公开(公告)号：CN119721024A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411733832.4

申请日：2024-11-28

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

Inventor： 姜海龙 ,  张倩 ,  竹梦圆 ,  沈涛 ,  苏海军 ,  杨泽昆 ,  张昀玮 ,  李国庆

IPC: G06F40/279 ,  G06F18/214

Abstract: 本申请提供一种网络拓扑实体抽取方法、装置、存储介质及程序产品，涉及通信技术领域，能够解决相关技术实体抽取效果较差的问题。该方法包括：获取原始网络拓扑数据文本；将原始网络拓扑数据文本以及任务引导信息输入实体抽取模型中，得到网络拓扑实体数据；网络拓扑实体数据由键值对格式的网络拓扑字段组成；网络拓扑字段包括网络拓扑中的实体类型以及对应的实体内容。本申请能够提高网络拓扑数据的实体抽取效果。

公开(公告)号：CN119815385A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411934733.2

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

Inventor： 张皓凯 ,  张倩 ,  竹梦圆 ,  苏海军 ,  姜海龙 ,  李国庆 ,  沈涛

IPC: H04W24/06 ,  H04B17/391 ,  H04B17/318

Abstract: 本申请涉及一种无线信号仿真方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及无线通信技术领域。该方法包括：确定目标区域的地理数据和基站分布数据；基于地理数据、基站分布数据和预训练的信号预测模型，确定目标区域内目标地点处至少一个高度的无线信号强度。能够实现一步到位的端到端预测，降低并固定了计算开销。并且，相比于基于确定性模型的方法，不需要采集高精确的环境信息，降低了环境信息采集的成本。

公开(公告)号：CN119762758A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411936173.4

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

Inventor： 张昀玮 ,  苏海军 ,  竹梦圆 ,  张倩 ,  杨泽昆 ,  李国庆 ,  姜海龙 ,  刘健苗

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V20/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种模型训练方法、装置及存储介质，涉及计算机技术领域，能够尽可能地提高图像检测模型的识别准确率。该方法包括：计算设备获取暗光环境下对象的样本图像，并基于第一卷积网络，提取样本图像中对象的初始特征信息，其中，第一卷积网络为激活值二值化后的卷积网络；进而，计算设备在第一卷积网络提取的初始特征信息与对象的实际特征信息的相似度小于第一预设阈值的情况下，对第一卷积网络的网络参数进行调整，得到第二卷积网络；计算设备基于第二卷积网络对对象的样本图像进行训练，得到图像检测模型。

公开(公告)号：CN117592437A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311577288.4

申请日：2023-11-23

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

Inventor： 姜海龙 ,  张倩 ,  竹梦圆 ,  沈涛 ,  符刚 ,  陈浩然 ,  彭成智 ,  李蔚然

IPC: G06F40/166 ,  G06F18/10 ,  G06F16/215 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请提供一种数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域，能够提升处理文本数据时的效率。该方法包括：获取第一文本数据、第二文本数据和第二文本数据对应的第三文本数据；第一文本数据和第二文本数据中存在目标异常，第三文本数据为在第二文本数据中消除目标异常的文本数据；将第一文本数据、第二文本数据和第三文本数据输入预设数据清洗模型，得到第四文本数据；第四文本数据为在第一文本数据中消除目标异常的文本数据。

公开(公告)号：CN117520632A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311524444.0

申请日：2023-11-15

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

Inventor： 张倩 ,  姜海龙 ,  竹梦圆 ,  沈涛 ,  宋齐军 ,  李国庆 ,  刘健苗

IPC: G06F16/953 ,  G06F40/194 ,  G06F40/295

Abstract: 本申请提供一种文档检索方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，用于构建以文档相似度为边，文档为结点的图结构，并在图结构的基础上通过迭代算法计算文档在文档集中的重要程度。该方法包括：获取搜索词对应的初始检索结果；基于搜索词，对各搜索文档进行命名实体识别，根据各搜索文档对应的实体词，构建实体词集合，并确定各搜索文档对应的实体词频次向量；基于实体词频次向量，确定任意两个搜索文档之间的相似度；以各搜索文档作为结点，以搜索文档之间的相似度作为边，构建初始检索结果对应的图结构；基于预设的迭代算法，确定图结构中各结点的重要程度，并根据重要程度的高低，对各搜索文档进行排序，得到目标搜索结果。

公开(公告)号：CN118051875A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410239281.X

申请日：2024-03-01

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

Inventor： 苏海军 ,  竹梦圆 ,  郭熹 ,  沈涛 ,  宋齐军 ,  李国庆 ,  张倩 ,  张昀玮 ,  杨泽昆 ,  姜海龙

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F21/60 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明提供一种联邦学习的梯度融合方法、装置及介质，所述方法包括：接收多个子节点中每个子节点在第t次迭代训练后得到的梯度，其中，t≥1；响应于t大于或等于预设迭代次数，采用数值统计分析方法更新每个所述子节点的梯度权重；根据更新后的每个所述子节点的梯度权重，对所有所述子节点在第t次迭代的梯度进行加权融合。该方法、装置及介质能够解决现有的联邦学习无法实现对各子节点的梯度进行有效融合，使得训练后的模型存在局限性的问题。