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[发明专利]图像分类模型训练方法、装置、电子设备、介质-CN202210664512.2有效
发明人：刘吉;高志强;章红;周景博;窦德景 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像分类模型训练方法、装置、电子设备和介质，涉及数据处理与人工智能领域，尤其涉及图像处理、联邦学习与计算机视觉。一种图像分类模型训练方法包括：接收K个由设备训练的模型的K个模型参数集，由设备训练的模型分别通过对应设备上的样本图像集对相同的待训练模型进行训练而获得，每个样本图像被标记有预定图像类别集合中的图像类别中的至少一个；基于分别从K个设备接收的K个设备图像分布指标和K个模型参数集，为第一设备训练的模型确定第一设备模型更新数据，每个设备图像分布指标包括预定图像类别集合的每个类别在对应设备的样本图像集中的出现频率；以及向第一设备发送第一设备模型更新数据
图像分类模型训练方法装置电子设备介质

[发明专利]信息查看方法及装置、信息查看系统和计算机可读存储介质-CN201910314797.5在审
发明人：杨翔;汪清 -专利权人：广州影子科技有限公司
申请日： 2019-04-18 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：养殖场包括建筑物和设备。信息查看方法包括：根据建筑物的信息和设备的信息建立养殖场的三维模型，其中，养殖场的三维模型包括建筑物模型和设备模型；绑定建筑物内的一个或多个设备的信息与对应的建筑物模型；及绑定设备的信息与对应的设备模型本申请的信息查看方法、信息查看装置、信息查看系统和计算机存储介质首先建立养殖场的三维模型，然后将建筑物内的一个或多个设备的信息与对应的建筑物模型绑定，将设备的信息与对应的设备模型绑定，从而使得用户通过建筑物模型和设备模型快速查看对应的设备的信息，设备信息的查看效率较高。
信息查看建筑物模型养殖场设备模型信息查看系统三维模型建筑物绑定计算机可读存储介质计算机存储介质绑定设备非易失性设备信息信息建立申请

[发明专利]AI模型部署方法、设备和存储介质-CN202110066482.0有效
发明人：李尧坤;李志强;蒋阳;潘绪洋;庞磊;赵丛 -专利权人：共达地创新技术（深圳）有限公司
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G06F8/60 文献下载
摘要：本申请提供了一种AI模型部署方法、第一电子设备、终端和存储介质。方法包括：响应于第二电子设备的模型部署请求，加载并显示预设的模型编排操作界面；若检测到用户基于模型编排操作界面选择的至少一个目标AI模型和编排的目标AI模型的协同配置信息，则将目标AI模型和目标AI模型的协同配置信息下发至第一电子设备的消息中心；在消息中心将目标AI模型和目标AI模型的协同配置信息基于物联网通信协议发送至第二电子设备。通过第一电子设备向第二电子设备下发目标AI模型和目标AI模型的协同配置信息，实现了第二电子设备在弱网的环境下调度目标AI模型，提高终端AI模型的高可扩展性和高可用性。
ai 模型部署方法设备存储介质

[发明专利]一种模型部署的方法及装置-CN202210300510.5有效
发明人：王明辉 -专利权人：新华三人工智能科技有限公司
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本说明书公开了一种模型部署的方法及装置，网络设备中部署有智能芯片，该智能芯片中部署有预设的强化学习模型，该网络设备中部署有预设的轻量模型，该轻量模型的模型框架占用的存储空间，小于该强化学习模型的模型框架占用的存储空间，网络设备可以获取自身在设定时长内获得的经验数据，并根据经验数据，对该轻量模型进行训练，得到训练后的轻量模型，最后，根据训练后的轻量模型的网络参数，对强化学习模型进行更新，以使该网络设备通过更新后的强化学习模型，进行任务执行，相比于现有技术，不需要网络设备安装大型的模型框架以及通过智能芯片的软件栈对强化学习模型进行处理，从而节省了网络设备的计算资源，提高了网络设备的计算效率。
一种模型部署方法装置

[发明专利]一种SDN的业务配置的方法及装置-CN201710935594.9有效
发明人：丁建武;陈华南;黄晓莹 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2017-10-10 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本文公布了一种SDN的业务配置方法及装置，包括：在SDN控制器配置模型对应关系信息，所述模型对应关系信息为控制器配置模型与设备南向接口模型的对应关系信息；利用所述模型对应关系信息将业务数据构建为设备模型数据，并将所述设备模型数据下发到相应设备。本申请易于实现，成本低，而且可适应SDN需统一管理多厂商的设备、以及常常需要更新其所管理的设备类型的应用需求。
一种 sdn 业务配置方法装置

