公开(公告)号：CN118796376A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410104384.5

申请日：2024-01-24

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： 江迎秋 ,  杨美君 ,  王健 ,  刘连振 ,  马晓姗

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50

Abstract: 本申请公开了一种算力网络设备的任务调度方法和装置，用以提高数据处理任务的调度合理性，以提高算力网络设备的任务处理效率。本申请提供的方案包括：监测算力网络设备的硬件影响参数，所述硬件影响参数表征所述算力网络设备的硬件性能受外部因素影响的程度；根据所述硬件影响参数确定所述算力网络设备中待执行任务调度的目标硬件设备，所述目标硬件设备包括受外部因素影响的程度大于预设程度的硬件设备；获取所述目标硬件设备所在区域中的多个子区域分别对应的资源利用率，所述资源利用率表征对应的子区域内的算力资源的利用率；按照所述资源利用率从高到低的顺序对所述多个子区域的数据处理任务执行有序任务调度。

公开(公告)号：CN113162780B

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202010073682.4

申请日：2020-01-22

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： 李训潮 ,  宫钦 ,  王恩伟 ,  江迎秋 ,  谭孟元

IPC: H04L41/14

Abstract: 本发明公开了一种实时网络拥塞分析方法、装置、计算机设备和存储介质。该实时网络拥塞分析方法包括：获取不限量用户指标数据，将所述不限量用户指标数据输入到预训练好的网络拥塞分析系统中；通过所述网络拥塞分析系统输出网络拥塞分析结果，其中，所述网络拥塞分析结果为所述不限量用户指标数据，在经过所述网络拥塞分析系统的网络参数映射后得到。采用该实时网络拥塞分析方法能够实现实时的网络拥塞分析，能够为用户提供有益的决策。

公开(公告)号：CN118799991A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202311615713.4

申请日：2023-11-28

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： 刘连振 ,  杨美君 ,  江迎秋 ,  田芳

IPC: G07C11/00 ,  G06V40/16

Abstract: 本发明实施例公开了一种排队信息处理方法、装置及电子设备，所述方法包括：当检测到用户进入营业厅时采集用户的图像，将用户图像、通讯信息和排号信息进行关联，将关联信息加入排号队列中；若检测到用户离开营业厅，则将关联信息从排号队列中移入排号中止队列中；若确定用户满足预设的提醒条件，向用户发送提醒消息，若用户在第一预设时长内进入营业厅，则将关联信息从排号中止队列中移入排号队列中；如果确定用户存在向营业厅移动的趋势，则将关联信息从排号中止队列中移入排号挂起队列中；若用户在第二预设时长内进入营业厅，则将关联信息从排号挂起队列中移入排号队列中。通过本方法，节约了用户时间，提升了用户对于业务办理流程的整体体验。

公开(公告)号：CN113162780A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202010073682.4

申请日：2020-01-22

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： 李训潮 ,  宫钦 ,  王恩伟 ,  江迎秋 ,  谭孟元

IPC: H04L12/24

Abstract: 本发明公开了一种实时网络拥塞分析方法、装置、计算机设备和存储介质。该实时网络拥塞分析方法包括：获取不限量用户指标数据，将所述不限量用户指标数据输入到预训练好的网络拥塞分析系统中；通过所述网络拥塞分析系统输出网络拥塞分析结果，其中，所述网络拥塞分析结果为所述不限量用户指标数据，在经过所述网络拥塞分析系统的网络参数映射后得到。采用该实时网络拥塞分析方法能够实现实时的网络拥塞分析，能够为用户提供有益的决策。

公开(公告)号：CN118797423A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202311255519.X

申请日：2023-09-26

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： 杨美君 ,  刘连振 ,  江迎秋

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F40/289 ,  G06F40/242

Abstract: 本说明书实施例公开了训练文本分类模型的方法、分类方法及分类系统，属于通信业务数据处理技术领域，可以实现应用于普遍客户投诉文本的自动标注和分类应用。所述方法包括：获取目标投诉文本，并在所述目标投诉文本的分词词语中，分别确定所述目标投诉文本所包含的至少两个种子词的出现频率，所述至少两个种子词属于种子词词典；从所述种子词词典中，确定与所述至少两个种子词对应的待选类别描述词集合，并确定所述待选类别描述词集合中各待选类别描述词的聚合频率；将与最大聚合频率对应的待选类别描述词，标注为所述目标投诉文本的伪标签，以用于形成标注的训练集；基于所述标注的训练集，对文本分类模型进行训练。