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公开(公告)号：CN119597422A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411648971.7
申请日：2024-11-18
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种任务处理方法、装置、介质及产品，涉及机器学习技术领域，以解决通用的方法处理跨域计算任务具有局限性的问题。该任务处理方法包括：根据接收到的跨域计算任务中携带的任务区域需求，将跨域计算任务划分为多个子任务；不同的子任务用于请求不同的区域服务节点进行任务处理；向每个子任务对应的区域服务节点发送子任务，以使得区域服务节点调用多个提供异构计算资源的计算节点处理子任务；接收每个区域服务节点发送的子任务的处理子结果，并根据处理子结果确定跨域计算任务的处理结果。
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公开(公告)号：CN116128081A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202111326198.9
申请日：2021-11-10
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/30
Abstract: 本申请提供一种移动网络服务质量处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标用户的X个业务指标数据，目标用户的X个业务指标数据包括：运营商的运营域和/或业务域中获取到的，且在用户维度、业务维度和网络维度上表示的目标用户的相关数据，X为大于或等于1的整数；根据目标用户的X个业务指标数据，确定Y个中间预测结果，Y个中间预测结果用于指示X个业务指标数据所属的Y个业务指标类型各自对应的服务质量，Y为大于或等于1的正整数，且Y小于或等于X；根据Y个中间预测结果，确定目标预测结果，目标预测结果用于指示移动网络的整体服务质量；输出指示信息，指示信息用于指示目标用户的移动网络的整体服务质量。
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公开(公告)号：CN115713096A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211520716.5
申请日：2022-11-29
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: G06N3/04 , G06F16/28 , G06F16/215 , G06F16/901 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种图神经网络模型的开发方法、装置及可读存储介质，该方法包括：根据源数据生成相应的图数据集；获取用户选择的模型开发方式；若模型开发方式为本地上传，则接收用户上传的图神经网络模型作为目标图神经网络模型；若模型开发方式为手动开发，则提供用于在线开发图神经网络模型的开发环境，并接收用户在线开发的目标图神经网络模型；若模型开发方式为自动开发，则向用户提示操作规则，以使用户按照系统提示的操作规则完成目标图神经网络模型的开发；使用图数据集作为训练数据集，训练目标图神经网络模型，得到训练好的目标图神经网络模型。本发明能够解决现有的图神经网络模型的开发方法开发门槛较高，开发效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN117369992A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311177733.8
申请日：2023-09-12
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请提供一种算力资源分配方法、装置、电子设备及存储介质，涉及算力资源技术领域，用于在提高AI基础设施算力利用率的同时满足不同AI场景的算力资源需求。该方法包括：获取算力资源图谱和待执行任务的资源需求；算力资源图谱用于记载算力集群资源的配置信息；根据资源需求，确定待执行任务的算力资源分配方案；根据算力资源分配方案，在算力资源图谱中确定待执行任务的集群资源的配置信息。
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公开(公告)号：CN115983377A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211684251.7
申请日：2022-12-27
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: G06N3/0985 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络的自动学习方法、装置、计算设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，该方法包括：图数据自动处理步骤，自动对图数据进行特征压缩、特征生成和特征拼接，以获得新图数据；网络模型结构自动搜索步骤，自动搜索最优网络模型结构，以获得最优模型结构文件；超参数自动搜索步骤，基于最优模型结构文件，自动搜索最优初始超参数，以获得最优超参数文件；以及最优模型自动训练步骤，利用获得的新图数据、最优模型结构文件和最优超参数文件进行训练，自动获得最优模型文件。本发明提供的技术方案，利用特征、模型和超参数统一进行训练，全自动进行训练和部署，降低了人工和时间成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118194982A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410488649.6
申请日：2024-04-22
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: G06N3/0985 , G06N3/098 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F18/2431
Abstract: 本申请提供一种参数更新方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，解决了参数服务器需要在接收到所有的分布式节点发送的模型参数之后，才能进行参数更新，导致模型的参数更新的效率较低的技术问题。该方法包括：基于N个分布式节点中每个分布式节点的算力性能值，确定该每个分布式节点对应的样本数据占比；向该每个分布式节点发送对应样本数据占比的第一样本数据；获取该每个分布式节点基于该第一样本数据进行模型训练得到的模型参数；基于该每个分布式节点的模型参数，更新该目标模型的模型参数。
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公开(公告)号：CN117556921A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311491387.0
申请日：2023-11-09
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本申请提供一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，用于解决现有的并行计算框架中模型训练效率低的问题。该方法包括：获取目标模型的第一模型参数；向每个训练节点和验证节点发送第一模型参数，以使得每个训练节点根据第一模型参数对目标模型进行训练、以及验证节点根据第一模型参数对目标模型进行验证；接收验证节点发送的第一模型参数的第一验证结果；第一验证结果包括通过或不通过；在第一验证结果为通过的情况下，得到训练完成的目标模型，训练完成的目标模型中的模型参数为第一模型参数。
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公开(公告)号：CN116227544A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211683566.X
申请日：2022-12-27
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种自动生成神经网络模型的方法(100)，应用于计算机领域，该方法(100)包括：信息获取步骤(S101)：获取神经网络模型信息；数据准备步骤(S102)：对获取到的神经网络模型信息进行编码，以得到神经网络模型信息编码序列；以及模型训练步骤(S103)：将神经网络模型信息编码序列作为神经网络生成模型的输入数据进行训练，以得到神经网络生成模型NNGM。本发明提供的自动生成神经网络模型的方法，可实现自动根据对业务应用的理解设计相应的神经网络模型，以及对已有神经网络模型的迁移学习。该方法可降低神经网络模型设计的门槛，提高设计效率，同时复用已有的知识和经验，助力推动AI的规模化应用。还提供了相应的系统、电子设备及存储介质。
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公开(公告)号：CN115758646A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211535110.9
申请日：2022-12-02
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种光缆网结构优化方法、系统、计算机设备及存储介质，涉及通信技术领域，其中所述方法包括：构建光缆网知识图谱；根据光缆网知识图谱中节点和边的属性特征确定待优化范围，基于光缆网的场景需求对待优化范围执行优化策略，待优化范围包括冗余光缆段、以及/或者光缆网中非成环的节点及光缆段，优化策略包括对重复布放的冗余光缆段进行精简、以及/或者对光缆网中非成环的节点及光缆段构建预测光缆环路。本发明提供的技术方案通过对重复布放的冗余光缆段进行精简，对光缆网中非成环的节点及光缆段构建多个预测光缆环路，实现光缆网的结构优化。
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公开(公告)号：CN119760002A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411933617.9
申请日：2024-12-25
Applicant: 中国联合网络通信集团有限公司 , 中讯邮电咨询设计院有限公司 , 联通在线信息科技有限公司
IPC: G06F16/25 , G06F16/28 , G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/245
Abstract: 本申请提供一种数据处理方法、装置及存储介质，涉及数据处理技术领域，能够对目标YANG数据执行与请求信息匹配的操作，且操作流程简洁，使用门槛较低。该方法包括：接收请求信息，请求信息用于请求对目标YANG数据执行预设操作；目标YANG数据包括多个子数据；响应于请求信息，基于目标YANG数据对应的模板对象，对目标YANG数据执行预设操作；模板对象用于描述YANG数据中每个子数据所在的节点信息。
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