直至满足收敛条件后得到的模型；模型中的参数集合满足：使用分类器得到的分类结果获得的得分比不正确的类别至少高第一值；对识别的车牌图片进行特征提取，得到第一特征向量；在神经网络的输入层输入所述第一特征向量，在神经网络的至少一层隐藏层对第一特征向量进行输入到输出的映射得到第一中间向量，在神经网络的输出层对第一中间向量进行解码得到第一输出向量，并将解码错误值小于解码错误值阈值的第一输出向量对应的车牌字符作为识别的车牌字符。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111400548B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN201910000979.5
申请日：2019-01-02
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/735 , G06F16/9535 , G06F18/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习与马尔科夫链的推荐方法及设备，涉及机器学习技术领域。该方法包括：根据目标用户观看视频的历史行为信息，确定所述目标用户对应马尔科夫链的转移概率；根据所述转移概率，计算目标嵌入向量；根据所述目标嵌入向量和所述目标用户的属性信息，得到推荐的目标视频。本发明的方案，提升了针对用户推荐的准确性和训练时的收敛速度。
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公开(公告)号：CN110750626B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201810739259.6
申请日：2018-07-06
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及本发明涉及计算机技术，特别涉及一种基于场景的任务驱动的多轮对话方法及系统。用以提高服务系统的应答内容的准确性，以及提升系统处理效率。该方法为：便将服务指令进行了场景化处理，从而可以按照具体的意图场景，以对话方式提示用户不断输入服务指令的补充信息，直到明确用户的最终目的，并生成最终的应答内容，显然，采用这种多轮对话方式可以有效避免用户反复调整服务指令，并缩短了应答内容的确认时长，同时也提高了应答内容的确认精确性，进而有效提高了服务系统的处理效率以及服务质量。
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公开(公告)号：CN111400548A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910000979.5
申请日：2019-01-02
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/735 , G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习与马尔科夫链的推荐方法及设备，涉及机器学习技术领域。该方法包括：根据目标用户观看视频的历史行为信息，确定所述目标用户对应马尔科夫链的转移概率；根据所述转移概率，计算目标嵌入向量；根据所述目标嵌入向量和所述目标用户的属性信息，得到推荐的目标视频。本发明的方案，提升了针对用户推荐的准确性和训练时的收敛速度。
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公开(公告)号：CN110750626A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201810739259.6
申请日：2018-07-06
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及本发明涉及计算机技术，特别涉及一种基于场景的任务驱动的多轮对话方法及系统。用以提高服务系统的应答内容的准确性，以及提升系统处理效率。该方法为：便将服务指令进行了场景化处理，从而可以按照具体的意图场景，以对话方式提示用户不断输入服务指令的补充信息，直到明确用户的最终目的，并生成最终的应答内容，显然，采用这种多轮对话方式可以有效避免用户反复调整服务指令，并缩短了应答内容的确认时长，同时也提高了应答内容的确认精确性，进而有效提高了服务系统的处理效率以及服务质量。
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公开(公告)号：CN112307310A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910690967.X
申请日：2019-07-29
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62 , G06K9/66 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例公开了一种推荐方法及装置、设备、存储介质，其中，该方法包括：将待推荐用户的历史行为视为马尔科夫链，利用马尔科夫链确定第一特征向量；将所述第一特征向量输入至预先形成的推荐模型中，得到推荐结果；为所述待推荐用户推送所述推荐结果。
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