Automatische Erkennung von Instanzen, die von Netzwerkereignissen Beeinträchtigung Sind, unter Verwendung eines Maschinenlernmodells
Anmelder: Lemon Inc. 🇰🇾
Details
- Veröffentlichungs-Nr.
- EP4807555
- Anmeldetag
- 12. November 2025
- Veröffentlichung
- 16. September 2026
- Rechtsraum
- EP
Abstract
A machine learning model receives sequences of time series data representing a plurality of instances associated with an event in a cloud network. Each sequence of time series data can be projected into a high-dimensional space. Positional encoding is performed to add positional information to each sequence of time series data. Spatial attention weights are distributed across different timesteps in each sequence of time series data by the spatial attention layer to capture the local temporal structure of the sequence data. Context information encoding is performed on an output from the spatial attention layer by transformer encoder layers of the machine learning model. A representation of each sequence of time series data is generated based on outputs from the transformer encoder layers for predicting a probability that each instance is impacted by the event.
Anmelder
- Firma
- Lemon Inc.
- Land
- 🇰🇾 KY
Lemon ist eine auf den Kaimaninseln registrierte Konzerngesellschaft, über die der chinesische Technologiekonzern ByteDance einen Teil seiner Patentanmeldungen führt. Das Portfolio konzentriert sich auf Software und Datenverarbeitung sowie Nachrichtentechnik, ergänzt durch Audio- und Speichertechnik. Anmeldungen sind von 2012 bis in die Gegenwart belegt.
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