-
公开(公告)号：CN118803994A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311459877.2
申请日：2023-11-03
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了下行功率控制方法、分配方法、装置、设备及存储介质，属于无线通信技术领域，可以实现用户级功率控制。所述方法包括：根据小区内目标用户设备反馈的信道质量指标，确定该目标用户设备的业务需求满足级别；获取与该目标用户设备对应的功率偏移值，并确定与该目标用户设备对应的目标样本，该目标样本的用户特征包括功率偏移值和业务需求满足级别；将该目标样本输入至预训练的机器学习模型，以得到该目标用户设备在该小区内的功率偏移适配值；如果资源网格的剩余功率符合功率限制条件，则将与该目标用户设备对应的功率偏移适配值作为与该目标用户设备对应的功率偏移值，以确定与该目标用户设备对应的发射功率。
-
公开(公告)号：CN118799584A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410240221.X
申请日：2024-03-04
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 浙江移动信息系统集成有限公司
Abstract: 本说明书一个实施例提供了一种基于图像的网络设备处理方法和装置，该方法包括：首先将获取的网络设备的待检测图像输入图像特征提取网络进行特征提取，获得多层特征图谱作为多尺度特征图谱，然后提取多尺度特征图谱中预设层级的特征图谱，并对特征图谱进行特征融合，获得融合特征，在此基础上，将融合特征输入关联特征提取网络进行关联特征提取和融合，获得融合关联信息的特征，最后将特征输入多层感知网络进行预测，获得关联目标检测结果，以此，从网络设备间的关联关系出发，提高了针对网络设备进行目标检测的准确率。
-
公开(公告)号：CN118797330A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311471296.0
申请日：2023-11-06
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 浙江移动信息系统集成有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 本申请公开了一种PON拓扑结构预测模型训练、PON拓扑结构预测方法。所述方法包括：获取第一训练样本集，所述第一训练样本集包括第一正样本和第一负样本；所述第一正样本为目标光ONU的光功率数据、所述目标ONU对应的第一二级分光器连接的多个ONU的光功率数据，所述第二负样本为所述目标ONU的光功率数据、所述目标ONU对应的第二二级分光器连接的多个ONU的光功率数据；根据所述第一训练样本集对待训练深度学习模型进行训练，得到PON拓扑结构预测模型，所述PON拓扑结构预测模型用于预测目标ONU与目标二级分光器是否连接；所述待训练深度学习模型中的特征提取器为基于对比学习算法训练得到的，用于生成ONU嵌入特征。
-
公开(公告)号：CN119233284A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411229181.5
申请日：2024-09-03
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W24/02 , H04W24/06 , H04L43/062 , H04L43/16 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种RRU设备检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品，其中方法包括：采用卷积变分自编码器，对待检测的RRU设备的用户测量数据进行降维和重构处理，得到重构后的用户测量数据；确定RRU设备的网络统计指标，采用Wasserstein生成对抗网络WGAN对网络统计指标进行增强处理，得到增强后的网络统计指标；基于岭回归算法将重构后的用户测量数据与增强后的网络统计指标关联，得到关联的网络统计指标的时序数据；将时序数据输入至预先构建的TCN预测模型，得到关联的网络统计指标对应的预测时序数据，根据时序数据和预测时序数据，得到RRU设备的异常检测结果。本发明提高了RRU设备检测的效率和准确率。
-
公开(公告)号：CN118823081A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202311576179.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 浙江移动信息系统集成有限公司
Abstract: 本申请涉及人工智能领域，提供一种机房人员定位方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：基于第一摄像头与机房的相对位置关系，进行空间建模，得到第一摄像头‑机房空间模型；若当前图像帧为波动帧，则对当前图像帧进行人体检测，得到机房人员在当前图像帧中的第一坐标；基于第一摄像头‑机房空间模型和第一坐标，确定机房人员的实际位置。本申请提供的机房人员定位方法通过构建空间模型，基于空间关系计算机房人员的空间位置，一方面，相较于传统目标检测算法，定位结果更加精确，另一方面，无需投入无线设备，在不牺牲定位精度的情况下，节约了机房建设成本与使用功耗。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118822608A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202311384056.7
