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公开(公告)号：CN117576706A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311667648.X
申请日：2023-12-06
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V30/32 , G06V30/146 , G06V30/164 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像识别领域，公开了一种图像数字识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：将待识别图像输入至预设第一识别模型，得到预设第一识别模型输出的第一识别结果，预设第一识别模型用于识别待识别图像中的清晰数字；将第一识别结果输入至预设第二识别模型，得到预设第二识别模型输出的第二识别结果，预设第二识别模型用于识别待识别图像中的模糊数字；根据第一识别结果中的清晰数字信息和第二识别结果中的模糊数字信息确定待识别图像的数字识别结果。由于本发明是通过预设第一识别模型和预设第二识别模型进行图像数字识别，相对于现有的仅通过卷积神经网络模型进行图像数字识别的方式，本发明上述方式能够提高图像中数字的识别效率。
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公开(公告)号：CN116301828A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310184247.2
申请日：2023-02-20
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种应用生成方法、装置、设备、介质及程序产品。其中，方法包括：响应于用户设备的第一选择输入，从多个预设组件中确定与第一选择输入对应的至少一个目标组件；通过低代码开发平台对目标组件进行封装，得到封装后的组件；基于封装后的组件，生成应用。本申请实施例能够提升企业应用的开发效率。
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公开(公告)号：CN115858906A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211675141.4
申请日：2022-12-26
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/953 , G06F16/36
Abstract: 本申请公开了一种企业搜索方法、装置、设备、计算机存储介质及程序。该方法包括：确定搜索任务对应的企业知识图谱；从企业知识图谱的索引表中确定包含关键词的目标检索索引，索引表中包含多条检索索引，每条检索索引均包含关键词和关键词索引的数据库位置；将目标检索索引输入预先训练好的事件搜索模型，以使事件搜索模型按照最短路径从关键词索引的数据库位置中检索与关键词相关的数据；将与关键词相关的数据作为搜索任务对应的搜索结果进行输出。根据本申请实施例，基于企业信息构建企业知识图谱从而实现了企业信息的整理分类，而基于企业知识图谱进行企业搜索可以提高企业搜索的时效性、准确性，从而提高企业搜索的效率。
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公开(公告)号：CN114661631A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202011540686.5
申请日：2020-12-23
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F12/0871 , G06F8/41
Abstract: 本申请提供了一种缓存动态管理方法、装置、电子设备及计算机存储介质。该缓存动态管理方法，包括：对缓存对象进行编译解析，确定缓存对象数据；获取缓存监听事件参数状态值；将缓存对象数据和缓存监听事件参数状态值进行对比，得到对比结果；根据对比结果，执行缓存更新操作。根据本申请实施例，能够提高缓存效率。
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公开(公告)号：CN119206157A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411103028.8
申请日：2024-08-12
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V10/24 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种图片方向识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品。该方法包括：获取待识别图片；以预设参照为基准，对待识别图片分别进行n‑1个预设角度的旋转，得到n‑1张不同旋转方向的参考图片，n为大于或等于2的正整数；对每张目标图片分别进行图像卷积运算，提取对应的一组图像特征，目标图片包括n‑1张参考图片和待识别图片；将每组图像特征分别输入到预先训练的对象识别模型中，得到识别结果，识别结果包括目标图片中存在的对象以及对象的位置信息；根据每个识别结果，在n个识别结果中确定待识别图片的实际方向。根据本申请实施例，能够有效提高对图片方向识别的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119065854A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411296161.X
申请日：2024-09-14
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请公开了一种计算资源分配方法、装置、设备、介质及产品，应用于元宇宙运维技术领域。目标计算节点在资源量需求状态不满足预设条件的情况下，按各资源块的原始顺序对资源块进行选择，能够高效地确定出用于执行运维任务的目标资源块。而在资源量需求状态满足预设条件的情况下，优先将任务分配给剩余资源量小的资源块，尽可能保留更多剩余资源量更大的资源块，以保证后续运维任务到来时，计算节点中还存在有处理能力的资源块。可见，本方案实现了资源的动态分配和调整，有效地平衡了系统负载，避免节点负载不均衡和性能瓶颈，提高资源利用率，减少资源浪费。
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公开(公告)号：CN118626331A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410668706.9
申请日：2024-05-27
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请公开了一种运维方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，属于数据处理技术领域，该运维方法包括：在检测到在目标日期采集到的目标日志数据的异常类型为数据漏采的情况下，基于漏采数据对应的漏采时间点确定各第一历史数据，其中，各第一历史数据为采集日期不同且采集日期在目标日期之前的日志数据，且漏采数据和各第一历史数据在各自采集日期中的采集时间点相同；从各第一历史数据中确定与漏采数据之间的相似度最高的多个目标历史数据；基于多个目标历史数据确定漏采时间点对应的第一模拟数据，以基于第一模拟数据补全漏采数据。本申请提供一种运维策略，以提升运维系统的准确性。
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公开(公告)号：CN116846942A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202210305353.7
申请日：2022-03-25
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L67/133 , H04L67/51 , H04L67/1095
Abstract: 本申请提供一种服务调用链识别方法及装置，涉及IT应用技术领域。所述方法包括：根据目标全局服务中的每个服务的目标数据，确定任意两个服务之间是否存在调用关系；根据存在调用关系的两个服务所归属的应用系统，确定存在调用关系的两个服务之间的调用顺序；根据调用顺序，确定服务调用链；目标数据包括以下至少一项：调用量、调用总时长或调用成功量。本申请实施例提供的服务调用链识别方法及装置，通过获取所有服务的调用量、调用总时长或调用成功量数据，判断任意两个服务之间是否存在调用关系，以及根据服务所归属的系统确定服务之间的调用关系，实现了自动化构建完整的跨系统的全局服务调用链。
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公开(公告)号：CN116010733A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211708179.7
申请日：2022-12-29
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/957 , G06F16/955 , G06F9/455 , G06F9/48
Abstract: 本申请公开了一种页面显示方法、装置、设备及计算机可读存储介质。方法包括：获取目标事件任务，其中，所述目标事件任务由页面的目标组件的状态信息发生变化触发；所述目标事件任务包括N个计算任务，N为大于1的整数；通过Dinic算法确定worker线程池中最小资源占用的M个worker线程，其中，M为大于1，小于或等于N的整数；利用所述M个worker线程执行所述N个计算任务，得到所述目标事件任务的执行结果；利用所述执行结果，更新显示所述页面中的所述目标组件。本申请可以提高事件任务处理的效率。
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公开(公告)号：CN119441493A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411679018.9
申请日：2024-11-21
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/353 , G06F40/289 , G06N3/088 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F16/36 , G06F18/22
Abstract: 本申请公开了一种业务报文处理方法、设备、存储介质以及程序产品，涉及数据处理技术领域，所述业务报文处理方法，包括：获取原始业务报文数据；对所述原始业务报文数据进行文本向量化处理，得到向量化后的业务报文数据；基于预先训练的大模型，对所述向量化后的业务报文数据进行标签预测，得到标签化处理后的业务报文数据，其中，所述预先训练的大模型是根据由无监督分词算法、预训练的词嵌入模型以及堆栈逆向追溯算法所生成的标注数据集训练得到的。本申请通过上述方案，能够实现对业务报文数据中业务信息的精准识别，并有效提高业务报文处理的效率。
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