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[发明专利]联邦学习参与方筛选方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310587124.3在审
发明人：程炎敏;宋云龙;杨明川 -专利权人：中国电信股份有限公司北京研究院;中国电信股份有限公司
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种联邦学习参与方筛选方法、装置、电子设备及存储介质，涉及联邦学习技术领域。该方法包括：获取每一参与方设备的多个差异值，多个差异值是每一参与方设备的模型参数与其他各个参与方设备的模型参数之间的差异值；根据每一参与方设备的多个差异值，从多个参与方设备中筛选出验证设备，在多个参与方设备中，验证设备的多个差异值中小于差异阈值的数量，不小于其他各个参与方设备的多个差异值中小于差异阈值的数量；获取验证设备对至少一个参与方设备的模型参数进行测试得到的模型质量数据，根据模型质量数据从多个参与方设备中筛选出参与联邦学习的参与方设备此种方式，提供了一种能够避免恶意的参与方设备影响联邦学习的方法。
联邦学习参与筛选方法装置电子设备存储介质

[发明专利]数据保密判定方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202011564709.6有效
发明人：何道敬;杜润萌;孙黎彤;张伟哲 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： H04L9/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据保密判定方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：从多个参与设备中选取第一参与设备，并发送第一通知消息至第一参与设备，以使第一参与设备根据第一参与设备的隐私数据构造密文矩阵，并反馈所述密文矩阵；将所述密文矩阵发送至其他参与设备，以使其他参与设备根据所述密文矩阵确定各自隐私数据对应的目标密文，并反馈所述目标密文；将所述目标密文发送至第一参与设备，以使第一参与设备根据所述目标密文进行保密判定，由此与现有技术采用两个参与设备依次进行保密判定相比，本发明通过从多个参与设备中选取第一参与设备，并通过第一参与设备密文矩阵一并解决多个参与设备的保密判定，减小了保密判定的计算复杂度。
数据保密判定方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]零知识证明的公共参数生成方法及系统-CN201810483280.4有效
发明人：梅彦铮;佘士东;郭成;沈海寅;季申;翟翌华 -专利权人：深圳市图灵奇点智能科技有限公司;智车优行科技（北京）有限公司
申请日： 2018-05-19 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： H04L9/32 文献下载
摘要：其中，方法包括：在协调计算过程中：多个参与计算设备中的每个计算设备依次作为当前参与计算设备，利用自身存储的私钥对接收到的综合计算设备发送的数据进行加密计算，并将得到的加密数据返回综合计算设备，若当前参与计算设备不是多个参与计算设备中的末个参与计算设备，由综合计算设备将当前参与计算设备返回的加密数据发送给多个参与计算设备中的下一个参与计算设备；迭代执行协调计算过程，直至多个参与计算设备中的末个参与计算设备返回加密数据；综合计算设备基于末个参与计算设备返回的至少一个加密数据生成零知识证明的公共参数
知识证明公共参数生成方法系统

[发明专利]基于样本迁移的烟气含氧量负荷预测方法及装置-CN202111331186.5在审
发明人：刘胜伟;杨杰;余真鹏 -专利权人：新智我来网络科技有限公司
申请日： 2021-11-11 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：该方法包括：获取联合学习架构下的第一参与方和第二参与方的设备数据；其中，第一参与方为提出预测需求的参与方，第二参与方为除第一参与方外的其他参与方；利用第一参与方的设备数据和第二参与方的设备数据，训练预测分类器；根据预测分类器，确定第一参与方的设备数据关于第二参与方的设备数据的权重数据；基于第二参与方的设备数据和权重数据，训练预测式梯度提升模型；利用预测式梯度提升模型预测第一参与方设备的烟气含氧量负荷。本发明解决了因不同工艺下的所产生的能源设备的数据分布差异，而造成烟气含氧量负荷预测不准确的问题，并且节约能源设备传感器的成本。
基于样本迁移烟气含氧量负荷预测方法装置

[发明专利]面向去中心化群体决策的激励方法及设备-CN202310756027.2在审
发明人：陈可馨;黄超;黄建伟 -专利权人：深圳市人工智能与机器人研究院;香港中文大学（深圳）
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06Q30/0208 文献下载
摘要：本申请实施例方法包括：向每个参与方设备发送待解决问题，所述待解决问题为二元问题；接收所述每个参与方设备发送的努力程度以及激励贡献，所述努力程度以及所述激励贡献基于所述待解决问题确定；根据所述每个参与方设备的努力程度、所述每个参与方设备的激励贡献以及预设效用公式，计算所述每个参与方设备的第一效用值；向所述每个参与方设备发送所述每个参与方设备的第一效用值；若接收到所述每个参与方设备发送的针对第一效用值的激励确认指令，则向所述每个参与方设备分配总激励，所述总激励为所述每个参与方设备发送的激励贡献之和。
面向中心群体决策激励方法设备

