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]资源调度方法、装置、系统及相关设备-CN202310595023.0在审
  • 王宇桐;时晓厚 - 中国电信股份有限公司北京研究院;中国电信股份有限公司
  • 2023-05-24 - 2023-08-22 - H04L41/142
  • 本公开提供了一种资源调度方法、装置、系统、计算机可读存储介质及电子设备,包括:接收用户发送的工作流,将工作流划分为子任务;建立工作流完成的执行总时间模型与工作流完成计算的能量消耗模型;获取资源池内工作节点的节点可达状态与剩余资源;根据资源池内工作节点的节点可达状态与剩余资源,引入交叉变异思想的CMPSO算法,将工作流内所述子任务作为粒子,以最小化执行总时间模型和所述能量消耗模型为优化目标,结合交叉变异完成迭代搜索,输出调度方案,以由对应工作节点执行任务;以及待收到子任务执行完成后的计算结果时,根据子任务的执行顺序向下一工作节点推送计算结果并释放节点计算资源共后续任务使用。本方法可提高资源调度的效率。
  • 资源调度方法装置系统相关设备
  • [发明专利]联邦学习参与方节点筛选方法、装置及相关设备-CN202310596124.X在审
  • 于志刚 - 中国电信股份有限公司北京研究院;中国电信股份有限公司
  • 2023-05-24 - 2023-08-22 - G06N20/00
  • 本公开提供了一种联邦学习参与方节点筛选方法及装置、存储介质及电子设备,涉及数据安全技术领域。该方法包括:接收多个参与方节点上传的对同一模型的更新参数;获取多个参与方节点上传的对模型的参数更新历史数据;基于参数更新历史数据,进行预测,得到多个参与方节点对模型的更新参数预测值;比对更新参数和更新参数预测值,确定每个参与方节点的异常检测值;进行筛选,得到多个参与方节点中的目标参与方节点。本公开能够将相似度高的正常参与方节点集群和相似度低的异常参与方节点集群区分,从而将异常参与方节点去除,筛选得到目标参与方节点。且在大量异常参与方节点存在时,也不受干扰,仍能够准确筛选,从而大大提高联邦学习的安全性。
  • 联邦学习参与节点筛选方法装置相关设备
  • [发明专利]网元异常检测方法、装置、设备及介质-CN202310532538.6在审
  • 徐骁桐;钱兵;薛艳茹;孙佩霞 - 中国电信股份有限公司北京研究院;中国电信股份有限公司
  • 2023-05-11 - 2023-08-22 - H04W24/08
  • 本公开提供了一种网元异常检测方法、装置、设备及介质,涉及无线通信的异常检测技术领域。该方法包括:获取网元的多种关键性能指标KPI对应的原始KPI数据组,每个原始KPI数据组是包含时间维度、网元维度和KPI维度的三维数据;通过对原始KPI数据组中的多个原始KPI数据进行统计分析,将原始KPI数据组转换为目标KPI数据组,目标KPI数据组是包含网元维度和KPI维度的二维数据;计算网元的统计值,与统计值对应的均值之间的距离值,得到网元的距离值集合;针对每个网元的距离值集合,做四分位数异常检测,得到网元的异常距离值的个数;基于网元的距离值集合,统计得到网元的总距离值;基于每个网元对应的异常距离值个数和总距离值,判断网元是否异常。
  • 异常检测方法装置设备介质
  • [发明专利]联邦学习聚合方法及装置、存储介质及电子设备-CN202310594011.6在审
  • 程炎敏;杨明川 - 中国电信股份有限公司北京研究院;中国电信股份有限公司
  • 2023-05-24 - 2023-08-22 - G06N20/00
  • 本公开提供了一种联邦学习聚合方法及装置、存储介质及电子设备,涉及分布式机器学习技术领域。应用于服务端;所述服务端与多个参与节点通信连接,所述各参与节点运行有结构相同的联邦学习模型,改方法包括:接收各参与节点上传的模型参数,计算对应的可靠性分值,确定验证节点;根据可靠性分值从各参与节点中进行第一过滤得到第一节点集合,将第一节点集合对应的模型参数发送至验证节点,以使验证节点确定模型质量数据;接收验证节点发送的模型质量数据,对第一节点集合进行第二过滤得到第二节点集合,对第二节点集合对应的模型参数进行聚合,确定联邦学习全局模型。减少横向联邦学习训练过程中恶意节点对全局模型影响,保护用户数据和隐私安全。
  • 联邦学习聚合方法装置存储介质电子设备

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