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]基于深度强化学习的微服务系统动态防御策略方法-CN202311083322.2在审
  • 涂浩;邓爽;刘杰;周阳 - 成都乐超人科技有限公司
  • 2023-08-28 - 2023-09-29 - H04L9/40
  • 本发明涉及人工智能技术,揭露了一种基于深度强化学习的微服务系统动态防御策略方法,包括:获取微服务系统的运行状态集合以及防御动作并分别转化为状态向量和动作向量;根据状态向量以及动作向量构建奖励函数;根据状态向量、动作向量和奖励函数构建深度强化学习模型;获取微服务系统的历史状态和历史动作情况并进行归一化和格式转换处理得到标准化数据;对标准化数据进行特征提取得到待训练数据;根据待训练数据利用Q‑学习算法对深度强化学习模型进行训练优化得到防御模型;将防御模型部署到微服务系统的实时监控和预测中,动态调整防御策略。本发明可以提高微服务系统动态防御的准确性。
  • 基于深度强化学习微服系统动态防御策略方法
  • [发明专利]应用于机器学习的欺诈行为识别方法及系统-CN202310815381.8有效
  • 涂浩;李欣;刘跃然 - 成都乐超人科技有限公司
  • 2023-07-05 - 2023-09-08 - G06Q20/40
  • 本申请实施例提供一种应用于机器学习的欺诈行为识别方法及系统,基于第一欺诈行为识别网络提取每个待学习用户会话活动数据的第一用户会话知识节点的第一欺诈判别向量,以及提取每个待学习用户会话活动数据在多个衍生特征维度下对应有欺诈行为的第二用户会话知识节点、每个第二用户会话知识节点对应的第二欺诈判别向量和欺诈估计字段,然后结合待学习用户会话活动数据中的第二用户会话知识节点、每个第二用户会话知识节点对应的第二欺诈判别向量和欺诈估计字段对第一欺诈行为识别网络进行更新,由此可以获得欺诈行为识别性能更强的第二欺诈行为识别网络,提高对任意用户会话活动数据进行欺诈行为识别的准确性,进而提高后续反欺诈处理的可靠性。
  • 应用于机器学习欺诈行为识别方法系统
  • [发明专利]基于云数据安全的信息去标识化处理方法及系统-CN202310807454.9有效
  • 涂浩;王泽 - 成都乐超人科技有限公司
  • 2023-07-04 - 2023-08-29 - G06F21/62
  • 本发明实施例涉及一种基于云数据安全的信息去标识化处理方法及系统,鉴于挖掘的是进行文本汇总操作之后的会话交互文本大数据的文本块敏感知识描述变量,即使会话交互文本大数据中的各个目标会话交互文本信息的先后存在差异,同样能获得相同的文本块敏感知识描述变量,可确保对存在文本生成延时的会话交互文本进行精准的隐私特征共性评分确定,并且在确定隐私特征共性评分时是基于不同会话交互文本大数据的文本块敏感知识描述变量进行确定,而不必考虑全局文本向量的隐私特征共性评分,可以简化隐私特征共性评分的确定步骤,从而提升关联云服务会话日志的确定时效性,能够快速、高效地实现最少两个云服务会话日志的信息去标识化处理。
  • 基于数据安全信息标识处理方法系统
  • [发明专利]基于云原生的售后微服务实现方法、装置、设备及介质-CN202210895883.1有效
  • 涂浩;杜颖 - 成都乐超人科技有限公司
  • 2022-07-28 - 2022-12-06 - H04L67/566
  • 本发明涉及云部署领域,揭露一种基于云原生的售后微服务实现方法、装置、设备及介质,所述方法包括:利用服务网关与认证服务对售后服务请求进行服务认证,识别售后服务请求的流量数量,根据流量数量,利用限流算法对售后服务请求进行限流处理;利用过滤规则识别限流服务请求的请求类型,将限流服务请求转发至售后云端;利用特征提取网络对限流服务请求进行关键信息提取,对关键信息进行特征分析;利用售后云端中的售后处理网络对特征信息进行仿真模拟,对模拟信息进行属性映射,得到映射属性,并根据映射属性查询售后处理方案,筛选出符合预设条件的方案作为所述售后服务请求的处理结果。本发明可以提升售后服务的实现灵活度。
