公开(公告)号：CN111818489B

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN201910288576.5

申请日：2019-04-11

Applicant: 中国移动通信集团山东有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 宋海峰 ,  寇剑宾 ,  常青 ,  吕健 ,  王珊

IPC: H04W4/50 ,  H04M3/42

Abstract: 本发明涉及一种业务开通时间预测方法及业务开通监控系统，业务开通时间预测方法包括：接收客服系统或营业系统发送的查询请求，其中，查询请求用于查询目标业务的开通进度；基于查询请求获取对应的目标业务开通工单；通过与目标业务开通工单对应的开通操作系统获取对应的目标业务的进程信息，并基于进程信息判断目标业务是否已开通；若否，根据进程信息计算目标业务的预计开通时间并反馈给客服系统或营业系统。上述方法能够对业务的开通时间进行预测。

公开(公告)号：CN111818489A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN201910288576.5

申请日：2019-04-11

Applicant: 中国移动通信集团山东有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 宋海峰 ,  寇剑宾 ,  常青 ,  吕健 ,  王珊

IPC: H04W4/50 ,  H04M3/42

Abstract: 本发明涉及一种业务开通时间预测方法及业务开通监控系统，业务开通时间预测方法包括：接收客服系统或营业系统发送的查询请求，其中，查询请求用于查询目标业务的开通进度；基于查询请求获取对应的目标业务开通工单；通过与目标业务开通工单对应的开通操作系统获取对应的目标业务的进程信息，并基于进程信息判断目标业务是否已开通；若否，根据进程信息计算目标业务的预计开通时间并反馈给客服系统或营业系统。上述方法能够对业务的开通时间进行预测。

公开(公告)号：CN111053529B

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN201811203975.9

申请日：2018-10-16

Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 王珊 ,  吴娜

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种睡眠障碍自动分析方法及装置、处理设备及存储介质。所述睡眠障碍自动分析方法，包括：获取监测对象在睡眠期间内能够表征睡眠障碍的第一生理信号；利用第一深度学习模型对所述第一生理信号进行处理，获取疑似包含睡眠障碍特征波的子图；利用第二深度学习模型对所述子图进行处理，获取睡眠障碍的第一分析结果。

公开(公告)号：CN111053529A

公开(公告)日：2020-04-24

申请号：CN201811203975.9

申请日：2018-10-16

Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 王珊 ,  吴娜

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种睡眠障碍自动分析方法及装置、处理设备及存储介质。所述睡眠障碍自动分析方法，包括：获取监测对象在睡眠期间内能够表征睡眠障碍的第一生理信号；利用第一深度学习模型对所述第一生理信号进行处理，获取疑似包含睡眠障碍特征波的子图；利用第二深度学习模型对所述子图进行处理，获取睡眠障碍的第一分析结果。

公开(公告)号：CN114332878A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202011069789.8

申请日：2020-09-30

Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 王珊

IPC: G06V30/32 ,  G06V30/146 ,  G06V30/148 ,  G06V30/164 ,  G06V30/19 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明的实施例提供一种笔迹的处理方法及装置，方法包括：获取笔迹图像；对所述笔迹图像进行分割处理，得到多个字符块；将所述多个字符块输入到训练好的笔迹鉴定模型进行处理，通过所述笔迹鉴定模型输出所述笔迹图像的动态特征。本发明的方案可以提高鉴定效率。

公开(公告)号：CN110008790A

公开(公告)日：2019-07-12

申请号：CN201810010423.X

申请日：2018-01-05

Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 王珊 ,  吴娜 ,  许利群

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及人体监测技术，特别涉及一种多导联生理信号的分析方法及装置，用降低多导联生理信号的分析复杂度，同时降低硬件实现成本。该方法为：将监测对象的多导联生理信号由一维的时域信息转换为二维的时频域信息，由于二维的时频域信息可以视为“类图像”，因此，在后续流程中可以采用图像算法对数据帧进行深度特征数据的提取以及进行分析处理，从而准确地确定监测对象当前的生理状态，提高了生理信号的分析效率，进而可以减轻医生的前期工作压力，提升医院的工作效率，同时，也能简化特征提取过程，降低了硬件实现成本，有利于算法的推广。