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公开(公告)号：CN116136791A
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202111355163.8
申请日：2021-11-16
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种规划方法和系统，及存储介质，规划系统确定待规划任务集中的每个任务对应的资源消耗值和时间消耗值；根据预设规划模型、资源消耗值以及时间消耗值，对待规划任务集进行任务规划处理，确定待规划任务集对应的规划结果；其中，预设规划模型为第一规划模型或第二规划模型；第一规划模型用于基于性能优先的模式进行任务规划处理；第二规划模型用于基于速度优先的模式进行任务规划处理，从而能够有效地提高规划效果。
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公开(公告)号：CN115719469A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202110969870.X
申请日：2021-08-23
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种目标识别方法及装置、设备、存储介质；其中，所述方法包括：对目标场景的至少两张图像进行目标检测，得到目标检测框；其中，所述目标检测框用以标识所述图像中存在的目标对象；根据所述目标检测框的坐标信息，确定属于不同图像的所述目标检测框的重叠度；根据所述重叠度，确定对应的目标检测框标识的是同一目标对象的概率；根据所述概率大于第一阈值的且至少两两相重叠的目标检测框，对所标识的目标对象进行身份识别，从而提高对目标对象身份识别的实时性。
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公开(公告)号：CN115578400A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202110672460.9
申请日：2021-06-17
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供了一种图像处理方法、图像分割网络的训练方法及装置。该方法包括：针对MRI影像图像，利用图像分割网络的Inception卷积模块进行Inception卷积，得到第一图像特征；利用图像分割网络的空洞卷积模块对第一图像特征进行空洞卷积，得到第二图像特征；基于所述第二图像特征，从所述MRI影像图像中分割出肿瘤病变区域，其中，所述肿瘤病变区域为肿瘤病变组织成像的像素所在区域。如此，能够获得MRI影像图像更多的轮廓信息和细节信息，提高图像的分割精度；并且能够增加网络的深度，增强网络对尺度的适应性和网络的非线性能力，有效提高MRI影像图像的分割精度。
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公开(公告)号：CN115578251A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202110761460.6
申请日：2021-07-06
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06T3/40 , G06N3/04 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法、装置和存储介质，所述方法包括：获取待处理图像；运用预设的图像处理模型处理所述待处理图像，获得所述待处理图像对应的的目标图像；所述目标图像的分辨率高于所述待处理图像的分辨率；其中，所述图像处理模型基于生成对抗网络训练得到；所述生成对抗网络包括：超分生成器和超分鉴别器；训练过程中，所述超分鉴别器用于对所述超分生成器生成的图像和真实图像进行鉴别。
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公开(公告)号：CN114385809A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011135995.4
申请日：2020-10-22
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种实体文本提取模型的训练方法、装置及设备，该方法包括：获取训练样本集，训练样本集包括第一样本集和第二样本集；针对每个训练样本，分别执行以下操作：将原始文本输入第一模型，输出目标实体文本；将问题模板文本和目标实体文本输入第二模型，输出目标问题文本；根据目标实体文本及其对应的实体标签文本、目标问题文本及其对应的问题模板文本生成指标数据；当指标数据不满足预设阈值时，调整第一模型参数和第二模型参数；返回将原始文本输入第一模型，直至指标数据满足预设阈值，将第一模型确定为实体文本提取模型；本申请实施例能够解决现有技术中基于深度学习进行实体抽取的方法的性能较差的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117158785A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202210578893.2
申请日：2022-05-25
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: A47J31/52 , G06F16/908 , G06V10/74 , G06V40/16
Abstract: 本公开实施例公开了一种饮水机出水控制方法及装置、电子设备、存储介质，所述方法包括：接收当前取水用户发送的表征自动取水的第一控制指令；采集所述当前取水用户的人脸图像；将所述人脸图像与预设用户信息库中的人脸图像进行匹配，得到匹配结果；其中，所述预设用户信息库中包括已注册的取水用户对应的历史取水信息，所述历史取水信息中包括：历史取水温度、历史取水时的环境温度以及历史取水时的体温信息；响应于所述匹配结果表征所述预设用户信息库中存在与所述人脸图像相匹配的目标人脸，根据所述第一控制指令，以及所述预设用户信息库中所述目标人脸对应的历史取水信息，控制所述当前取水用户的当前取水温度。
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公开(公告)号：CN116938532A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310730781.9
申请日：2023-06-19
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种云平台及访问控制方法、存储介质，云平台包括网关和访问控制单元；云平台关联至少一个应用；其中：网关，用于向访问控制单元发送登录判断请求；登录判断请求携带目标对象针对目标应用的请求登录信息；访问控制单元，用于在接收到登录判断请求的情况下，根据第一映射信息和预存的第二映射信息确定目标对象的目标编号；并从预设白名单中查找目标编号对应的预存网络信息；访问控制单元，还用于若判断出第一网络信息与预存网络信息相同，则向网关返回允许登录的第一判断结果；以供网关基于第一判断结果允许目标对象登录目标应用。通过上述技术方案，能够提高访问应用过程中的安全性。
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公开(公告)号：CN115460257A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110633587.X
申请日：2021-06-07
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L67/125 , G07C9/20 , G07C9/37 , G06F9/4401 , G16Y40/30
Abstract: 本发明公开了一种信号的处理方法，该方法应用于服务器中，该服务器与至少两个以上的校园设备具有通信连接，包括：通过第一接口接收来自校园设备的输入信号，其中，第一接口是校园设备根据输入信号的类型确定出的接口，处理输入信号以控制校园设备，或者，根据生成的输入信号的类型确定出用于传输输出信号的第二接口，通过第二接口向校园设备发送输出信号以控制校园设备。本发明实施例还同时公开了一种服务器、校园设备和计算机存储介质，提高了服务器对校园设备的控制效率，进而提高了校园设备处理效率。
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公开(公告)号：CN119946631A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202311471547.5
申请日：2023-11-06
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W12/065 , H04W12/72 , H04L9/40
Abstract: 本申请公开一种基于边缘网络的流量处理方法、装置、相关设备及存储介质。方法包括：接收终端发送的访问目标区域的应用网络对应的第一请求信息；第一请求信息携带终端对应的用户标识、第一网络设备预先配置的网络标识；基于用户标识进行身份验证，得到第一验证结果；在第一验证结果表明用户标识的身份验证成功的情况下，获取与用户标识有关的关联信息；根据网络标识和关联信息确定终端对应的流量授权信息；根据流量授权信息对终端进行流量权限处理，即通过目标区域用户标识和接入终端身份合法关联，以达到用户身份动态授权，实现目标区域用户数据同步、数据集中管控以及流量调度、分流等功能。
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公开(公告)号：CN114385809B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202011135995.4
申请日：2020-10-22
Applicant: 中移(成都)信息通信科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/295 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种实体文本提取模型的训练方法、装置及设备，该方法包括：获取训练样本集，训练样本集包括第一样本集和第二样本集；针对每个训练样本，分别执行以下操作：将原始文本输入第一模型，输出目标实体文本；将问题模板文本和目标实体文本输入第二模型，输出目标问题文本；根据目标实体文本及其对应的实体标签文本、目标问题文本及其对应的问题模板文本生成指标数据；当指标数据不满足预设阈值时，调整第一模型参数和第二模型参数；返回将原始文本输入第一模型，直至指标数据满足预设阈值，将第一模型确定为实体文本提取模型；本申请实施例能够解决现有技术中基于深度学习进行实体抽取的方法的性能较差的问题。
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