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]业务处理系统以及方法-CN202210998852.9有效
  • 蒋志伟;朱继永;郑彬;谷林;吴恩慈 - 恒生电子股份有限公司
  • 2022-08-19 - 2023-08-22 - H04L67/51
  • 本说明书实施例提供业务处理系统以及方法,其中所述系统包括业务处理服务器和至少一个中转服务器;所述中转服务器,被配置为基于接收的业务处理请求中携带的业务处理信息确定业务功能标识,基于所述业务功能标识确定所述业务处理请求的链路调用路径;将转发记录进行加序处理,基于所述链路调用路径将所述业务处理请求和所述转发记录进行转发;所述业务处理服务器,被配置为接收所述业务处理请求,基于所述业务处理请求中携带的所述业务处理信息获取业务调用数据,并基于所述业务调用数据生成业务处理结果,便于后续将业务处理结果进行转发,实现了将中间服务器的转发路径等信息能够进行展示,以准确地确定链路故障原因。
  • 业务处理系统以及方法
  • [发明专利]一种预测平台作业执行时间的方法、装置和电子设备-CN202011177481.5在审
  • 吴恩慈 - 上海淇玥信息技术有限公司
  • 2020-10-29 - 2021-01-29 - G06F16/2458
  • 本发明涉及计算机技术领域,具体涉及一种预测平台作业执行时间的方法、装置和电子设备,包括:于目标作业中提取作业数据集,所述作业数据集包括:特征向量数据、度量指标数据;通过时间预测模型获取所述目标作业每个阶段执行时间;根据所述目标作业每个阶段执行时间计算所述目标作业的执行时间;根据预测的所述目标作业的执行时间对所述目标作业的执行计划自动进行动态调整并执行,获取调整后的所述目标作业的执行计划。本发明能够实现对分布式计算平台中复杂算子执行时间的准确预测,能够动态地调整作业执行计划,有效减低计算过程的复杂度,提升计算集群的整体性能。
  • 一种预测平台作业执行时间方法装置电子设备
  • [发明专利]一种基于机器学习的预测模型构建方法、装置和电子设备-CN202011177483.4在审
  • 吴恩慈 - 上海淇玥信息技术有限公司
  • 2020-10-29 - 2021-01-29 - G06F30/27
  • 本发明涉及计算机技术领域,具体涉及一种基于机器学习的预测模型构建方法、装置和电子设备,包括:于目标作业中提取作业数据集,所述作业数据集包括:特征向量数据、度量指标数据;于所述作业数据集中选取可执行的所述特征向量数据、所述度量指标数据,构建时间预测模型;基于交叉验证法对所述时间预测模型进行参数配置;对所述时间预测模型进行过度拟合优化,获取最终时间预测模型。本发明通过时间预测模型的预测结果可以应用在基于分布式计算平台的数据挖掘、机器学习、深度学习的算力分析与优化,有效提升计算资源的使用效率,同时实现对模型的参数配置调整以及优化过度拟合。
  • 一种基于机器学习预测模型构建方法装置电子设备
  • [发明专利]一种管理资源返还辅助策略的方法、装置和电子设备-CN202010698053.0在审
  • 吴恩慈 - 上海淇馥信息技术有限公司
  • 2020-07-20 - 2020-11-17 - G06Q10/04
  • 本说明书实施例提供一种管理资源返还辅助策略的方法,通过获取资源返还业务已逾期的样本用户的逾期信息、对样本用户已施行的辅助策略和实施辅助策略后的资源返还效果数据,利用逾期信息、辅助策略和资源返还效果数据训练资源返还效果数据预测模型,利用这种方式构建的模型,结合逾期用户的逾期信息和预设的辅助策略,预测辅助策略下的资源返还效果数据,能够针对每个用户精确地预测该用户在辅助策略的影响下的资源返还效果,预先知道实施该辅助策略后的返还表现,进而可以在产生资源消耗前做出决策,减少了实施策略后才发现资源返还效果不如意的情况发生,降低资源消耗。
  • 一种管理资源返还辅助策略方法装置电子设备
  • [发明专利]一种构建资源返还表现预测模型的方法、装置和电子设备-CN202010699224.1在审
  • 吴恩慈 - 上海淇馥信息技术有限公司
  • 2020-07-20 - 2020-11-17 - G06K9/62
  • 本说明书实施例提供一种构建资源返还表现预测模型的方法,提供具有多个任务阶段的流水线学习器,分布存储多个待训练的任务算法,利用流水线学习器对算法集群中的多个任务算法进行组合,形成各任务阶段均具有任务算法的闭环反馈流水线,其中用于训练的输入层与用于预测的任务算法的输出层之间数据连通,结合逾期信息,利用机器学习算法对该流水线中的任务算法进行训练,得到资源返还表现预测模型。通过流水线学习器,可自动对分布存储的多个任务算法进行组合,组合后形成的闭环反馈流水线中用于训练的输入层与用于预测的任务算法的输出层之间数据连通,不需要手动组合算法,又可自动结合预测结果对模型进行自我优化,因而简化了模型构建过程。
  • 一种构建资源返还表现预测模型方法装置电子设备

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