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公开(公告)号:CN113890607B
公开(公告)日:2022-12-30
申请号:CN202111342592.1
申请日:2021-11-12
申请人: 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 哈尔滨工业大学 , 鞍山睿科光电技术有限公司 , 北京邮电大学 , 北京市天元网络技术股份有限公司
发明人: 王颖 , 李灿 , 姜辉 , 张书林 , 李扬 , 周鸿喜 , 刘洋 , 王乔木 , 高菲璠 , 陈拽霞 , 李黎 , 陈灿 , 郭小溪 , 董永康 , 汤晓惠 , 夏猛 , 姜桃飞 , 赵永利 , 宁云潇 , 程淼 , 李震岳
IPC分类号: H04B10/079
摘要: 本申请实施例公开了一种光缆T接点定位方法、装置、计算机设备和存储介质,该方法具体包括:获取第一光缆线路的接续点位置和第二光缆线路的接续点位置,所述接续点位置包括普通熔接点位置和T接点熔接点位置;根据所述第一光缆线路的接续点位置确定多个第一纤芯长度,并根据第二光缆线路的接续点位置确定多个第二纤芯长度;根据所述多个第一纤芯长度和所述多个第二纤芯长度的差异确定所述T接点熔接点位置。本申请实施例实现了准确的获取到光缆线路中T接点的位置。
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公开(公告)号:CN113890607A
公开(公告)日:2022-01-04
申请号:CN202111342592.1
申请日:2021-11-12
申请人: 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 哈尔滨工业大学 , 鞍山睿科光电技术有限公司 , 北京邮电大学 , 北京市天元网络技术股份有限公司
发明人: 王颖 , 李灿 , 姜辉 , 张书林 , 李扬 , 周鸿喜 , 刘洋 , 王乔木 , 高菲璠 , 陈拽霞 , 李黎 , 陈灿 , 郭小溪 , 董永康 , 汤晓惠 , 夏猛 , 姜桃飞 , 赵永利 , 宁云潇 , 程淼 , 李震岳
IPC分类号: H04B10/079
摘要: 本申请实施例公开了一种光缆T接点定位方法、装置、计算机设备和存储介质,该方法具体包括:获取第一光缆线路的接续点位置和第二光缆线路的接续点位置,所述接续点位置包括普通熔接点位置和T接点熔接点位置;根据所述第一光缆线路的接续点位置确定多个第一纤芯长度,并根据第二光缆线路的接续点位置确定多个第二纤芯长度;根据所述多个第一纤芯长度和所述多个第二纤芯长度的差异确定所述T接点熔接点位置。本申请实施例实现了准确的获取到光缆线路中T接点的位置。
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公开(公告)号:CN112910636A
公开(公告)日:2021-06-04
申请号:CN202110031444.1
申请日:2021-01-11
申请人: 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
摘要: 本说明书一个或多个实施例提供一种基于SDN的量子密钥分发物联网发布及订阅系统,该系统包括感知层、网络层、SDN控制层、应用层四个部分。本系统通过感知层实现数据信息的收集功能,并通过边缘网关将数据信息传送到事件代理中。控制层将从事件代理网络得到的事件信息上传到应用层,并根据应用层返回的订阅信息。事件代理将所订阅的事件发送到订阅者。控制层通过密钥管理模块使用网络中产生的量子密钥对发布订阅服务的信息进行加密。本说明书提供的一种基于SDN的量子密钥分发物联网发布及订阅系统,在基于量子密钥分发技术的物联网系统中,使用量子密钥实现对整个发布订阅类服务的安全保护,增强物联网通信的安全性。
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公开(公告)号:CN112910636B
公开(公告)日:2023-01-10
申请号:CN202110031444.1
申请日:2021-01-11
申请人: 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
摘要: 本说明书一个或多个实施例提供一种基于SDN的量子密钥分发物联网发布及订阅系统,该系统包括感知层、网络层、SDN控制层、应用层四个部分。本系统通过感知层实现数据信息的收集功能,并通过边缘网关将数据信息传送到事件代理中。控制层将从事件代理网络得到的事件信息上传到应用层,并根据应用层返回的订阅信息。事件代理将所订阅的事件发送到订阅者。控制层通过密钥管理模块使用网络中产生的量子密钥对发布订阅服务的信息进行加密。本说明书提供的一种基于SDN的量子密钥分发物联网发布及订阅系统,在基于量子密钥分发技术的物联网系统中,使用量子密钥实现对整个发布订阅类服务的安全保护,增强物联网通信的安全性。
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公开(公告)号:CN109087132B
公开(公告)日:2021-07-30
申请号:CN201810789092.4
申请日:2018-07-18
申请人: 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司
IPC分类号: G06Q30/02 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/36
摘要: 本申请提供了一种基于知识图谱的用户问题推送方法及装置,周期性的对用户提出的具有关联性的多个问题进行关联性分析,并考虑不同维度用户问题的关联性,最终得到每类用户行为关键词对应的预设数量的高相关关键词,并将每类用户行为关键词与高相关关键词的对应关系写入已建立的客服中心知识图谱,对用户问题,以及用户问题之间的关联性进行准确定位。当接收到用户提问时,通过调用客服中心知识图谱,自动化为用户推送多个用户潜在问题,提高了客服中心的服务质量,改善了用户体验。
