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公开(公告)号：CN119938990A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510015633.8
申请日：2025-01-03
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/36 , G06Q50/20 , G06Q10/0639 , G06N5/022
Abstract: 本申请属于人工智能和研发技术领域，涉及一种运维实训方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：采用预先构建的运维知识图谱，根据用户输入的培训需求信息生成运维实训场景；当用户在运维实训场景中进行实训操作时，获取用户在实训操作过程中的操作指标数据；采用运维知识图谱对操作指标数据进行故障诊断，根据故障诊断结果分析得到实训操作问题；根据实训操作问题评估用户的实训学习成果，根据实训学习成果生成运维技能提升方案。此外，本申请还涉及区块链技术，用户的培训需求信息、操作指标数据和运维知识图谱等数据可存储于区块链中。本申请能够为用户提供满足其学习需求和个体化差异的运维实训方案，提升了用户的学习效果。
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公开(公告)号：CN119924846A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510014139.X
申请日：2025-01-03
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: A61B5/346 , G06F18/214 , G06F18/23
Abstract: 本申请属于模型预测技术领域，涉及一种应用于心电图的异常识别方法及相关设备，该方法包括：根据编码模型对历史心电图数据进行第一向量转换操作，得到历史时序嵌入向量；构建初始文本原型，并根据对比学习函数以及历史时序嵌入向量计算初始文本原型的初始文本嵌入向量；根据历史时序嵌入向量、初始文本嵌入向量构建模型损失函数；根据模型损失函数对文本原型进行模型训练操作，得到目标文本原型；接收用户终端发送的待分析心电图数据；根据损失编码模型对待分析心电图数据进行第二向量转换操作，得到待分析时序嵌入向量；将待分析时序嵌入向量输入至目标文本原型进行异常识别操作，得到异常识别结果。本申请可以大幅度提高心脏疾病的预测准确率。
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公开(公告)号：CN114020715B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202111272620.7
申请日：2021-10-29
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
Inventor： 冯洋
IPC: G06F16/18 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及计算机及人工智能技术领域，本实施例公开了一种日志数据的处理方法、装置、介质及设备。该方法包括：获取目标平台的待处理日志数据；从所述待处理日志数据的每行数据中提取特征字符，构建所述待处理日志数据的特征码；将所述特征码输入至预先由基于簇中心的聚合模型和基于密度的聚合模型合并而成的日志合并模型；根据所述日志合并模型的输出结果，确定所述待处理日志数据的每行数据的日志类型；其中，所述日志类型包括单行日志类型和多行日志类型；对多行日志类型的数据进行合并处理，得到所述待处理日志数据的处理结果。本技术方案，可以增强对日志数据处理的适用性，无需复杂的管理和维护，同时还能够提高日志数据处理的准确度。
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公开(公告)号：CN112634940B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202011453437.2
申请日：2020-12-11
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请涉及人工智能，提供一种语音端点检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待检测的音频信号以及在采集音频信号时所采集到的视频数据和反射波信号；确定音频信号的频谱数据，并根据频谱数据确定音频信号的频谱特征向量；提取视频数据中的嘴唇部位所处的图像区域，并根据每个图像区域确定视频数据的视频特征向量；确定反射波信号与预设发射波信号之间的相位差，并根据相位差确定反射波信号的反射波向量；对频谱特征向量、视频特征向量和反射波向量进行融合，得到目标特征向量；将目标特征向量输入预先训练好的语音端点检测模型，得到音频信号的多个语音端点。本申请能够提高语音端点检测的准确率。
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公开(公告)号：CN111476097B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202010152307.9
申请日：2020-03-06
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人体姿态评估方法、装置、计算机设备及存储介质，获取待评估图像，待评估图像为包括用户姿态的图像；将待评估图像输入预设的人体姿态估计网络，得到人体关键点数据，人体关键点数据包括关键点坐标和人体包围边框；通过人体包围边框对待评估图像进行缩放处理，并且根据缩放处理后的待评估图像对关键点坐标进行坐标变换，得到待评估坐标；获取标准比对数据，标准比对数据包括标准坐标和每一标准坐标对应的置信度；通过置信度计算待评估坐标和标准坐标的相似度，得到待评估图像的评估信息；通过评估与分析待评估图像中每一待评估坐标和标准坐标的相似度，实现了对用户的人体姿态进行快速和准确的评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110941526B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN201911039202.6
