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公开(公告)号：CN114510573A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202011280877.2
申请日：2020-11-16
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: 本申请实施例提供了一种知识图谱的生成方法、装置、设备及存储介质，该知识图谱的生成方法应用于服务器，该方法包括：接收机器人流程自动化RPA设计器发送的图谱生成流程信息；基于图谱生成流程信息生成调度计划信息；根据调度计划信息生成调度指令；向PRA机器人发送调度指令，以用于RPA机器人根据调度指令获取原始数据，并基于原始数据生成知识图谱；其中，原始数据包括互联网数据和运营商业务数据；本申请实施例能够解决现有的构建能够满足多运营商的知识图谱的方法效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN118609184A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410710969.1
申请日：2024-06-03
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V40/16 , G06N5/04 , G06V10/82 , G06F21/32 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，公开了一种多视角人脸识别方法、装置、设备、存储介质及产品。该方法包括：获取用户在多个随机视角下的待验证人脸图像；基于索引向量提取模型，提取待验证人脸图像对应的索引向量，根据索引向量在人脸图像库中确定候选人脸图像；基于神经辐射场模型与拍摄参数，对候选人脸图像对应的人脸图像进行预测，生成随机视角下的推理人脸图像；基于待验证人脸图像与对应视角下推理人脸图像之间的比对结果，验证用户的身份信息。通过上述方式，对人脸图像进行多视角、多维度的特征比对和综合验证，提取的人脸特征更加细致和全面，有效防御多种类型的人脸攻击手段。
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公开(公告)号：CN116775890A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202210215869.2
申请日：2022-03-07
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: G06F16/36 , G06F40/289 , G06F40/211
Abstract: 本申请提供一种词义消歧的方法及装置，其中该方法，包括：基于RPA知识图谱，确定待消歧文本中存在的待消歧实体，以及对应的候选实体列表；基于候选实体列表中每个候选实体，和待消歧实体，通过RPA特征提取，确定候选实体对应的嵌入特征，和待消歧实体对应的嵌入特征；基于词义消歧模型，每个候选实体对应的嵌入特征，以及待消歧实体对应的嵌入特征，确定待消歧实体是否和候选实体为同一个实体。本申请通过综合实体嵌入特征、实体上下文嵌入特征和词语嵌入特征，实现对待消歧文本和候选文本嵌入特征的比对，确定待消歧实体是否和候选实体为同一个实体，获取的文本信息更丰富和全面，有利于准确分析文本词义，提升词义消歧准确率。
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公开(公告)号：CN116431774A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210001634.3
申请日：2022-01-04
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: G06F16/332 , G06F16/28 , G06F16/33 , G06F16/338
Abstract: 本申请提供一种问答方法及装置，涉及数据业务技术领域。所述方法包括：根据目标问题，确定各实体和各限定词；根据第一实体、第一限定词以及所述第一实体的关系子图，确定第二实体；在所述第一限定词为终止关键词的情况下，将所述第二实体作为所述目标问题的答案。本申请实施例提供的问答方法及装置，通过确定问题中的实体以及限定词，结合图谱知识判定实体和实体关系列表，通过图检索对实体关系进行路径追踪，判断限定词是否为终止关键词来确定问题的答案，提升了多跳问答解析的准确率。
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公开(公告)号：CN114722773A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011527264.4
申请日：2020-12-22
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: G06F40/126
Abstract: 本发明公开了一种生成变量名的方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取用户输入的变量信息；根据所述变量信息确定关键信息；根据所述关键信息和生成网络模型生成变量名；将所述变量名输入至代码中。生成提供符合用户命名习惯的变量名，从而提升用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116110107A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310183993.X
申请日：2023-02-21
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/778 , G06N3/09
Abstract: 本申请针对获取的每一个第一面部图像，根据第一面部特征点的位置划分第一面部图像，得到P个面部区域；根据第一面部特征点对应的特征向量，确定第一面部区域和第二面部区域的第一损失值；根据第二面部图像的第二特征向量和第三面部图像的特征向量，确定第二面部图像和第三面部图像之间的第二损失值；根据第三面部区域和第四面部区域之间的相似度，确定第三面部区域和第四面部区域之间的第三损失值；根据第一损失值、第二损失值和第三损失值，识别第一面部图像的面部动作。即通过确定面部区域之间的损失值以及面部图像之间的损失值，实现了对面部动作的自动识别，无需再由人工识别，如此提高了面部动作的识别效率。
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公开(公告)号：CN118200659A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410016342.6
申请日：2024-01-03
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04N21/44 , H04N21/439 , H04N21/234 , H04N21/233
Abstract: 本发明公开了一种视频检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质，所述方法包括：对视频进行分离处理得到图像数据和音频数据；确定所述图像数据的图像伪造得分，以及确定所述音频数据的音频伪造得分；根据所述图像伪造得分和所述音频伪造得分，确定所述视频的伪造检测结果。本发明提高了确定视频的伪造检测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN118135628A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410171446.4
申请日：2024-02-05
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06F16/583
Abstract: 本发明属于人脸识别技术领域，公开了一种人脸识别方法、装置、设备、存储介质及产品。该方法包括：基于高质量人脸训练图像，构建人脸特征向量生成模型，将验证人脸图像输入人脸特征向量生成模型，得到验证人脸图像的特征向量；基于验证人脸图像的特征向量，确定验证人脸图像的可识别度；基于验证人脸图像的可识别度，确定可识别度阈值；基于可识别度阈值对低质量人脸训练图像进行筛选，得到目标低质量人脸图像；基于目标低质量人脸图像，对人脸特征向量生成模型进行训练，得到目标人脸特征向量生成模型，完成人脸识别任务。通过上述方式，引入可识别度，约束低质量图像人脸特征，缓解特征向量生成模型因低质量人脸图像导致的误识别。
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公开(公告)号：CN118132791A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410341171.4
申请日：2024-03-21
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/583 , G06F16/58 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种图像检索方法、装置、设备、可读存储介质及产品，本申请涉及数据检索技术领域，所述图像检索方法包括：接收查询文本，并获取预建立的嵌入向量数据库，其中，所述嵌入向量数据库包括至少一标签分区，每一所述标签分区包括至少一融合嵌入向量，每一所述融合嵌入向量对应一图像；提取所述查询文本中的标签，查询各所述标签分区中与所述标签匹配的目标标签分区；基于所述查询文本在所述目标标签分区中查询目标融合嵌入向量，将所述目标融合嵌入向量对应的图像作为图像检索结果。本申请提高了以文搜图的图像检索效率。
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公开(公告)号：CN116935499A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310901516.2
申请日：2023-07-20
Applicant: 中移信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种活体检测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取待识别人脸图像，并将待识别人脸图像转换为缩略人脸图像；根据缩略人脸图像确定待识别人脸图像中局部细节图像的图像区域信息；根据图像区域信息从待识别人脸图像中提取局部细节图像；根据局部细节图像确定待识别人脸图像对应的局部纹理特征和时序特征；根据局部纹理特征和时序特征确定待识别人脸图像的活体预测概率。本发明同时将待识别人脸图像和缩略人脸图像作为输入，根据缩略人脸图像确定的图像区域信息提取局部细节图像，根据局部细节图像确定局部纹理特征和时序特征，根据局部纹理特征和时序特征确定活体预测概率，在降低数据计算量的同时保证了活体检测的准确度。
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