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公开(公告)号:CN109348078B
公开(公告)日:2021-01-22
申请号:CN201810946784.5
申请日:2018-08-20
申请人: 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司
摘要: 本申请公开了一种ICT话务故障判断方法及装置,方法包括:将输入的目标话务向量投影到对应的预先构建的ICT客服中心各系统的话务训练库,基于话务特征向量矩阵对目标话务向量进行重建,计算出目标话务向量在对应的话务训练库的重建误差,判断重建误差是否在预先生成的置信区间内,若是,则:将置信区间最小的重建误差所对应的故障类型训练库确定为目标话务向量的故障类型。本申请能够深入挖掘系统故障与故障期间话务曲线间的内在联系,通过提取话务中的特征信息,以不同类型故障对应的话务曲线特征为分类依据,快速的判断出ICT话务的故障类型。
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公开(公告)号:CN109348078A
公开(公告)日:2019-02-15
申请号:CN201810946784.5
申请日:2018-08-20
申请人: 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司
CPC分类号: H04M3/5175 , H04M3/28
摘要: 本申请公开了一种ICT话务故障判断方法及装置,方法包括:将输入的目标话务向量投影到对应的预先构建的ICT客服中心各系统的话务训练库,基于话务特征向量矩阵对目标话务向量进行重建,计算出目标话务向量在对应的话务训练库的重建误差,判断重建误差是否在预先生成的置信区间内,若是,则:将置信区间最小的重建误差所对应的故障类型训练库确定为目标话务向量的故障类型。本申请能够深入挖掘系统故障与故障期间话务曲线间的内在联系,通过提取话务中的特征信息,以不同类型故障对应的话务曲线特征为分类依据,快速的判断出ICT话务的故障类型。
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公开(公告)号:CN109087132A
公开(公告)日:2018-12-25
申请号:CN201810789092.4
申请日:2018-07-18
申请人: 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司
摘要: 本申请提供了一种基于知识图谱的用户问题推送方法及装置,周期性的对用户提出的具有关联性的多个问题进行关联性分析,并考虑不同维度用户问题的关联性,最终得到每类用户行为关键词对应的预设数量的高相关关键词,并将每类用户行为关键词与高相关关键词的对应关系写入已建立的客服中心知识图谱,对用户问题,以及用户问题之间的关联性进行准确定位。当接收到用户提问时,通过调用客服中心知识图谱,自动化为用户推送多个用户潜在问题,提高了客服中心的服务质量,改善了用户体验。
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公开(公告)号:CN117857101A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202311669399.8
申请日:2023-12-07
申请人: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网思极网安科技(北京)有限公司 , 北京邮电大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
发明人: 刘晗 , 李正浩 , 王睿 , 刘冬兰 , 张昊 , 梅文明 , 刘新 , 张方哲 , 孙莉莉 , 姚洪磊 , 赵夫慧 , 孙梦谦 , 于灏 , 苏冰 , 林亮成 , 金正平 , 赵学智 , 时忆杰 , 国涛 , 秦素娟 , 杜金宝 , 李卓乐 , 郭郝勇 , 梁宇辰 , 陈华 , 唐世翔 , 刘洋
IPC分类号: H04L9/40
摘要: 本发明属于网络安全技术领域,公开一种信令风暴检测方法、系统、计算机设备和存储介质,其中方法包括获取大区中的各个AMF网元的历史注册请求数量和IWF网元的设备处理能力数据,并统计在当前周期内各个AMF网元发起的首轮注册请求数量;根据历史注册请求数量、设备处理能力数据及首轮注册请求数量,计算在下一周期内各个AMF网元对应的二轮注册请求数量;将二轮注册请求数量分别下发至对应的各个AMF网元,以供各个AMF网元根据二轮注册请求数量部署流控策略。本发明可以实现信令风暴场景下各AMF网元处理能力最大化,从而有效保护好IWF网元,避免大区内业务中断,最大程度的降低业务影响。
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公开(公告)号:CN115577273B
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202210970095.4
申请日:2022-08-12
摘要: 本申请公开了一种基于对比学习的单细胞数据聚类方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:通过预先构建的特征提取模块确定待聚类单细胞数据的正视图对并提取所述正视图对的特征;通过预先构建的对比学习模型将所述特征进行对比学习,获得所述待聚类单细胞数据的高阶表示,并对所述高阶表示进行聚类分析以获得所述待聚类单细胞数据的聚类分析结果。如此,通过特征提取、对比学习获得了待聚类单细胞数据的高阶表示,解决了当前单细胞测序数据高维稀疏、种群间不平衡以及测序过程经常发生drop‑out事件的问题。
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