一种基于多技术融合的手机RPA自动化控制方法及系统

本文介绍了一种基于多技术相互融合的RPA手机自动化控制方法,旨在实现跨手机系统的手机自动化控制。该方法将传统的UI层级分析与AI模型元素识别相结合,通过与预设元素库的对比,自动推荐具体的元素识别方式。匹配成功时,可以快速找到合适的目标元素识别方式,包括传统的预设元素探取识别方式和AI模型识别方式。并且结合RPA流程设计的特点,设计了AI模型的在线优化,根据下一步的操作来反馈当前AI模型是不是最优,并确定是否需要优化。如果未达到预期效果,可以反向在线优化AI模型,直到达到预期结果。这种方法具有高效、准确和可靠的特点,能够提高元素识别方法的鲁棒性,并适用于不同的识别场景。

立足自主创新 中国移动布局“东数西算”

目前,国家发改委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局四部门复函,同意在京津冀、长三角地区、粤港澳大湾区等多地启动建设国家算力枢纽节点和数据中心集群。至此,全国一体化大数据中心体系完成总体规划布局,“东数西算”工程正式全面启动。在全国“一盘棋”总体规划下实施“东数西算”意义深远算力作为当今社会的核心生产力,如同水利之于农业、电力之于工业,被视作推动经济社会数字化发展的重要“燃料”,正逐步成为全球战略竞争的新焦点。

基于多模态大模型的动作识别关键技术研究与应用

随着ChatGPT的发布,各行各业开启探索、应用人工智能大模型的新时代。在海量数据、大规模算力和强大的算法优化能力等条件的支撑下,基于深度学习等技术的庞大神经网络模型问世,使自然语言处理、语音识别、计算机视觉等任务的处理得到了极大的改善。

人工智能中大数据技术的应用研究

随着大数据信息时代的来临,计算机网络利用人工智能技术实现了对信息的采集和分类处理。在系统的运行过程中,可以利用智能化技术对信息进行精确的搜索,从而为计算机网络系统提供智能化的防护体系,对携带病毒的信息展开检索和拦截,确保计算机网络的安全运行。该背景下,文章聚焦于大数据技术在人工智能领域的应用,提出一些注意事项,展望大数据时代人工智能的发展趋势。

面向大数据场景的系统性能优化实践

在现有大规模分布式环境中,大数据应用的性能与计算效率仍有较大的提升空间。然而,在大规模环境中进行性能分析与优化需要大量领域专家。针对大数据应用中的性能优化问题,提出了一个通用的低效查询语句检测与优化流程,总结了4类显著影响大数据应用性能的低效行为,并针对每一类低效行为,提出了具体的优化策略。最后,通过实验评估验证了提出的优化方案在实际大规模集群中的有效性。

Graph4Cache:一种用于缓存预取的图神经网络模型

大多数计算系统利用缓存来减少数据访问时间,加快数据处理并平衡服务负载.缓存管理的关键在于确定即将被加载到缓存中或从缓存中丢弃的合适数据,以及进行缓存置换的合适时机,这对于提高缓存命中率至关重要.现有的缓存方案面临2个问题:在实时的、在线的缓存场景下难以洞察用户访问数据的热度信息,以及忽略了数据访问序列之间复杂的高阶信息.提出了一个基于GNN的缓存预取网络Graph4Cache.通过将单个访问序列建模为有向图(ASGraph),并引入虚拟节点聚合图中所有节点的信息和表示整个序列.然后由ASGraph的虚拟节点构造一个跨序列无向图(CSGraph)来学习跨序列特征,这极大地丰富了单个序列中有限的数据项转换模式.通过融合这2种图结构的信息,学习到了序列之间的高阶关联信息,并获取了丰富的用户意图.在多个公共数据集上的实验结果证明了该方法的有效性.Graph4Cache在P@20和MRR@20上均优于现有的缓存预测算法.

