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公开(公告)号：CN1777156A
公开(公告)日：2006-05-24
申请号：CN200510125852.4
申请日：2005-11-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种用于下一代网络、可动态扩展的、开放接口技术的Parlay/OSA网关，由软总线、配置管理单元、SCF单元、TCAP类协议映射单元、非TCAP类协议映射单元、操作维护单元和网管单元所组成。其中软总线是各单元/组件的公共通信通道，能够屏蔽异构应用系统和异构网络系统的差异，使得该网关能够快速部署在实际网络环境中，得到推广应用。控制中枢－配置管理单元执行组件的注册/注销机制，使该网关能够“即插即用”地动态引入新的SCF组件和协议映射组件，或启动新组件的进程实例，还能实现负载均衡。协议映射单元在更换协议栈时，只需修改其中协议适配层的部分代码，而对SCF组件的代码不需要修改，有利于该网关的扩展性。
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公开(公告)号：CN119961377A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510009993.7
申请日：2025-01-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/31 , G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/355 , G06F16/36 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 基于树形图和知识图谱检索增强的大模型推理方法和系统，包括：将文档切割成文本块，识别文本块的实体、关系和事实性描述，构成文本块的知识图谱；基于文本块的知识图谱构建文档的事实性概述，使用高斯混合模型对所有文档聚类递归，生成相似性树形结构图；获取用户问题，通过大语言模型辩论迭代的方法，从相似性树形结构图中选择一条推理路径，获得对应的文档聚类，然后基于用户问题和文档的置信度分数，对聚类剪枝，并从剪枝后的文档挑选若干文本块，最后基于挑选文本块的知识图谱，生成推理结果。本发明涉及自然语言处理技术领域，能实现基于树形图和知识图谱的检索增强，在大模型回答复杂多跳问题时准确查询相关信息，从而有效保证推理准确性。
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公开(公告)号：CN119402877A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411522919.7
申请日：2024-10-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W16/22 , H04L41/16 , H04L41/142
Abstract: 基于STL分解的多尺度混合基站流量预测系统，包括如下模块：多尺度时间分解模块：该模块的功能是将基站流量数据进行多尺度分解；基于STL的时间混合模块：该模块的功能是将多尺度时间分解模块所得到高维空间的多尺度子序列进行STL分解，分解为季节项、趋势项、残差项三个部分，并通过不同的采样方法对时间序列进行建模；未来多预测混合模块：该模块的功能是整合不同时间尺度的预测结果，通过动态权重调整，计算最终预测结果；本发明系统通过多尺度时间分解技术，能够在大规模通信网络环境下，有效提升预测精度、实时性和计算效率。
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公开(公告)号：CN118779429A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410945806.1
申请日：2024-07-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/126 , G06F40/194 , G06F40/279
Abstract: 基于检索增强生成的知识库存储检索系统和方法，主要内容是：(1)文档提取与分块模块，把加入知识库的文档切分为文档块，形成文档列表和关键字列表；(2)文档向量化与存储模块，把向量化后的文档列表和关键字列表存贮到向量库中；(3)文档窗口设置模块，根据用户的提问信息，确定文档窗口值W的大小；(4)初步检索模块，提取出文档相似度值最大的前W个文档，作为初步检索结果；(5)混合重排序模块根据综合相似度s值的大小，从初步检索结果中返回W/2个文档作为最终检索结果。本发明对多模态问答大模型具有支持能力。
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公开(公告)号：CN118332086A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410465219.2
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06F16/28