  • 基于原生售后微服务实方法装置设备介质
  • [发明专利]一种在网时长差异识别方法、装置、设备及介质-CN202211010101.8有效
  • 符金华;李欣;张家庆;聂文军 - 成都乐超人科技有限公司
  • 2022-08-23 - 2022-11-18 - G06Q30/02
  • 本申请提供了一种在网时长差异识别方法、装置、设备及介质,用以解决现有技术中在网时长差异识别方法准确度低的问题。所述方法包括:根据预设分箱方法,对目标数据集和历史数据集进行分箱处理,得到第一目标分箱序列和第一历史分箱序列;当第一目标分箱序列和第一历史分箱序列不满足预设条件时,对第一目标分箱序列和/或第一历史分箱序列进行填充处理,得到第二目标分箱序列和第二历史分箱序列;根据预设算法、第二目标分箱序列和第二历史分箱序列,得到目标数据集与历史数据集的差异识别结果,从而获取现今市场与历史市场的用户在网时长之间的差异性识别结果。
  • 一种网时长差异识别方法装置设备介质
  • [发明专利]大数据的线上用户异常操作实时监控预警方法及装置-CN202210895885.0有效
  • 涂浩;周阳 - 成都乐超人科技有限公司
  • 2022-07-28 - 2022-10-25 - G06F11/34
  • 本发明涉及大数据处理技术领域,揭露了一种大数据的线上用户异常操作实时监控预警方法及装置,包括:接收用户操作监控指令,根据所述用户操作监控指令启动用户所在的线上平台,从所述线上平台获取用户行为,其中用户行为包括商品的被拍下行为、被退款行为、被赔付行为、被评价行为及被投诉行为,根据所述用户行为构建行为矩阵,根据预先设定的投影公式,计算所述行为矩阵的投影矩阵,构建所述投影矩阵的异常操作估计模型,其中所述异常操作估计模型包括误差方差及多维调节向量,求解所述异常操作估计模型的异常操作概率,得到用户异常操作监测结果。本发明可解决异常操作的监控准确率不高的问题。
  • 数据线上用户异常操作实时监控预警方法装置
  • [发明专利]基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法及装置-CN202210895969.4有效
  • 李欣;符金华 - 成都乐超人科技有限公司
  • 2022-07-28 - 2022-10-25 - G06F17/16
  • 本发明涉及大数据处理技术领域,揭露了一种基于大数据AI技术的智能风控体系构建方法及装置,包括:对企业数据执行维度整理,得到企业矩阵,按照数据类型为字符型或数值型,将所述企业矩阵拆分为企业字符矩阵及企业数值矩阵,计算所述企业数值矩阵内每种数据类型对应的具体数据值的先验分布值,构建每种数据类型下先验分布值的概率分布函数,求解所述概率分布函数得到每种数据类型所对应的异常概率值,计算所述企业字符矩阵的隶属度矩阵,其中所述隶属度矩阵由根据所述企业字符矩阵构建的隶属度函数计算所得,可视化每个所述异常概率值及所述隶属度矩阵得到企业的经营管理可视化图。本发明可解决目前风控体系运行卡顿甚至中断退出的问题。
  • 基于数据ai技术智能体系构建方法装置
  • [发明专利]基于微服务的用户回访信息分析方法、装置、设备及介质-CN202210889310.8有效
  • 王泽;甘道权 - 成都乐超人科技有限公司
  • 2022-07-27 - 2022-10-11 - G06F40/30
