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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118570150A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410635845.1
申请日：2024-05-21
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
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种机柜内部设备检测方法、装置及存储介质，涉及数据处理技术领域，能够提高机柜图像识别的精确度。该方法包括：获取机柜图像；基于机柜图像中机柜的多个角点和机柜的真实尺寸，对机柜图像进行透视变换，确定第一图像和第一比例；第一比例用于表征第一图像中像素对应的实际尺寸；基于目标检测算法检测第一图像，确定第一图像中机柜内部设备的第一位置信息；基于第一比例，调整第一位置信息，确定机柜内部设备的实际尺寸信息。
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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
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。
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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
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。
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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
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。
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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
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。
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