-
公开(公告)号：CN119089013A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410627734.6
申请日：2024-05-20
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F16/9035 , G06F16/901 , G06N3/042 , G06N3/04
Abstract: 本申请公开了一种套餐业务推荐方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及业务推荐技术领域，包括：获取动态异质图的快照，所述动态异质图用于映射用户订购套餐的动态演化过程；基于动态元路径，确定快照中目标节点的邻居节点集；对所述邻居节点集进行基于时间编码的注意力聚合操作，得到节点表示；根据所述节点表示确定节点嵌入，基于指数时间衰减机制，将不同快照下的节点嵌入聚合为节点编码；根据所述节点编码的链接预测结果进行套餐业务推荐。本申请能够提高套餐业务推荐效果。
-
公开(公告)号：CN119150022A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411178149.9
申请日：2024-08-26
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 北京邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F16/9535 , G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0895
Abstract: 本申请公开了一种模型训练方法、项目推荐方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括：获取多个训练样本；将训练样本输入至预设的项目推荐模型，通过项目推荐模型对二分图样本进行特征提取，得到第一特征向量，以及通过项目推荐模型对知识图谱样本进行特征提取，得到第二特征向量；通过项目推荐模型对第一特征向量和第二特征向量进行对比学习，得到第一损失函数值；在不满足训练停止条件的情况下，基于第一损失函数值调整项目推荐模型的模型参数，并利用多个训练样本训练参数调整后的项目推荐模型，直至满足训练停止条件，得到训练好的项目推荐模型。这样可以使训练好的项目推荐模型准确性更高，预测的推荐项目更能满足用户需求。
-
公开(公告)号：CN114819617B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202210431112.7
申请日：2022-04-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的公交车辆排班方法，属于公交车辆排班领域，具体为：首先、将某条公交线路的车辆排班问题建模为马尔可夫决策过程，其中包括状态，动作、奖励三个要素。将发车时刻表中每个时刻点作为一个决策点，利用强化学习智能体选取当前可用车辆从该时刻点发出，从而覆盖该时刻点。构建公交车辆排班的仿真环境，通过智能体与仿真环境的交互，利用强化学习算法获得智能体的最优策略。然后，利用智能体对发车时刻表中每个时刻点按时间顺序逐点决策，由此得到公交车排班方案。本发明提供了一种公交车辆的在线调度方法，在发生交通拥堵，交通事故等不确定事件的情况下，能保证全部覆盖发车时刻表，且所用车辆数目少。
-
公开(公告)号：CN118400122A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410260673.4
申请日：2024-03-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/042
Abstract: 本申请提供一种基于图神经网络的通信网络鲁棒性检验方法及相关设备；该方法包括：通信网络的图数据输入至图卷积神经网络，对图卷积神经网络进行切片，确定切片属性矩阵；确定扰动后的切片属性矩阵的空间范围，利用切片后的图卷积神经网络对扰动后的节点进行分类，得到扰动后的分类结果，利用扰动后的分类结果和扰动后的节点属性矩构建约束条件；构建每层激活函数的线性边界，以确定输出边界，基于该层的输出边界进行反向传播，得到切片后的图卷积神经网络的输出边界，根据该节点在当前的扰动预算下的输出是否满足约束条件，来确定出扰动预算的极大值，根据扰动预算的极大值判断对该节点的分类结果是否可信。
-
公开(公告)号：CN118230024A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410216019.3
申请日：2024-02-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本公开提供一种图像处理方法及相关设备。该方法包括：获取待处理图像；基于训练好的图像处理模型处理所述待处理图像得到图像处理结果；其中，所述训练好的图像处理模型基于对抗样本训练得到；所述对抗样本基于原始图像样本得到，包括：对所述原始图像样本进行显著性检测，得到显著性得分图；对所述显著性得分图进行二值化得到显著区域；基于所述显著区域添加扰动以得到所述对抗样本。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113792576B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202110852776.6