  • 本发明涉及数据处理技术,揭露了一种基于微服务的用户回访信息分析方法、装置、设备及介质,方法包括:对待回访的用户数据进行归属辨别、限流分配以及预处理,得到目标数据;识别目标数据中的文本内容,提取文本内容的特征文本,对特征文本进行汇总和状态标记,得到标记文本;对标记文本进行回访,并记录标记文本的回访结果,分析回访结果的类别属性,根据类别属性对标记文本进行分类,得到分类文本,对分类文本进行数据筛选和排序,得到排序文本,根据排序文本对用户数据进行更新,得到更新数据;对更新数据进行重回访,得到重回访结果,根据回访结果和重回访结果生成用户数据的最终回访结果。本发明能够提高微服务架构的用户回访效率。
  • 基于微服用户回访信息分析方法装置设备介质
  • [发明专利]一种大数据决策系统及方法-CN202110023925.8在审
  • 林靖力;李欣;符金华;周阳 - 成都乐超人科技有限公司
  • 2021-01-08 - 2021-04-30 - G06Q10/06
  • 本发明公开了一种大数据决策系统,包括翼支付模块,用于展示业务办理的相关信息,并针对业务场景进行订单信息管理、用户信息管理,以及建立决策模型;管理模块,用于获取并展示用户信息和业务相关信息,并根据获取的信息进行订单管理和决策模型管理;风险监控模块,用于对商户进行一系列的订单、商品、逾期风险的大数据监控;统计模块,用于统计并分析全量用户的部分数据。本发明的大数据决策系统是适用于通讯行业的风控模型系统,集大数据处理、数据可视化、数据分析为一体,针对每一个业务场景建立独立的决策模型,使用AI大数据建立用户、商户画像,针对用户画像、用户行为进行决策评估,减少后期的风险策略。
  • 一种数据决策系统方法
  • [发明专利]一种综合管理平台系统及方法-CN202110025258.7在审
  • 林靖力;邓爽;唐宇鹏;杜欣璐 - 成都乐超人科技有限公司
  • 2021-01-08 - 2021-04-30 - G06Q10/06
  • 本发明公开了一种综合管理平台系统,包括资方管理模块,用于设定还款计划,并按照指定的数量生成还款批次和应付款数据;用户管理模块,用于管理办单用户的信息;商户管理模块,用于管理商户信息;财务管理模块,用于设定每日的回款和还款计划;报表管理模块,用于获取市场报表数据,统计并展示选择日期内各类型竣工订单数据,或统计并展示售后的各类型数据的欠费率和坏账率;售后管理模块,用于管理订单信息。本发明整合了运营商商户、合作伙伴和审单体系这三大版块,将通信行业中的运营商需求、客户需求、电商需求和机构方需求全部整合为一体,有效的解决了线上线下业务断层,以及通讯行业内小散难聚难办理业务的技术问题。
  • 一种综合管理平台系统方法
  • [发明专利]针对白户及相对下沉用户的信用风险评估方法-CN202010193821.7在审
  • 林靖力;李欣;符金华 - 成都乐超人科技有限公司
  • 2020-03-19 - 2020-07-17 - G06Q40/02
  • 本发明公开了一种针对白户及相对下沉用户的信用风险评估方法,包括步骤1:预先获取正常用户各项属性特征中的各项细项的逾期率和坏账率;步骤2:获取白户及相对下沉用户的各项属性特征信息;步骤3:根据正常用户各项属性特征中的各项细项的逾期率和坏账率,计算白户及相对下沉用户的各项属性特征中的各项细项的细项分;步骤4:根据白户及相对下沉用户各项属性特征的各项细项的细项分,计算出该白户及相对下沉用户的信用风险评分;步骤5:根据信用风险评分,评估该白户及相对下沉用的信用等级。本发明的信用风险评估方法不需要依赖央行征信及第三方征信数据,仅凭借用户的基本属性特征信息,即可对用户进行全面而精准的信用风险评估。
  • 针对相对下沉用户信用风险评估方法

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