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公开(公告)号：CN118075193A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202211475852.7
申请日：2022-11-23
Applicant: 中国移动通信集团辽宁有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L45/28 , H04L45/247 , H04L41/0663
Abstract: 本申请公开了一种数据传输方法、系统、装置、设备、介质及产品。该方法应用于核心网络系统，核心网络系统中设置有第一路由，该方法包括：在核心网络系统和末端网络系统之间设置主用传输链路和备用传输链路，主用传输链路的优先级高于备用传输链路，主用传输链路关联有双向转发检测协议BFD检测协议；基于BFD检测协议确定主用传输链路是否可用；在主用传输链路可用的情况下，通过第一路由将目标数据经由主用传输链路发送至末端网络系统中的第二路由；在主用传输链路不可用的情况下，通过第一路由将目标数据经由备用传输链路发送至末端网络系统中的第二路由。根据本申请实施例，可以降低链路切换的时延性，满足业务对网络安全性与可靠性的要求。
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公开(公告)号：CN114339758A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111671813.X
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国移动通信集团辽宁有限公司鞍山分公司 , 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04W12/08 , H04W12/086 , H04W72/12
Abstract: 本发明提供一种基于5G网络的电网业务端到端数据安全保护方法，实现端到端数据保护和信息调配。通过对5G网络进行端到端切片隔离，根据接入用户携带不同的切片信息标识，提供不同的网络服务并进行隔离。实现对电网中生产控制信息流、管理控制信息流等信息的隔离，以及与公网业务等的隔离。各种信息分层传输，互不冲突互不混淆，安全高效的传递，同时还可以根据切片定制化优先级进行网络资源优先调度和分配。只需用户确认需要的业务的优先级，即可为用户提供不同的网络资源，提升网络利用率和用户体验，并为不同的网络切片提供足够的安全保障。
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公开(公告)号：CN119940767A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411786372.1
申请日：2024-12-05
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: G06Q10/0631 , G06Q50/20
Abstract: 本申请公开了一种教学资源生成方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品。其中，该教学资源生成方法包括：获取第一终端输入的教学数据；所述教学数据与教学主题相关；对所述教学数据进行分析，以从所述教学数据中提取教学内容；所述教学内容表征由所述第一终端提供的教学知识点信息；基于所述教学内容，确定与微课相关的视频和音频；基于所述与微课相关的视频和音频，生成与微课相关的教学资源。
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公开(公告)号：CN119169072A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411286871.4
申请日：2024-09-13
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06T7/62 , G06T7/11 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06N3/048
Abstract: 本申请公开了一种区域覆盖面积计算方法、装置、设备、介质及产品，方法，包括：获取待处理遥感图像；将所述待处理遥感图像输入至由图像训练集训练得到的图像分割模型，得到所述待处理遥感图像的各类区域的分割结果；根据所述分割结果，计算所述待处理遥感图像的各类区域的覆盖面积；其中，所述图像训练集由采用预先训练的生成对抗网络对历史遥感图像进行扩充得到，所述生成对抗网络的生成器的输入由随机噪声向量和所述历史遥感图像的各类区域的特征向量构成。采用本申请实施例能够准确地复制训练数据中的关键特征，提高样本质量。
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公开(公告)号：CN118821189A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202311136559.2
申请日：2023-09-05
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: 本发明提供一种用于元宇宙的敏感数据处理方法及系统，该方法包括：确定元宇宙中目标数据流动场景的多个流动数据特征；根据第一目标数字人的历史行为数据，从多个所述流动数据特征中确定偏好数据特征；基于所述偏好数据特征，确定第一偏好特征属性值和第二偏好特征属性值；根据所述第一偏好特征属性值和第二偏好特征属性值，判断所述偏好数据特征是否为敏感数据特征，若是，将所述敏感数据特征对应的数据进行加密处理，得到加密后的数据。本发明提高了元宇宙中数据安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118803315A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311473035.2
