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]分散式人工智能(AI)/机器学习训练系统-CN202080081172.X在审
  • J·M·M·霍尔;D·佩鲁吉尼;M·佩鲁吉尼;T·V·阮;A·约翰斯顿 - 普雷萨根私人有限公司
  • 2020-09-23 - 2022-07-22 - G06N20/20
  • 描述了一个分散式训练平台,用于训练人工智能(AI)模型,其中训练数据(例如医学图像)分布在多个站点(节点)上,且由于保密、法律或其它原因,每个站点的数据不能被共享或离开站点,因此无法复制到中央位置进行训练。该方法包括:在每个节点处本地训练教师模型,然后将每个教师模型移动到中央节点,并使用它们以使用迁移数据集训练学生模型。通过使用节点之间的区域间对等连接来设置云服务以使这些节点以单个集群的方式出现,有利于实现这一点。在一个变体中,可以在每个节点处使用多个经过训练的教师模型训练学生模块。在另一个变体中,训练多个学生模型,其中由每个教师模型在其被训练的节点处训练每个学生模型,且一旦训练了多个学生模型,就从多个经过训练的学生模型生成系综模型。可以使用损失函数加权和节点下采样实现负载均衡,以提高准确度和时间/成本效率。
  • 分散人工智能ai机器学习训练系统
  • [发明专利]用于NR V2X的拥塞控制-CN202080068008.5在审
  • S·K·巴盖尔;K·古拉蒂;T·V·阮;G·萨奇斯;吴栓栓 - 高通股份有限公司
  • 2020-10-02 - 2022-05-10 - H04W28/02
  • 在一个方面中,一种方法包括:通过用户设备(UE)确定用于针对一个或多个资源的信道忙碌率(CBR)测量的CBR窗口;通过UE确定针对CBR窗口并且针对一个或多个资源的CBR测量值;通过UE基于对于过去传输的历史使用的第一数量的子帧,并且基于对于未来计划传输和对应重传使用的第二数量的子帧,来确定信道占用率(CR)窗口;以及通过UE基于针对第一数量的子帧的对于一个或多个资源使用的子信道,并且基于针对第二数量的子帧的对于一个或多个资源估计的子信道,来确定用于CR窗口的CR值。在另一方面中,一种方法包括基于CBR测量值来确定CR窗口。
  • 用于nrv2x拥塞控制

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