申请日：2019-10-29
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: G06F11/30 , G06F16/16 , G06F16/172
Abstract: 本申请涉及大数据技术领域，提供了一种日志存储方法、装置、服务器及计算机可读存储介质，包括：检测目标应用程序的变更数据，并确定变更数据的变更类型；根据变更类型对应的预置分类规则，对变更数据进行分类，得到至少一个分类日志；获取分类日志的日志标识符，并根据变更类型和分类日志的日志标识符，生成分类日志的维度信息；根据分类日志的维度信息，确定分类日志在预置CUBE模型中的目标位置；根据分类日志在预置CUBE模型中的目标位置，存储分类日志，将单一的日志进行分类，并将得到的至少一个分类日志存储于CUBE模型中，避免了日志信息的更改而造成日志信息不实或丢失的情况，又保证日志信息的完整性和有效性。
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公开(公告)号：CN114637847B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210253301.X
申请日：2022-03-15
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供了一种模型的训练方法、文本分类方法和装置、设备、存储介质，属于人工智能技术领域。该训练方法包括：获取原始训练数据，原始训练数据包括第一原始数据和第二原始数据；对第二原始数据进行上采样处理，得到初始训练数据；根据预设的增强参数对初始训练数据进行增强处理，得到增强训练数据；对增强训练数据进行编码处理，得到目标词嵌入向量；对目标词嵌入向量进行扰动处理，得到目标训练数据；根据第一原始数据和目标训练数据对预设的神经网络模型进行训练，得到目标分类模型，其中，目标分类模型为文本分类模型，用于对目标文本数据进行分类。本申请能够提高模型对样本文本数据的识别准确性和模型的训练效果。
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公开(公告)号：CN114610680B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210224649.6
申请日：2022-03-07
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
Inventor： 郑哲欣
IPC: G06F16/13 , G06F16/172 , G06F16/182
Abstract: 本申请涉及云存储领域，具体公开了一种分布式文件系统元数据管理方法、装置、设备及存储介质，所述分布式文件系统包括至少一个元数据节点，所述方法包括：获取待存储元数据和所述待存储元数据的数据类型，并确定所述待存储元数据的索引条目和目录条目；从至少一个所述元数据节点中确定所述待存储元数据的父目录的父索引条目所在的目标元数据节点，并将所述目录条目保存在所述目标元数据节点；根据所述待存储元数据的数据类型在至少一个所述元数据节点中确定索引保存节点，并将所述索引条目保存在所述索引保存节点。
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公开(公告)号：CN114492797B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210143615.4
申请日：2022-02-16
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种模型剪枝方法、装置、设备和存储介质，可广泛应用于人工智能技术领域；本发明的方法，包括：获取待剪枝模型中多个卷积层组合，待剪枝模型包括多个依次连接的卷积层，每个卷积层组合均包括第一卷积层和第二卷积层，第二卷积层为第一卷积层的下一卷积层；确定第一卷积层对应的滤波器和第二卷积层对应的通道，第一卷积层中的滤波器与第二卷积层中的通道一一对应，第一卷积层包括至少一个滤波器；获取滤波器的第一矩阵数据和通道的第二矩阵数据，根据第一矩阵数据和第二矩阵数据，计算得到滤波器对应的剪枝指标；根据剪枝指标对待剪枝模型进行剪枝处理，得到剪枝模型；本发明能够有效提高剪枝模型的精度。
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公开(公告)号：CN114418017B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210079887.2
申请日：2022-01-24
Applicant: 平安科技(深圳)有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06Q30/0202
Abstract: 本发明涉及人工智能，提供一种客户特征定位方法、装置、设备及存储介质。该方法能够获取预设客户在多个预设维度上的维度信息，根据每个预设维度的维度映射表及维度信息生成客户表征矩阵，基于类别预测模型对客户表征矩阵进行预测分析，得到用户类别及类别概率，根据用户类别及类别概率从预设客户中筛选目标客户，基于每个预设维度从目标客户的客户表征矩阵中提取特征矩阵，根据类别预测模型对每个特征矩阵在用户类别上的预测概率及类别概率生成每个预设维度对目标客户的影响度，根据影响度及用户类别生成目标用户的特征信息，能够准确的生成特征信息。此外，本发明还涉及区块链技术，所述特征信息可存储于区块链中。
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