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[发明专利]一种基于联邦学习的模型训练方法、装置、设备和介质-CN202310870506.7在审
发明人： 崔来中;马嘉艇;周义朋;郭嵩 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于联邦学习的模型训练方法、装置、设备和介质，方法包括：获取预设服务端发送的当前全局模型，并基于预设训练样本对当前全局模型训练的训练结果确定待处理模型梯度集合；基于待处理模型梯度集合中的各待处理模型梯度确定预设参数估计值，并根据预设参数估计值确定目标梯度筛选阈值；根据目标梯度筛选阈值对待处理模型梯度进行筛选，并对筛选出来的各待处理模型梯度进行加密处理，得到目标模型梯度集合；将目标模型梯度集合发送至预设服务端，以使预设服务端基于目标模型梯度集合对当前全局模型进行更新，得到目标全局模型。本发明实施例的技术方案可以动态确定梯度筛选阈值，提高梯度筛选效果和模型训练性能。
一种基于联邦学习模型训练方法装置设备介质

[发明专利]一种联邦学习方法、系统、设备及存储介质-CN202310466543.1在审
发明人： 崔来中;苏东远;周义朋 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06N3/047 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种联邦学习方法、系统、设备及存储介质。对于各参与联邦学习的客户端，获取所述客户端的调度相关信息；根据所述调度相关信息确定所述客户端的目标调度概率；将所述目标调度概率发送至服务端，使得所述服务端根据所述目标调度概率确定目标客户端；其中，所述目标客户端为被调度以训练神经网络模型的客户端；对于目标客户端，接收所述服务端发送的神经网络模型，并基于数据样本对所述神经网络模型进行训练。本发明实施例提供的联邦学习方法，基于客户端的样本时延信息、样本长度信息及通信开销消息来确定被调度的客户端，合理的调度客户端，可以高效的对神经网络模型进行联合训练。
一种联邦学习方法系统设备存储介质

[发明专利]一种信息确定方法、系统、装置、设备及存储介质-CN202310380251.6在审
发明人：何东标;陈晓帆;林灿树;明中行;崔来中 -专利权人：深信服科技股份有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： H04L45/74 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种信息确定方法，包括：在接收到用于访问待访问应用的访问请求的情况下，获取所述待访问应用对应的任意两个节点之间的待筛选路径；其中，所述待筛选路径是基于第一约束指标确定的；确定所述待筛选路径中每一第一链路的第二约束指标的信息；从所述第一链路中确定所述第二约束指标的信息不满足预设匹配条件的第二链路，并确定所述第二链路的节点对应的第三链路的第二约束指标的信息，基于所述第二约束指标的信息从所述第三链路中确定目标链路，以使得基于所述目标链路和所述待筛选路径中除所述第二链路外的其它链路，确定所述任意两个节点之间的目标路由表。本申请实施例还公开了一种信息确定系统、装置、设备及存储介质。
一种信息确定方法系统装置设备存储介质

[发明专利]任务调度模型训练方法、装置、任务调度方法及电子设备-CN202310303602.3在审
发明人：杨术;崔来中;张利民;常晓磊 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本申请适用于物联网技术领域，提供了一种任务调度模型训练方法、装置、任务调度方法及电子设备，其中，所述任务调度模型应用于移动边缘计算，所述任务调度模型训练方法包括：获取边缘服务器中任务在第一时段的第一运行时长，所述第一时段根据第一时间节点确定；根据所述任务的第一运行时长更新所述任务调度模型的参数；根据更新后的任务调度模型，将待处理任务部署至所述边缘服务器；确定部署后的任务在第二时段的第二运行时长，根据所述第二运行时长确定奖励，迭代更新所述任务调度模型的参数，直到所述任务调度模型满足预设要求。本申请可以适应不同任务调度要求，减少任务调度服务的时间，为用户提供低延迟的任务调度服务。
任务调度模型训练方法装置电子设备

[发明专利]移动边缘计算中虚拟化功能迁移方法、装置、设备及介质-CN202310363300.5在审
发明人：黄耀东;林泽林;姚婷婷;崔来中 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种移动边缘计算中虚拟化功能迁移方法、装置、设备及介质。该方法包括：收集移动用户客户端的网络状态，并将所述网络状态发送给边缘服务端的管理者；通过管理者根据所述网络状态确定虚拟化功能迁移的目标工作节点，并控制原始工作节点对虚拟化功能的必要状态信息进行封装后发送给所述目标工作节点；接收管理者发送的目标工作节点信息，以与所述目标工作节点建立连接，并接收相应的虚拟化功能服务。使得相关数据映射和功能调度更加简便，同时减少了数据的传输量，减轻了边缘设备的负载，当发生状态转移时仅对虚拟化功能的必要状态进行打包和恢复，大大加快了迁移速度，确保了边缘服务的用户服务质量，提供了无缝的服务体验。
移动边缘计算虚拟功能迁移方法装置设备介质

