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公开(公告)号：CN115878806A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310003772.X
申请日：2023-01-03
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种融合多元信息的黑灰产短信识别方法，包括：对获取的原始文本进行AI文本还原生成正常文本，所述正常文本经特征提取后，将提取获得的特征向量输入预先设置的AI文本分类模型中，完成正常特征分类任务；对获取的原始文本进行多元特征提取，并进一步进行多元特征融合，完成多模态分类任务；将获取的正常文本的特征与多元信息特征这两个模态下的特征进行多模态融合，完成多元特征分类任务；进行加权loss更新得到最终的多任务学习模型。通过融合多元特征信息以提高AI建模技术的模型识别效果，减小误差的累积传递；同时结合多模态融合与多任务学习增强模型效果；再通过数据增强方法提升模型鲁棒性与泛化能力，并解决传统做法中的痛点问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116304919A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310041782.2
申请日：2023-01-11
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出了一种改进多分类样本不均衡的分类模型的方法及其系统，包括：训练步骤，基于获取的训练数据进行数据分析后，根据各个类别的数据量，及预设的数据分组与划分规则进行类别组合与分组划分，进一步利用分层结构分类模型中的组分类模型与各组的子类别分类模型分别进行逐层的分类训练；预测步骤，首先加载所述组分类模型与各组的所述子类别分类模型，然后将预测数据先输入所述组分类模型进行分类预测，以判断各组的分组标签，再根据所述分组标签选择对应的所述子类别分类模型，进行最终的子类别预测。通过改进分类模型的框架结构，来提升分类效果，解决样本不均衡时的多分类问题，提升分类效果与准确性，同时提高模型的鲁棒性与泛化能力。
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公开(公告)号：CN111209185B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201911337307.X
申请日：2019-12-23
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于关键词的自动化测试方法及计算机可读存储介质，方法包括：根据预设的业务场景对应的关键词和断言值，生成业务场景的测试用例；根据业务模块的业务流程所包含的各业务场景的测试用例，组合得到所述业务模块的测试脚本；获取业务模块对应的测试脚本，并依序获取所述测试脚本中的一测试用例；根据预设的正则表达式，对所述与一测试用例进行解析，得到关键词参数和断言值；根据所述关键词参数，进行一测试用例对应的业务操作，并获取操作响应值；将所述操作响应值和所述断言值进行比较，得到所述一测试用例的测试结果。本发明可降低自动化测试脚本的编写难度，提高开发效率。
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公开(公告)号：CN112395522A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011264564.8
申请日：2020-11-13
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/955 , G06F16/958 , G06F16/9538 , G06F16/16 , G06F40/166
Abstract: 本发明涉及一种在线编辑预览Office文档的方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：客户端发送查看或编辑文档的请求至WOPI Server；S2：WOPI Server返回WOPI Client的调用所需信息至客户端；S3：客户端向WOPI Client发起查看页面的请求；S4：WOPI Client向WOPI Server发起获取文件基本信息的请求；S5：WOPI Server返回文件基本信息至WOPI Client；S6：WOPI Client向WOPI Server发起获取用户文档的数据流的请求；S7：WOPI Server返回文件的数据流至WOPI Client；S8：WOPI Client将文件流返回给客户端进行展示。本发明将文档存储在Web上，即使其他人未安装Office，只要他们具有支持的浏览器，也可以与他们共享。
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公开(公告)号：CN109710639A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811421159.5
申请日：2018-11-26
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F16/2455
Abstract: 本发明提供了一种基于双缓存机制的检索方法、装置及存储介质，该方法包括：一级缓存检索步骤，在第一级缓存中根据查询请求进行查询，如果命中数据，则返回该命中数据，如果未命中数据，则进行二级缓存检索；二级缓存检索步骤，在第二级缓存中根据查询请求进行查询，如果命中数据，则返回该命中数据并将该命中数据写入到第一级缓存，如果未命中数据，则进行数据库检索；数据库检索步骤，在数据库中根据查询请求进行查询，如果命中数据，则返回该命中数据并将该命中数据写入到第一级缓存和第二级缓存。本发明使用redis作为二级缓存，防止使用ehcache的一级的缓存淘汰，导致请求直接穿透到数据库，也能保证不会因为服务重启产生的缓存雪崩，提高了用户体验。
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公开(公告)号：CN111209185A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911337307.X
申请日：2019-12-23
Applicant: 厦门市美亚柏科信息股份有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于关键词的自动化测试方法及计算机可读存储介质，方法包括：根据预设的业务场景对应的关键词和断言值，生成业务场景的测试用例；根据业务模块的业务流程所包含的各业务场景的测试用例，组合得到所述业务模块的测试脚本；获取业务模块对应的测试脚本，并依序获取所述测试脚本中的一测试用例；根据预设的正则表达式，对所述与一测试用例进行解析，得到关键词参数和断言值；根据所述关键词参数，进行一测试用例对应的业务操作，并获取操作响应值；将所述操作响应值和所述断言值进行比较，得到所述一测试用例的测试结果。本发明可降低自动化测试脚本的编写难度，提高开发效率。
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