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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  • [实用新型]一种可调节的可再生能源系统换热器-CN202220886813.5有效
  • 李琪飞;韩天丁;郑非;任慧刚;佘孟明;李占勇 - 兰州理工大学
  • 2022-04-18 - 2022-12-16 - F28D21/00
  • 本实用新型公开一种可调节的可再生能源系统换热器,属于再生能源利用技术领域,包括第一底板,所述第一底板的一侧设置有第二底板,所述第一底板与第二底板的底部皆设置有移动机构,所述第一底板与第二底板之间设置有伸缩机构,所述第一底板的顶部设置有进气罩,所述进气罩的一端安装有风机。本实用新型第一底板顶部进气罩的设置,以及第二底板顶部排气罩的设置,配合第一底板、第二底板之间滑板、单向螺杆、调节块组成的伸缩机构进行使用,能够在使用的过程中,调节进气罩与排气罩之间的间距,将多组换热器安装到其内部之间,对装置的长度进行调节,继而控制装置使用过程中的换热速率,实用性更高。
  • 一种调节可再生能源系统换热器
  • [发明专利]基于噪音蒸馏的联邦学习系统及方法-CN202210720602.9有效
  • 陈超超;应森辞;郑小林;郑非;李岩;谢鲁;张建勇 - 杭州金智塔科技有限公司
  • 2022-06-24 - 2022-10-28 - G06N20/20
  • 本说明书提供基于噪音蒸馏的联邦学习系统及方法,其中所述基于噪音蒸馏的联邦学习系统包括:至少两个客户端确定本地业务样本以及初始业务模型;按照预设的约束策略将模型更新为中间业务模型;将本地业务样本分别输入至初始业务模型和中间业务模型,获得初始预测信息和中间预测信息;基于本地业务样本对应的本地样本标签、初始预测信息和中间预测信息对中间业务模型进行调参,直至获得满足条件的目标业务模型;将该模型对应的参数发送至服务端;服务端接收模型参数;根据模型参数构建初始全局业务模型,以及构建每个模型参数对应的噪音业务样本;利用噪音业务样本对初始全局业务模型进行训练,直至获得满足业务训练停止条件的目标全局业务模型。
  • 基于噪音蒸馏联邦学习系统方法
  • [发明专利]一种基于共享学习的神经网络模型的训练方法-CN202011099902.7有效
  • 郑小林;郑非 - 浙江大学
  • 2020-10-14 - 2022-05-13 - G06N3/04
  • 本发明涉及机器学习技术领域,旨在提供一种基于共享学习的神经网络模型的训练方法。该方法是由多个共享学习参与方通过秘密分享进行混合安全多方计算和中心节点本地计算,实现神经网络模型训练;具体包括:数据准备;数据加载和初始化;载入当前训练批次;计算第一层线性输出;计算模型预测值;计算模型输出梯度;更新模型及计算;更新本地共享权重;在测试集上评估。本发明结合多方安全计算和本地计算,提高了共享学习的效率。通过在线的加密乘法三元组提供方,提高了秘密共享的安全多方计算的效率,相比同态加密、混淆电路等方案极大地降低了开销。适用于纵向共享学习场景,能够使得各方在没有任何重合特征的情况下进行联邦建模。
  • 一种基于共享学习神经网络模型训练方法

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