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
IPC: H04N21/25 , H04N21/466
Abstract: 本申请实施例公开了一种节目推荐的方法，包括：获取用户的第一历史行为信息和当前会话行为信息，进行映射处理，得到第一历史行为向量和当前会话行为向量；将当前会话行为向量输入编码层，输出第一会话信息；将第一会话信息、第一历史行为向量和候选节目信息，输入会话感知协同注意力模块，输出第二历史行为信息；通过成对注意力损失模块，在当前登录设备信息和历史登录设备信息一致的情况下，对会话感知协同注意力模块中输入的第二历史行为向量进行特征增强处理，得到第三历史行为信息；将第一会话信息、候选节目信息和第三历史行为信息输入前馈神经网络，输出用户点击候选节目的概率；根据概率，确定候选节目。本申请能够提高节目推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN118803308A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311704628.5
申请日：2023-12-12
Applicant: 中国移动通信集团云南有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 李伟
IPC: H04N21/2347 , H04N21/231
Abstract: 本申请公开了一种基于分布式系统的视频同步方法，用以解决现有分布式系统在节点之间进行数据同步的过程中，被同步的数据可能被泄露，从而影响节点数据安全的技术问题的问题。方法包括：分布式系统中的第一节点获取待同步视频数据的视频关键帧以及音频数据；根据所述视频关键帧以及所述音频数据，确定所述待同步视频数据的隐私级别；根据所述隐私级别，确定所述待同步视频的加密方式；根据所述加密方法，对所述待同步视频进行加密，得到加密视频数据，并将所述加密视频数据发送至所述分布系统中的第二节点。
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公开(公告)号：CN118799873A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311617613.5
申请日：2023-11-29
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: G06V30/148 , G06V30/164
Abstract: 本申请公开了一种文字识别的方法、装置、电子设备和存储介质，具体涉及计算机领域，该方法包括：通过用于模糊印章图片识别的第一机器学习模型，判断目标印章图片是否为模糊图片；在所述目标印章图片为模糊图片的情况下，通过第二机器学习模型对所述目标印章图片进行降噪处理，得到所述目标印章图片的清晰图片；从所述清晰图片中提取印章部分图像；识别所述印章部分图像中的文字，得到文字识别结果。
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公开(公告)号：CN118799708A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311397899.0
申请日：2023-10-26
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: G06V20/00 , G06V10/764 , G06V10/56 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及图像识别技术领域，提供一种印章篡改识别方法及装置。所述方法包括：提取目标印章所在页图像的RGB特征数据；提取目标印章周围的噪声特征数据；根据RGB特征数据及其对应的印章篡改标签，以及噪声特征数据及其对应的印章篡改标签，对预训练模型进行训练；若本次训练中，预训练模型的损失达到最小，则根据预训练模型输出的分类结果，确定目标印章是否被篡改。本申请提供的印章篡改识别方法在利用RGB特征数据提供目标印章所在页图像的全局信息的同时，也利用噪声特征数据提供对比度差异减少和粘贴边界隐藏这类局部的细微篡改特征，能够针对印章图像的修改或印章图像的剪切粘贴进行识别，提高文件材料有效性和合法性的证明力度。
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公开(公告)号：CN118798308A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410830139.2
申请日：2024-06-25
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: G06N3/092 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及深度学习领域，提供一种模型微调方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：对基底模型进行模型解析，得到所述基底模型中各层网络的参数信息；基于配置信息和各所述参数信息，生成一个或多个插件网络；对各所述插件网络进行初始化；将初始化后的插件网络与所述基底模型进行组合，得到组合模型；对所述组合模型进行训练，基于训练结果，确定微调模型。本发明提供的模型微调方法、装置、电子设备及存储介质，通过插件网络实现微调模块的复用，从而降低模型微调成本投入，将多个插件网络与基底模型组合训练，提升模型预测准确性。
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