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]数字孪生网络的编排方法、数字孪生网络及介质-CN202210021707.5在审
  • 朱艳宏;周铖;杨红伟 - 中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
  • 2022-01-10 - 2023-07-18 - H04L41/14
  • 本申请公开了一种数字孪生网络DTN的编排方法、数字孪生网络及介质,所述DTN的孪生网络层包括功能模型子层、孪生网络子层以及基础模型子层;所述孪生网络子层在接收到所述功能模型子层发送的第k场景仿真需求信息的情况下,对所述第k场景仿真需求信息进行解析,确定第k解析结果;其中,k为大于或等于1的整数;所述孪生网络子层从所述基础模型子层获取与所述第k解析结果对应的单体模型以及拓扑模型;其中,所述单体模型,包括网元的多元表示模型;所述拓扑模型,包括至少两个所述网元之间的拓扑关系信息;所述孪生网络子层基于与所述第k解析结果对应的拓扑模型,对与所述第k解析结果对应的单体模型进行编排,得到第k编排结果。
  • 数字孪生网络编排方法介质
  • [发明专利]一种节能的在网联邦学习网络和方法-CN202210814540.8在审
  • 朱艳宏;党梅梅;程强;李少晖;刘姿杉 - 中国信息通信研究院
  • 2022-07-12 - 2022-11-01 - H04L41/14
  • 本申请公开了一种节能的在网联邦学习网络,包括服务器、多个边缘节点以及连接所述服务器和所述多个边缘节点的交换机网络。所述服务器,用于构建联邦学习的初始模型、下发到所述边缘节点。所述交换机网络中的至少一个为可编程交换机,所述可编程交换机用于模型训练过程中梯度向量或模型参数在网聚合。所述边缘节点,用于进行模型训练,接收聚合后的参数,再将更新的参数传输到所述可编程交换机。本申请还包含在网联邦学习网络的节能方法。本申请方案减少了参数传输距离,进而减小传输时延,解决现有技术网络开销较大的问题。
  • 一种节能联邦学习网络方法

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