基于Stable Diffusion的图像生成与多模态编辑智能体

随着多模态大模型的不断发展,以“文生图”为代表的人工智能生成内容(AIGC)技术逐步趋于成熟,生成内容的质量与多样性得到了大幅提升,AIGC已为文宣、文档创作、数字人、短视频等领域提供了强大的助力。以Stable Diffusion为代表的扩散模型簇成为“文生图”领域的先进算法之一,该类模型以热力学作为理论基础,采用U-net、Transformer等模型架构,建模图像分布与随机高斯噪声分布关联,进而实现多样化的图像生成。结合Stable Diffusion模型,中国移动信息技术中心智能AI研发团队提出了一套图像生成与多模态编辑智能体。该智能体能够基于用户输入的文本与条件图像,通过意图识别、槽位提取、任务编排等流程,生成符合用户要求的图像或完成图像内容编辑。目前,该智能体已用于中国移动MOA AI助手、智能交互数字人、妙笔文档等产品中,取得了良好的用户反响。

基于跨操作系统的RPA平台设计及关键技术研究

RPA技术在金融、医疗、互联网、人力等各个领域的广泛应用,对RPA平台提出了更高的要求,目前市面上大多RPA平台是基于windows操作系统,支持跨多个操作系统的RPA平台较少。为了解决底层操作系统卡脖子的问题,借助信创产业蓬勃发展的东风,本文提出了一种基于跨操作系统的RPA平台,从设计、触点、管控三个维度定义平台应用架构和核心产品,能力覆盖RPA机器人挖掘、设计、调度、执行、管控等全生命周期。同时本文还针对RPA平台涉及的高阶组件、元素拾取、任务挖掘等关键技术进行研究。

加强大数据融合创新提升数字赋能效率

数字经济已成为引领经济社会增长的新引擎,数智化转型越来越成为各行各业新的浪潮。数据作为驱动数字经济创新的重要元素,将物理世界映射到数字世界中,并借助数字世界中的庞大算力消弭信息的时空局限,将数据生产力充分激发。目前,数据正在从资源向资产、资本转化,深刻影响着全球科技创新、产业结构调整和经济社会发展,为人类的科学研究活动带来“第四范式”,使人类认识世界、改造世界的实践转换到新的空间,深刻变革生产方式和创造过程。

知识图谱及其在RPA领域的应用

一、引言在信息技术快速发展的当下,许多企业为提高效率而加快促进自身数字化转型,知识图谱与RPA技术在数字化转型过程中扮演了重要角色。RPA即机器人流程自动化,通过界面识别和系统指令来实现对软件系统的非侵入式操作,能够替代人工处理重复度高的工作,达到“IT换人,降本增效”的目的。知识图谱是一个结构化的语义网络,通过相互连接的节点来表示知识,目前已广泛应用于搜索引擎、智能问答以及智能推荐等领域。

构建大数据治理体系推进数据从资源向资产转化

大数据是新时代的“数字宝矿”,是当今世界有价值的战略资源。随着社会经济发展态势的引导和大数据技术演进趋势的驱动,各大企业纷纷推动数智化转型升级。本文将探讨中国移动在数智化进程中,如何构建大数据体系并推动数据管理战略向数智化全面升级,提升共享开放效率、赋能行业生态发展。充分释放数据要素新动能数据是数智化转型之根、数字经济之血脉。数据的产生从生产经营活动空间拓展到实体物理空间,并进一步拓展到虚拟网络空间。

打造“六维”青创生态 激发数智发展动能

党的二十大报告指出,必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力。中国移动信息技术中心始终坚持把培养一批青年科技创新人才当作重大战略任务,聚焦当前大数据产业蓬勃发展态势,总结提炼青年人才在大数据工作中的实践经验,打造“上下”同步创新人才培养模式、“点面”结合技术创新发展格局、“内外”融通创新价值经营方式,以“六维”青创生态激发青春新动能。

向私域流量模式转变

私域流量可以说是运营商营销模式领域的一次重大变革。过去20年,运营商主要的服务营销模式演进缓慢,缺乏革命性的变化。20年前,客户使用短信、电话进行远程沟通,线下购物;而今天,客户通过微信、视频、朋友圈、抖音进行社交,使用手机App进行购物消费,客户的社交、消费习惯已经发生了翻天覆地的变化。随着运营商管道化加剧,触点纷纷失效,获客也变得困难。与此同时,运营商用户规模接近饱和.