Abstract: 一种基于大语言模型的问答对生成方法和系统，方法包括如下操作步骤：(1)数据预处理；(2)文本切片处理；(3)三元组增强的大语言模型问题生成；(4)基于两阶段检索的大语言模型答案生成；(5)基于大语言模型实现问题改写增强。系统包括如下模块：数据预处理模块、文本切片处理模块、三元组增强的大语言模型问题生成模块、基于两阶段检索的大语言模型答案生成模块和基于大语言模型问题改写增强模块。本发明充分利用了大语言模型强大的语义理解与语言生成能力，能生成电信领域的多样化、准确、符合业务知识且语义通顺的问答对。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117671377A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311685679.8
申请日：2023-12-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 一种时序变量预测方法、装置、计算设备和存储介质，包括：构建双向预测时间序列表征模型，并获取历史时间序列数据进行训练，过程如下：获取两相邻时序子序列Xl和Xr，然后将Xl和Xr进行季节‑趋势分解，获得季节和趋势分量，再将季节和趋势分量经过编码器获得表征序列，最后使用两个季节分量表征序列、两个趋势分量表征序列进行双向预测；构建并训练时序变量预测模型，输入时间序列表征向量，输出时序变量预测结果；采集时序变量的实时时间序列数据，使用双向预测时间序列表征模型提取特征以获得时间序列表征向量，然后输入时序变量预测模型，获得预测结果。本发明涉及计算机领域，能有效挖掘时序内在逻辑、提升表征在时序变量预测任务上的性能。
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公开(公告)号：CN115051920B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210626363.0
申请日：2022-06-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L41/40 , H04L41/0895 , H04L41/122 , H04L41/0894
Abstract: 一种能力开放架构下NFV能力网元扩容的方法和系统，当NFVO以一定时间为周期，定时启动对能力网元的智能扩容流程时，包括：NFVO获取与能力网元相关联的能力开放网元；NFVO根据能力开放网元上报的本周期内业务请求数S和因启动过负荷而拒绝的拒绝请求数S′，生成本周期能力网元扩容计划；NFVO将本周期能力网元扩容计划中的扩容VDU数量发送给能力网元；待能力网元完成扩容后，NFVO将能力网元的容量更新为扩容后VDU数量，并更新状态为已完成扩容，然后通知能力网元延长缩容策略内容中的冷却期参数。本发明属于通信领域，能通过监测与能力网元相关联的能力开放网元的流量和负载情况，实现NFV能力网元的智能扩容。
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公开(公告)号：CN113515930B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202110530094.3
申请日：2021-05-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/194 , G06F40/30 , G06F40/126 , G06N3/0499 , G06N3/084
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公开(公告)号：CN115379053A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210969857.9
申请日：2022-08-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04M3/42
Abstract: 一种基于能力开放架构的回呼业务实现方法，包括：第三方应用装置向能力开放平台发起业务呼叫，触发回呼业务；能力开放平台缓存业务呼叫中的回呼信息，指示语音能力平台继续执行业务流程；当用户回拨来显号码时，语音能力平台向能力开放平台发起呼叫事件通知，呼叫事件通知中包含从用户呼叫中提取的主被叫号码；能力开放平台查找是否存在有一条回呼信息的被叫号码和业务来显号码分别是所提取主被叫号码，如果是，则根据回呼信息指示语音能力平台执行业务流程；如果否，则读取所提取被叫号码的回呼模式，指示语音能力平台执行放音流程。本发明属于通信领域，能为语音通知或点击拨号等业务提供回呼功能，解决被叫回拨来显号码无法被接通的技术问题。
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公开(公告)号：CN114884821A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210692833.3
申请日：2022-06-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/0894 , H04L41/14
Abstract: 一种自智网络中的多策略冲突规避方法，包括：采集网络状态信息；获取待验证多策略集合；构建包含所有多策略执行顺序的策略排序空间树；对策略排序空间树进行深度优先遍历，提取一条待验证的多策略执行顺序，然后构建一个初始仿真数据平面，将多策略执行顺序中的每条策略按序逐条注入至仿真数据平面中，存储每条策略插入后的仿真数据平面；检测每条策略被执行后生成的仿真数据平面是否存在冲突异常，推理冲突策略顺序中多策略间的依赖关系，对策略排序空间树进行剪枝，以高效挑选避免冲突的多策略执行顺序并下发。本发明属于通信领域，能对多策略下发的网络中间状态异常进行验证，同时根据多策略间的依赖关系高效挑选出避免冲突的正确执行顺序。
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