[发明专利]机器学习模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310312859.5在审
发明人： 崔来中;苏晓鑫;周义朋;刘江川 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器学习模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。该方法应用于至少一个客户端，服务器与多个客户端进行多次迭代的分布式模型训练，在任一次迭代过程中，该方法包括：接收服务器发送的全局模型，基于客户端中的本地样本数据对全局模型进行训练，得到模型更新数据；对模型更新数据进行稀疏化处理，得到模型更新稀疏化数据；对模型更新稀疏化数据进行变长编码压缩，得到模型更新变长编码数据；将模型更新变长编码数据上传至服务器，以使服务器根据模型更新变长编码数据对全局模型进行更新。上述技术方案，通过对数据进行变长编码压缩，使数据分配的比特数更为合理，降低了数据压缩误差，从而提升模型训练精度。
机器学习模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种视频处理的方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111371316.8有效
发明人：张磊;张雨庆;伍曦明;崔来中 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04L41/0803 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种视频处理的方法、装置、电子设备及存储介质。其中，该方法包括：根据当前决策分析窗口中初始决策分析窗口配置信息，确定初始决策分析窗口的视频分析准确率；判断视频分析准确率是否满足准确率稳定规则，若是，确定初始决策分析窗口配置信息为最优配置信息，并确定最优带宽需求；根据当前带宽和预设带宽需求范围，确定待筛选带宽需求，并确定候选配置信息；根据候选配置信息和预设数量的历史决策应用窗口大小，基于预先训练的深度强化学习模型，得到目标配置信息和目标决策应用窗口，以目标配置信息对视频源端中目标决策应用窗口进行分析，目标决策应用窗口作为新当前决策分析窗口由视频源发送至服务器。
一种视频处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种训练模型的方法及系统-CN202110473057.3有效
发明人： 崔来中;陈子腾;杨术;陈瑞昱;明仲 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请实施例提供的训练模型的方法，获取第一请求，第一请求包括用户的地理位置；根据地理位置，向第一集群发送指示信息，从而指示第一集群中的每个边缘服务器训练第一模型；从第一集群获取通过区块链中的至少部分边缘服务器验证的第一模型；根据通过验证的第一模型，生成目标模型。该方法由中心服务器根据第一模型生成目标模型，不需要用户提供本地样本集，保护了用户的数据安全；在边缘服务器受到攻击时，不会泄露用户的全部数据，保证了数据的安全性；根据区块链中的至少部分边缘服务器对第一模型进行验证，根据通过验证的第一模型生成目标模型，提高了目标模型的可靠性。
一种训练模型方法系统

[发明专利]一种视频播放方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310090381.6在审
发明人：张磊;郭昊天;崔来中 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： H04N21/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频播放方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：在视频播放过程中，获取当前的客户端相关参数，基于偏移惩罚框架和当前的客户端相关参数确定待传输视频段对应的偏移惩罚值，基于偏移惩罚值确定待传输视频段的视频处理策略；其中，视频处理策略包括下载策略和增强策略；基于下载策略对待传输视频段进行下载处理，得到第一分辨率的下载视频段；基于增强策略对第一分辨率的下载视频进行增强处理，得到第二分辨率的目标视频段，第二分辨率大于第一分辨率；在当前视区内播放目标视频段。本发明通过偏移惩罚框架动态的决策视频处理策略，权衡下载和增强之间的开销关系，以达到最大的质量收益，提高了用户的观看质量。
一种视频播放方法装置电子设备存储介质

[发明专利]联邦学习压缩通信的优化方法、系统及装置-CN202210475956.1有效
发明人： 崔来中;苏晓鑫;周义朋;刘江川 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种联邦学习压缩通信的优化方法、系统及装置。该方法包括：获取分布式模型训练参数，分布式模型训练参数至少包括待训练模型的学习率和各客户端的数据量占比；基于待训练模型的学习率、各客户端的数据量占比和压缩目标函数，确定当前压缩质心数量；将当前迭代轮次的待训练模型和压缩质心数量发送至各客户端，以使各客户端在本地对当前迭代轮次的训练模型分别进行训练，得到模型更新数据，基于当前压缩质心数量确定的压缩率对模型更新数据进行压缩后上传至参数服务器；接收各客户端反馈的压缩模型更新数据，得到当前迭代的训练模型。通过上述方案提高了模型的精度。
联邦学习压缩通信优化方法系统装置