[发明专利]一种多方安全计算中的数据重定向方法、装置及电子设备-CN202310102596.5有效
发明人：李浒 -专利权人：华控清交信息科技（北京）有限公司
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： H04L67/563 文献下载
摘要：本申请公开了一种多方安全计算中的数据重定向方法、装置及电子设备，涉及多方安全计算技术领域，包括：任务调度器在传输时长不满足预设时长要求时，从各参与方设备中确定出需要调整的原参与方设备，使得该原参与方设备将自身持有数据的数据访问位置，从原数据访问位置变更到新数据访问位置，新数据访问位置与本参与方设备的备份参与方设备相对应，且该备份参与方设备与该原参与方设备位于不同的地区，并使得其他各参与方设备按照新数据访问位置获取该备份参与方设备持有的数据
一种多方安全计算中的数据定向方法装置电子设备

[发明专利]活动参与方法、装置和设备-CN201811488191.5有效
发明人：张诚昊;杨博宇 -专利权人：钉钉控股（开曼）有限公司
申请日： 2018-12-06 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F21/36 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种活动参与方法、装置和设备，该方法包括：获取显示设备依次显示的多个活动参与标识，其中，每个活动参与标识中携带有同一活动的部分参与信息；根据多个活动参与标识确定活动的完整参与信息；根据完整参与信息确定活动参与结果通过将活动的完整参与信息划分为多个部分参与信息，生成与多个部分参与信息对应的多个活动参与标识，使得活动参与者只有在真实地通过设备读取到依次显示的这多个活动参与标识并识别到活动的完整参与信息时，才能通过参与行为的有效性验证，降低了活动参与者通过其他手段通过该有效性验证的可能性。
活动参与方法装置设备

[发明专利]分析驱动参与-CN201910411178.8有效
发明人：阿维诺姆·泽伦科;维塔利·戈登;阿尔农-纳夫塔利·科哈特;马坦·巴拉克 -专利权人：利维帕尔森有限公司
申请日： 2013-02-07 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了分析驱动参与。各种实施方式涉及基于形成和修改的参与规则发起代理设备和用户设备之间的联系的参与服务器和相关方法。在一个实施方式中，参与服务器可接收一个或多个第三方分析报告并使用它们，以形成确定参与服务器何时发起代理设备和用户设备之间的联系的参与规则。在一些实施方式中，参与服务器还可从用户设备接收用户交互数据来修改参与规则以适应特定用户。在一些实施方式中，参与服务器可使用第三方分析报告和/或来自多个用户的用户交互数据以形成统计模型。然后，参与服务器可使用统计模型来形成和/或修改参与规则。
分析驱动参与

[发明专利]循环神经网络训练优化方法、设备、系统及可读存储介质-CN201911141081.6有效
发明人：程勇;刘洋;陈天健 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种循环神经网络训练优化方法、设备、系统及可读存储介质，所述方法包括：接收参与设备发送的RNN输出结果，其中，RNN输出结果为参与设备将上游传递信息，以及参与设备所处理时间步对应的本地训练数据输入对应RNN中得到的；根据RNN输出结果计算得到梯度信息；将梯度信息反向传播给参与设备，供各参与设备根据梯度信息更新RNN的模型参数；将从各参与设备接收到的更新后模型参数进行融合得到全局模型参数，并返回给各参与设备本发明通过协调设备协调多个参与设备分别处理不同时间步，分担训练RNN的计算和电量开销，使得在设备计算资源和电量资源有限的场景下也可以进行RNN训练。
循环神经网络训练优化方法设备系统可读存储介质

