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公开(公告)号：CN115617997A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211286338.9
申请日：2022-10-20
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种对话状态追踪方法、装置、设备及介质，涉及计算机领域，包括：利用第一BiGRU神经网络对历史对话编码得到第一编码结果，基于注意力及领域向量对第一编码结果进行特征提取得到包含至少一个领域的第一提取结果；利用第二BiGRU神经网络对第一提取结果编码得到第二编码结果，基于注意力及槽位词向量对第二编码结果进行特征提取得到第二提取结果；将第二提取结果、领域‑槽位词向量及词表向量输入解码器得到解码后向量，基于解码后向量计算槽位值的预测概率分布，基于预测概率分布对领域下的槽位填充，本申请基于BiGRU神经网络解决了多领域下历史对话长依赖问题，通过将领域及槽位分开处理并依次做注意力实现了不同领域‑槽位对的信息共享。
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公开(公告)号：CN116095021A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310104892.9
申请日：2023-02-09
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04L47/6275 , H04L47/52
Abstract: 本申请公开了一种调度方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括：控制非确定性流进入非确定性队列，根据确定性流调度参数控制确定性流进入确定性队列，采用确定性调度机制对确定性队列调度；根据端口带宽分配参数采用优先级队列调度机制在确定性队列与非确定性队列间调度；参数获取过程为：设定确定性队列采用确定性调度机制、非确定性队列与确定性队列间采用优先级队列调度机制；设置双层优化模型，上层优化目标为最大化非确定性流可用带宽，下层优化目标为最大化确定性流网络吞吐量；对双层优化模型求解得到参数。本申请公开的技术方案，通过双层优化模型进行流调度，以解决确定性流的路由与调度问题，并实现确定性流和非确定性流的混合调度。
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公开(公告)号：CN117725494A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311593564.6
申请日：2023-11-24
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种长尾分布数据的意图识别方法、存储介质及电子装置，上述方法包括：通过初始长尾意图识别模型对数据样本进行处理，得到第一模型输出向量，其中，所述数据样本的数据分布为长尾分布；根据所述第一模型输出向量计算多个数据分支的第一分支损失函数值，以及根据所述第一模型输出向量计算所述多个数据分支的第一融合损失函数值，其中，所述数据样本包括所述多个数据分支；根据多个所述第一分支损失函数值和所述第一融合损失函数值确定出所述数据样本的第一总损失函数值；通过所述第一总损失函数值训练所述初始长尾意图识别模型，并通过训练完成的长尾意图识别模型对接收到的长尾分布数据进行意图识别。
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公开(公告)号：CN117009902A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310970472.9
申请日：2023-08-02
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种数据检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标时间段内的待检测云网状态数据；对所述待检测云网状态数据进行视角变换，得到信号内部图神经网络视角的图神经网络视图和信号之间图神经网络视角的图神经网络视图；将信号内部图神经网络视角的图神经网络视图和信号之间图神经网络视角的图神经网络视图输入目标模型，得到目标数据，其中，所述目标模型通过目标样本集迭代训练第一模型得到；根据所述目标数据和待检测云网状态数据之间的误差，确定所述待检测云网状态数据的数据检测结果，通过本发明的技术方案，能够提升数据检测的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117009903A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310970690.2
申请日：2023-08-02
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种数据异常检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：将时序信号样本数据输入初始数据异常检测模型；通过初始数据异常检测模型中的特征提取网络对时序信号样本数据进行特征提取，获得特征提取结果；对特征提取网络进行参数扰动，获得特征提取扰动网络；通过特征提取扰动网络对时序信号样本数据进行特征提取，获得特征提取扰动结果；将特征提取结果依次输入特征融合网络和重建网络，获得数据重建结果；根据特征提取结果和特征提取扰动结果、数据重建结果和时序信号样本数据计算得到的总损失函数值对初始数据异常检测模型进行网络参数调整，得到目标数据异常检测模型，提升了特征表示和特征学习能力以及模型的泛化和适应能力。
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公开(公告)号：CN116502652A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310451893.0
申请日：2023-04-25
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G06F40/35 , G06F40/279 , G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种多云机器助理对话方法、装置、设备及存储介质，应用于云计算与对话系统领域，其中方法包括：获取当前对话信息和上一轮任务场景；对当前对话信息进行意图识别和实体提取，得到当前意图和当前实体；根据当前意图和当前实体确定当前任务场景；若当前任务场景与上一轮任务场景存在业务关联，则激活多云多业务融合场景，并执行业务切换动作。本发明提供的多云机器助理对话方法，可以在多云领域，并且存在多业务融合场景下，实现帮助用户完成多种融合业务需求，以提升用户体验。
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公开(公告)号：CN115758273A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211362344.8
申请日：2022-11-02
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种时序数据异常检测方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取目标时序数据并对目标时序数据进行预处理以得到预处理后的目标时序数据；将预处理后的目标时序数据输入至训练后的嵌入网络中进行时间方向与信号方向的双视角数据嵌入以得到时间视角嵌入特征与信号视角嵌入特征，将时间视角嵌入特征与信号视角嵌入特征进行融合以得到目标数据嵌入特征；将目标数据嵌入特征输入至训练后的信号分解Transformer网络中以得到目标时序数据对应的目标特征表示；根据目标特征表示确定目标预测误差、目标重建误差与目标分布距离，并根据目标预测误差、目标重建误差与目标分布距离对目标时序数据进行异常判定。
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公开(公告)号：CN115857955A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211475931.8
申请日：2022-11-23
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明公开了一种部署K8S集群的方法、装置、设备及可读存储介质，应用于计算机技术领域，包括获取离线安装脚本信息；其中，离线安装脚本信息包括部署安装包和集群压缩包镜像；根据Terraform和预定义配置信息创建Openstack资源，得到返回的资源配置文件；获取预定义镜像仓库项目，并根据离线安装脚本信息、资源配置文件和预定义镜像仓库项目部署K8S集群。本发明以Kubespray的terraform，产生资源配置文件。与集群压缩包镜像相融合，将Kubespray可以离线生成集群的优势与集群压缩包镜像可以快速安装K8S集群的优势相结合，只要输入预定义配置信息就可以实现K8S集群的一键式部署。
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公开(公告)号：CN115630306A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211391822.8
申请日：2022-11-08
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种时序数据异常检测方法、装置、设备及存储介质，应用于时序数据异常检测领域，其中方法包括：获取时序数据；将时序数据输入到多尺度特征编码网络，得到多尺度数据编码特征；将多尺度数据编码特征输入到多尺度局部记忆模块，得到多尺度局部记忆特征；根据多尺度局部记忆特征确定第一距离；当第一距离大于阈值时，时序数据异常。本发明通过多尺度局部记忆模块进行特征学习和约束，能提升特征学习的能力，增加了模型的泛化能力，能够有效避免训练数据噪声导致的异常数据过拟合问题，提升异常特征与正常特征之间的区分度，进而能够提升检测的准确度。
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