[发明专利]一种基于多特征聚合的跨视角步态识别方法、系统及设备-CN202211115473.7有效
发明人：王中元;陈建宇;崔来中;梁超;邹勤;邹华 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征聚合的跨视角步态识别方法、系统及设备，首先对输入视频进行预处理获得步态序列；然后将处理后的步态序列输入基于多特征聚合的跨视角步态识别网络（GaitAMR）中，得到识别结果。具体而言，本发明提出了一种空间特征重组评估策略(SFRA)，通过重建受试者高质量的外观特征来消除空间域中存在的遮挡。其次，提出了一种整体和部分时间聚合策略(HPTA)，该策略从全局和局部两方面提取身体运动描述符，以捕获人体的独特运动模式。最后，提出了一种视图投影预测学习策略(VPPL)，将最佳视图下的特征作为补充信息嵌入特征识别部分，以增强识别过程中的视图稳定性。本发明通过有效地聚合这三个维度的特征表示，显著提升了步态识别的精度。
一种基于特征聚合视角步态识别方法系统设备

[发明专利]联邦学习数据压缩方法、系统、终端、服务器及存储介质-CN202110474185.X有效
发明人： 崔来中;苏晓鑫;周义朋;潘毅 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请适用于通信技术领域，提供一种联邦学习数据压缩方法、系统、终端、服务器及存储介质。所述联邦学习数据压缩方法包括：获取服务器发送的下传压缩数据；根据所述下传压缩数据，更新所述终端的本地模型；根据所述终端的本地数据和更新后的本地模型，确定待上传模型数据；对所述待上传模型数据进行聚类，得到所述待上传模型数据的目标质心和每个待上传模型数据所属的质心标签，并确定所述待上传模型数据的目标质心和每个待上传模型数据所属的质心标签为上传压缩数据；将所述上传压缩数据发送至所述服务器。解决了现有的联邦学习中机器学习训练过程中产生的通信流量较大的问题。
联邦学习数据压缩方法系统终端服务器存储介质

[发明专利]移动边缘计算服务器的部署方法及装置-CN202010847671.7有效
发明人：杨术;崔来中;徐坤坤;陈子腾 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本申请适用于互联网技术领域，提供了一种移动边缘计算服务器的部署方法及装置，其中该方法包括：针对M个基站位置中的各个基站位置，确定在基站位置周围的预设的基站覆盖范围内的基站位置数量；根据基站位置数量，从M个基站位置中确定N个候选基站位置，M、N为正整数且M＞N；检测各个基站位置周围的基站覆盖范围内是否存在相应的候选基站位置；当检测的结果指示在第一基站位置周围的基站覆盖范围内不存在候选基站位置时，根据N个候选基站位置和第一基站位置部署移动边缘计算服务器集群。由此，可以保障每个基站位置均能够被其他基站位置的移动边缘计算服务器所覆盖，确保边缘网络的QOE性能。
移动边缘计算服务器部署方法装置

[发明专利]用于调度任务的方法及装置-CN202210390671.8在审
发明人： 崔来中;明中行;周明昭 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G16H40/67 文献下载
摘要：本申请适用于边缘计算技术领域，提供了一种用于调度任务的方法及装置，该方法可应用于针对医疗保健应用的边缘计算平台。该方法包括：通过计算任务的预估计算时间和空隙时间进行任务调度顺序的编排，以便优先处理紧急任务，并最大化时间的利用。进一步地，通过计算子任务的数据依赖性分数，并基于子任务的数据依赖性分数将子任务分配到不同服务器，实现服务器资源利用的最大化。本申请实施例的用于调度任务方法能够优化任务的调度顺序，并降低任务的计算延迟，从而满足了大规模医疗任务的延时需求。另外，本申请实施例还结合区块链技术设置了智能合约来保护该边缘计算平台。
用于调度任务方法装置

[发明专利]全景视频的码率分配方法、装置、移动终端及存储介质-CN202011337673.8有效
发明人：张磊;索琰琰;伍曦明;崔来中 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： H04N21/218 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种全景视频的码率分配方法、装置、移动终端及存储介质。该方法包括：实时采集历史用户视区预测误差度数；根据历史用户视区预测误差度数确定最佳图块切分方式；根据最佳图块切分方式确定当前预测用户视区内的目标图块以及目标图块的权重；将目标图块的权重代入预设最大化体验质量模型，并根据预设最大化体验质量模型确定需要下载的目标视频片段以及目标视频片段的码率。本发明实施例所提供的技术方案，实现了对预测误差更好的容忍，降低了视区预测误差的影响，克服了移动终端上难以准确预测用户视区的问题，从而减少了用户观看中的卡顿，提升了用户的体验质量。
全景视频分配方法装置移动终端存储介质

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