申请日：2021-07-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本公开提供一种基于有监督域适应的人体行为识别方法、电子设备，所述方法包括：响应于获取目标域的第一雷达回波信号；对所述第一雷达回波信号进行预处理，以得到待识别的目标域数据集；利用预先训练得到的目标域人体行为识别模型对所述待识别的目标域数据集进行处理，得到所述待识别的目标域数据集的人体行为识别结果，其中，所述目标域人体行为识别模型是基于预先训练得到的源域特征提取器经过生成对抗式训练得到的。本公开的技术方案，能够在目标域的数据样本较少的情况下，使人体行为识别模型获得较准确地识别结果，提高了模型的泛化性和鲁棒性，同时节约了大量的人力物力。
-
公开(公告)号：CN112954586A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110126537.2
申请日：2021-01-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W4/02 , H04W4/021 , H04W12/122 , H04W24/08 , H04B17/345 , G01S19/21 , G01S19/37
Abstract: 本说明书实施例提供一种欺骗干扰源定位方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：从目标干扰区域的多个接收机中筛选出多个接收终端，获取多个所述接收终端的接收信号信息与位置信息；根据干扰源数量采用相应的干扰源定位算法，利用所述干扰源定位算法根据所述接收信号信息与所述位置信息确定干扰源位置；设置验证终端，利用所述验证终端确定所述干扰源位置处的期望干扰功率并获取所述干扰源位置处的估计干扰功率，对比所述期望干扰功率与所述估计干扰功率以确定所述目标干扰区域中是否存在欺骗干扰攻击；若存在欺骗干扰攻击，将所述目标区域中的所述干扰源位置上报。
-
公开(公告)号：CN112866692A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110061724.7
申请日：2021-01-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N19/115 , H04N19/176 , H04N19/70 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于高效视频编码HEVC的编码单元划分方法及装置，将获取的指定亮度图像划分为多个第一指定大小的子图像，作为当前的待处理子图像；将获取的当前的每一待处理子图像的关联图像的特征图和该待处理子图像输入至目标深度值预测模型，得到该待处理子图像的深度值；如果该待处理子图像的深度值为第一预设深度值，将该待处理子图像确定为一个编码单元；如果该待处理子图像的深度值不是第一预设深度值，将该待处理子图像划分为多个子图像，作为当前的待处理子图像，并继续确定当前的每一待处理子图像的划分方式，直至得到的子图像为第二指定大小。基于上述处理，可以提高编码单元划分的效率，进而，可以提高视频编码的效率。
-
公开(公告)号：CN110874826B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201911126984.7
申请日：2019-11-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像去雾化方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取待去雾化图像以及盲去雾化模型；将所述待去雾化图像输入神经网络中，得到所述待去雾化图像的模糊核，其中，所述神经网络的损失函数是根据所述盲去雾化模型得到的，所述盲去雾化模型包括：暗通道先验；将所述模糊核代入盲去雾化模型中，得到非盲去雾化模型；根据所述非盲去雾化模型，对所述待去雾化图像进行去雾化，得到清晰图像。采用本发明实施例提供的技术方案在对图像进行去雾化时，可以提高盲去雾化模型的泛用性，从而提高对图像去雾化的准确性。
-
公开(公告)号：CN110850812B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201911127650.1
申请日：2019-11-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G05B19/408 , G06N20/00 , H01J37/305
Abstract: 本发明实施例提供了一种离子束刻蚀的刻蚀速率控制方法、离子束刻蚀方法及装置，其中，速率控制方法包括：获取目标刻蚀速率；将目标刻蚀速率代入速率确定模型，得到工艺参数需满足的条件；其中，速率确定模型为：以工艺参数为自变量、以刻蚀速率为因变量的模型，速率确定模型是通过样本特征参数、样本刻蚀速率对待训练模型进行训练得到的模型；根据工艺参数需满足的条件，调节工艺参数的值，以使得按工艺参数的值进行刻蚀所得到的实际刻蚀速率与目标刻蚀速率相等。采用本发明实施例的技术方案，可以控制离子束刻蚀过程中的刻蚀速率，提高了刻蚀速率的可控性，从而提高了离子束刻蚀过程的可控性和灵活性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
81
records
(took 0.134 seconds)
