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]一种基于联邦学习的隐私保护方法及计算设备-CN202310706551.9有效
  • 王志强;于欣月;薛培阳;罗乐琦 - 北京电子科技学院
  • 2023-06-15 - 2023-08-22 - G06F21/62
  • 本发明提供了一种基于联邦学习的隐私保护方法及计算设备,涉及计算机应用技术领域。该方法包括:获取本地模型更新和全局模型;根据本地模型更新和全局模型确定方向一致性系数;将方向一致性系数分别与预设的丢弃阈值和预设的保护阈值进行比较,根据比较结果,确定本地模型更新的标记符和本地模型更新上传至服务器的保护方式;接收服务器下发的第一聚合模型和第二聚合模型;其中,第一聚合模型和第二聚合模型根据标记符确定,第一聚合模型需要解密,第二聚合模型不需要解密;对第一聚合模型和第二聚合模型进行解密聚合得到全局模型更新。本技术方案的有益效果是:在保证训练的安全性与模型性能的前提下减少了联邦学习训练时间和通信量。
  • 一种基于联邦学习隐私保护方法计算设备

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