[发明专利]联邦学习系统构建方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202210195645.X在审
发明人：王达;马丽萌;欧阳晔 -专利权人：亚信科技（中国）有限公司
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06N20/10 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种联邦学习系统构建方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取联邦学习任务构建信息，并基于联邦学习任务构建信息确定相关联的候选参与设备，然后向各个候选参与设备发送包含联邦学习任务构建信息的联邦学习请求。接收各个候选参与设备返回的答复信息，可以基于答复信息确定出目标参与设备，然后基于联邦学习任务构建信息构建联邦学习任务，与至少一个目标参与设备执行联邦学习任务。本申请通过联邦学习任务构建信息能够根据业务需求灵活、有针对性的确定参与设备，实现所确定的参与设备数量更多，各个参与设备所提供的数据更贴合联邦学习任务的训练需求，最终优化联邦学习任务的训练结果。
联邦学习系统构建方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]处理拍卖数据的计算机系统和方法-CN200610104008.8无效
发明人：查理·薛;马未都;威廉姆·J·刘 -专利权人：查理·薛;马未都
申请日： 2006-07-31 - 公布日： 2007-09-12 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本发明用于处理拍卖数据的计算机系统包括多台参与者设备和一台拍卖人设备。参与者设备被设置成可发布拍卖信息以及可显示拍卖信息。拍卖人设备被设置成可处理从多个参与者设备接收的拍卖信息，可在接收参与者发布设备的竞拍购买信息后确定即时利润值，以及可记录拍品的所有权转移到与发布竞拍购买信息的参与者设备相关联的参与者账户。
处理拍卖数据计算机系统方法

[发明专利]分析驱动参与-CN201380019406.8有效
发明人：阿维诺姆·泽伦科;维塔利·戈登;阿尔农-纳夫塔利·科哈特;马坦·巴拉克 -专利权人：利维帕尔森有限公司
申请日： 2013-02-07 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：各种实施方式涉及基于形成和修改的参与规则发起代理设备和用户设备之间的联系的参与服务器和相关方法。在一个实施方式中，参与服务器可接收一个或多个第三方分析报告并使用它们，以形成确定参与服务器何时发起代理设备和用户设备之间的联系的参与规则。在一些实施方式中，参与服务器还可从用户设备接收用户交互数据来修改参与规则以适应特定用户。在一些实施方式中，参与服务器可使用第三方分析报告和/或来自多个用户的用户交互数据以形成统计模型。然后，参与服务器可使用统计模型来形成和/或修改参与规则。
分析驱动参与

[发明专利]区块链网络组网方法、装置、设备及可读存储介质-CN201810956855.X有效
发明人：李东奇;张晴 -专利权人：京东数字科技控股有限公司
申请日： 2018-08-21 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种区块链网络组网方法、装置、设备及可读存储介质。本发明实施例的方法通过第一参与方设备生成自身的MSP信息；将自身的MSP信息发送给其他参与方设备，并接收其他参与方设备发送的MSP信息；在接收到发起组网指令时获取初始区块配置信息，并将初始区块配置信息发送给其他参与方设备，以使其他参与方设备根据初始区块配置信息配置本地节点信息并启动本地节点；根据自身的MSP信息、其他参与方设备的MSP信息、以及初始区块配置信息，配置本地节点信息；启动本地节点，来完成区块链网络组网，无需中心服务器，由各个参与方设备共同参与完成区块链网络的组网，实现了去中心化的组网，组网过程更加透明，更加可信。
区块网络组网方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种视频会议方法、装置、设备和存储介质-CN202211008915.8在审
发明人：黄贤柱 -专利权人：北京融讯科创技术有限公司
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： H04N7/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频会议方法，包括：根据各视频会议的会议参与条件和候选参与者的身份标识，确定各视频会议对应的会议投影设备，并从候选参与者中确定各视频会议的会议参与者；向会议参与者发送会议邀请，并获取会议参与者反馈的视频数据；对视频数据进行解析，获得会议参与者的视频影像和会议参与者的身份标识；根据会议投影设备的设备标识，对视频影像进行加密处理，获得加密影像，并根据会议参与者的身份标识，将加密影像发送至会议投影设备，控制会议投影设备对加密影像进行解密，生成会议影像；获取会议投影设备反馈的会议影像，并根据会议参与者的身份标识，将会议影像发送给会议参与者。
一种视频会议方法装置设备存储介质

[发明专利]基于联邦学习的贡献计算方法以及相关设备-CN202210509693.1在审
发明人：罗冰;李子琪;黄建伟 -专利权人：深圳市人工智能与机器人研究院
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了基于联邦学习的贡献计算方法以及相关设备，用于公平准确衡量不同参与方在目标模型的联邦学习的贡献值以及根据贡献值分配不同参与方在目标模型的联邦学习的利润。本申请实施例方法包括：获取目标模型的联邦学习中多个参与方设备的目标夏普利值，所述目标夏普利值基于每个所述参与方设备在所述联邦学习中所参与的轮次计算得到；根据每个所述参与方设备的目标夏普利值计算任意参与方设备在所述联邦学习的贡献值
基于联邦学习贡献计算方法以及相关设备

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