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]一种联邦过采样方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310429322.7在审
  • 潘富城 - 杭州博盾习言科技有限公司
  • 2023-04-17 - 2023-08-01 - G06F21/62
  • 本申请提供了一种联邦过采样方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,包括:对第一样本特征,以及第二样本特征进行聚类,得到聚类集群;第一参与方基于标签信息从聚类集群中获取第一样本量的少数类样本的样本索引和第二样本量的多数类样本的样本索引,得到待处理样本索引集;生成待处理样本索引集对应的最近邻矩阵;基于最近邻矩阵,从待处理样本索引集中确定待合成样本索引对;各参与方对指示的目标样本进行过采样处理,得到合成样本特征。可以基于各参与方的样本特征对目标样本进行聚类,从聚类集群中选取出待合成样本索引对,并根据待合成样本索引对指示的样本特征生成出合成样本特征,从而提高扩展全局的样本数量的效率。
  • 一种联邦采样方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于联邦决策树模型训练的分布式调度方法、系统及介质-CN202210219175.6在审
  • 潘富城;傅致晖;孟丹;李晓林 - 杭州博盾习言科技有限公司
  • 2022-03-08 - 2022-06-28 - G06F9/50
  • 本发明提供了一种基于联邦决策树模型训练的分布式调度方法、系统及介质。方法包括:提供主控节点和若干个计算节点,主控节点包括全局调度器,计算节点包括本地调度器;全局调度器接收资源申请请求并将计算任务分配到各个计算节点;本地调度器接收所分配的计算任务;当某一计算节点的计算资源不足且另一计算节点的计算资源充足时,计算资源不足的计算节点将部分计算任务提交给计算资源充足的计算节点进行执行;当某一计算节点的计算资源不足且其余计算节点不足以接收额外的计算任务时,全局调度器将计算资源不足的计算节点的部分计算任务放入请求队列中,以等待其余计算节点的计算资源的释放。以上方法可以减轻超大规模数据训练过程中的计算压力。
  • 基于联邦决策树模型训练分布式调度方法系统介质
  • [发明专利]基于跨特征联邦的XGBoost模型的数据处理方法-CN202210336835.9在审
  • 潘富城;傅致晖;孟丹;李晓林 - 杭州博盾习言科技有限公司
  • 2022-03-31 - 2022-06-21 - G06K9/62
  • 本公开的实施例提供了一种基于跨特征联邦的XGBoost模型的数据处理方法、基于跨特征联邦的XGBoost模型的数据处理装置、计算机可读介质及电子设备,涉及联邦学习技术领域;包括:通过分布式计算节点确定用于多维度表征标签方数据的第一直方图信息;基于流水线并行处理方式向无标签方发送对应于标签方数据的梯度密文;无标签方根据梯度密文和本方数据确定第二直方图信息并将第二直方图信息发送至标签方;根据第一直方图信息和第二直方图信息确定节点分裂信息,并根据节点分裂信息对基于标签方数据构建的第一特征节点树进行节点分裂处理;将节点分裂信息同步至无标签方。这样可以应用于大规模数据训练,提升数据处理效率,减少无标签方的数据处理等待时间。
  • 基于特征联邦xgboost模型数据处理方法

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