申请日：2023-10-24
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06F18/213 , G06Q50/50 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及家庭无线网络优化领域，提供一种基于时序分析的家宽用户满意度预测方法及系统。所述方法包括：获取家宽用户数据；其中，家宽用户数据包括用户的历史投诉数据、网络性能数据、服务隐患数据和终端性能数据中的至少两种；将家宽用户数据输入至时序满意度预测模型中，得到时序满意度预测模型输出的满意度预测结果；其中，时序满意度预测模型是基于家宽训练数据和家宽训练数据对应的满意度评估真值训练得到的；时序满意度预测模型用于基于输入的家宽用户数据分别进行评估，并综合所有评估得到的评估结果进行预测，得到满意度预测结果。本发明能够实现家宽用户的满意度预测分析和根因定位，进一步指导后期低满用户挽留策略。
-
公开(公告)号：CN118802720A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410536866.8
申请日：2024-04-30
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L45/121 , H04L45/12 , H04L45/03 , H04L45/02
Abstract: 本发明提供一种网络路径优选方法、装置、设备、存储介质及程序产品，其中方法包括：基于通信网络构建网络拓扑结构，获取路由请求，确定源端口和目标端口，对网络拓扑结构进行剪枝；获取每条链路的感知数据，感知数据包括时延，对每条链路的时延进行特征提取，将每条链路的时延的特征向量输入至预先构建的预测模型，得到每条链路的预测时延；基于剪枝后的网络拓扑结构生成网络拓扑图，基于每条链路的感知数据和每条链路的预测时延，在网络拓扑图中进行全局路径搜索，确定最优路径。本发明综合考虑多个指标进行路径优选，准确度高、可靠性强，能够最大程度地提高网络通信质量，适用于复杂的大型网络。
-
公开(公告)号：CN118802473A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410965780.7
申请日：2024-07-18
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/0631 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/0677
Abstract: 本发明提供一种设备故障根因定位方法、装置、设备、存储介质及产品，包括：在网络设备发生故障时，获取网络设备的告警信息；根据所述网络设备的告警信息，构建初始网络设备拓扑图；通过消息传递函数，对所述初始网络设备拓扑图中节点和边的表征信息进行更新；将更新后的目标网络设备拓扑图输入训练好的图分类模型，得到所述网络设备发生故障的根本原因。本发明通过根据网络设备的告警信息构建初始网络设备拓扑图，通过消息传递函数，对初始网络设备拓扑图中节点和边的表征信息进行更新，可以模拟发生故障时可能出现的故障向其他相关设备或网络节点扩散的现象，以将可能出现的故障链的信息更新到网络设备拓扑图中，实现对网络拓扑的精准建模。
-
公开(公告)号：CN118798158A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410570159.0
申请日：2024-05-09
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司
IPC: G06F40/20 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F40/151 , G06F40/216 , G06N3/047
Abstract: 本申请提供一种基于工单的数据处理方法、装置及计算机程序产品。方法包括：确定原始工单集中每个原始工单的软提示词。基于大语言模型，对每个所述原始工单的软提示词进行自编码训练。以每个所述原始工单的训练后的软提示词为参数，对每个所述原始工单进行数据集增强，得到增强工单集。基于所述增强工单集，训练用于从工单中提取工单信息的目标深度学习模型。本申请能够在原始工单样本匮乏的情况下，有效训练出可提取工单信息的深度学习模型。
-
公开(公告)号：CN119202657A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411229615.1
申请日：2024-09-03
Applicant: 中国移动通信集团浙江有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 , 中国移动通信有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F40/284 , G06N5/04 , G06N20/00 , G06F123/02
Abstract: 本申请提供一种流量利用率预测方法、装置、电子设备、介质及产品，属于数据处理技术领域，方法包括：获取待预测流量利用率数据，所述待预测流量利用率数据包括历史时间序列数据和文本描述信息；基于所述文本描述信息进行提示词识别，得到文本嵌入信息；基于所述历史时间序列数据进行时序分解，得到时序嵌入信息；将所述文本嵌入信息和所述时序嵌入信息合并后输入至大语言模型，得到所述大语言模型输出的预测向量；基于所述预测向量确定所述待预测流量利用率数据的预测流量利用率。本申请可以快速、准确地确定出待预测流量利用率数据的预测流量利用率，因此可以提高流量利用率的预测效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
41
records
(took 0.125 seconds)
