专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于基板管理控制器的通信方法、装置、设备及存储介质-CN202211062829.5在审
  • 李圣义 - 中移信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
  • 2022-08-31 - 2023-10-27 - H04L67/133
  • 本申请涉及通信技术领域,提供一种基于基板管理控制器的通信方法、装置、设备及存储介质。所述方法应用于基板管理控制器的通信系统,该系统包括服务提供方和服务调用方,所述方法包括:获取调用方发起的调用指令,并确定调用指令调用的目标服务;根据目标服务的枚举值,以及各提供方在预设数据库中注册的服务信息,确定目标服务的提供方的服务线程标识,其中,服务信息包括提供方的服务线程标识,以及所提供的各个服务的枚举值;根据服务线程标识,通过消息队列将调用指令发送给提供方进行处理。本申请提供的通信方法基于预设数据库中注册的服务信息,采用消息队列的通信方式实现消息的定向发送,无需创建守护进程中转消息,提高了通信效率。
  • 基于管理控制器通信方法装置设备存储介质
  • [外观设计]带考勤签到和工时统计图形用户界面的显示屏幕面板-CN202230613508.4有效
  • 董健;赵智彬 - 中移信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
  • 2022-09-16 - 2023-10-27 - 14-04
  • 1.本外观设计产品的名称:带考勤签到和工时统计图形用户界面的显示屏幕面板。2.本外观设计产品的用途:用于显示图形用户界面。3.本外观设计产品的设计要点:在于图形用户界面。4.最能表明设计要点的图片或照片:主视图。5.显示屏幕面板的其他视图无设计要点,省略显示屏幕面板的其他视图。6.图形用户界面的用途:本申请的界面主要用于工时和工单的管理,具体可用于打卡、补卡申请、加班申请,各申请审批、考勤统计等。7.图形用户界面的人机交互方式:在主视图点击界面中部的“短信登录”选项,界面跳转至界面变化状态图1;在主视图或界面变化状态图1界面时,若登录者身份为员工,界面跳转至界面变化状态图2;在主视图或界面变化状态图1界面时,若登录者身份为管理人员,界面跳转至界面变化状态图3;在主视图或界面变化状态图1界面时,若登录者身份为厂商,界面跳转至界面变化状态图4;在界面变化状态图2点击“打卡”选项,界面跳转至界面变化状态图5;在界面变化状态图2点击“补卡”选项,界面跳转至界面变化状态图6;在界面变化状态图2点击“加班”选项,界面跳转至界面变化状态图7;在界面变化状态图2点击“考勤统计”选项,界面跳转至界面变化状态图8;在界面变化状态图2点击“我的申请”选项,界面跳转至界面变化状态图9;在界面变化状态图2点击“待办”选项,界面跳转至界面变化状态图10;在界面变化状态图2点击界面底部的“我的”选项,界面跳转至界面变化状态图11;在界面变化状态图3点击“加班审批”选项,界面跳转至界面变化状态图12;在界面变化状态图3点击“补卡审批”选项,界面跳转至界面变化状态图13;在界面变化状态图4点击“加班审批”选项,界面跳转至界面变化状态图14;在界面变化状态图4点击“补卡审批”选项,界面跳转至界面变化状态图15;上述界面中的“XXXX”表示为可变化文字,灰色色块表示为可变化图片。8.该显示屏幕面板可用于手机、平板电脑、笔记本电脑、台式机。
  • 考勤签到工时统计图形用户界面显示屏幕面板
  • [发明专利]用户异常行为预测方法及装置-CN202210347799.6在审
  • 张美鸥;曹继文;杨宇婷;林海艺;梁雁斌 - 中移信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
  • 2022-04-01 - 2023-10-24 - H04L9/40
  • 本申请提供一种用户异常行为预测方法及装置,其中方法包括:获取用户行为日志进行归一化和矩阵化处理,转换为用户行为日志矩阵;将用户行为日志矩阵输入至用户异常行为检测模型,获得用户异常行为检测模型输出的第一用户异常行为类别;用户异常行为检测模型是基于用户行为日志矩阵样本以及预先确定的用户异常行为类别标签训练后获得的;采用模糊粗糙集对用户行为日志矩阵进行分析,获得第二用户异常行为类别;对第一用户异常行为类别和第二用户异常行为类别进行加权判断,确定目标用户异常行为类别;将具有异常行为的用户作为监控对象,采用基于高斯和粒子滤波算法的预测模型预测用户行为的状态变量的概率分布,基于概率分布进行不同级别的告警。
  • 用户异常行为预测方法装置

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