[发明专利]基于模型驱动的设备接入与建模方法及装置-CN202210982123.4在审
发明人：杨更新;王华;戴爱明 -专利权人：江苏天拓龙川数字科技有限公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种基于模型驱动的设备接入与建模方法及装置，其中，方法包括：提取物联网上的同一类型设备的采集变量信息，生成采集模型并存储到公共模板库，创建相应设备类的数据和可视化并存储到设备模型库；创建设备模型，根据预定绑定规则选取采集模型，进行绑定，并针对设备模型添加不用的业务场景，并同步给实例化设备；选择相应的采集模型，根据实际转发协议和驱动进行设置，完成物联服务的创建，选择相应的采集模型和物联服务，创建网关；通过实例化设备选取网关和设备模型，关联网关，自动生成新的设备实例；在网关管理中，生成配置文件并下发到网关，并根据设备业务需要对设备实例进行功能设置。
基于模型驱动设备接入建模方法装置

[发明专利]基于VR/AR的智能家居仿真系统与方法-CN202310343837.5在审
发明人：高荣欣;李宁 -专利权人：成都火星之家科技有限公司
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G05B15/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于VR/AR的智能家居仿真系统与方法，其包括AR产品模型服务器；所述AR产品模型服务器用于接收AIOT设备图像采集终端采集并上传的AIOT设备源图像；以及所述AR产品模型服务器提取所述AIOT设备源图像的图像特征，并构建AR产品模型数据；所述AR产品模型服务器与AR产品模型数据库建立数据连接，所述AR产品模型数据库用于存储AIOT设备的AR产品模型数据；在使用时，智能终端从所述AR产品模型服务器获取目标设备的AR产品模型。通过本发明提高了用户在购买智能家居AIOT设备的体验，方便用户选出更适合的AIOT设备型号。
基于 vr ar 智能家居仿真系统方法

[发明专利]神经网络模型训练方法、装置及系统-CN202010986099.2有效
发明人：郑龙飞;周俊;陈超超;王力 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本说明书实施例提供神经网络模型训练方法及装置。神经网络模型包括位于各个第一成员设备的第一神经网络子模型。各个第一成员设备使用私有数据进行模型预测得到预测标签数据并确定第一神经网络子模型的模型更新信息，将第一神经网络子模型的模型更新信息和本地样本分布信息提供给第二成员设备。第二成员设备根据各个第一成员设备的第一神经网络子模型的模型更新信息进行神经网络模型重构，根据各个第一成员设备的本地样本分布信息确定整体样本概率分布，并将重构后的神经网络模型和整体样本概率分布分发给各个第一成员设备各个第一成员设备根据本地样本概率分布、重构后的神经网络模型以及整体样本概率分布更新第一神经网络子模型。
神经网络模型训练方法装置系统

[发明专利]一种基于数字孪生的变电设备数据展示方法及装置-CN202310533380.4在审
发明人：惠小东;曾乔迪;赵薇;陈煜敏;许杨俊;卢铭翔;蒋文辉;陈波 -专利权人：南方电网数字电网科技（广东）有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数字孪生的变电设备数据展示方法及装置，其中方法包括：对变电二次设备进行三维建模处理，得到变电二次设备三维模型；根据建模好的变电一次设备三维模型对变电二次设备三维模型进行模型整合处理，得到可视化三维模型；对可视化三维模型进行配置文件解析处理，得到变电二次设备数据；根据变电二次设备数据对变电二次设备三维模型进行数据关联处理，得到关联三维模型；根据关联三维模型对可视化三维模型进行集中编排处理，得到变电数据三维模型；通过变电数据三维模型进行变电设备数据展示。本发明实施例能够对变电设备可视化，降低了数据可视化的成本和复杂度，可广泛应用于数据可视化技术领域。
一种基于数字孪生变电设备数据展示方法装置

[发明专利]一种列车运行控制方法及系统-CN202010409908.3有效
发明人：崔俊锋 -专利权人：北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： B61L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种列车运行控制方法及系统，所述控制方法包括，首先，在地面控制设备中建立虚拟车载设备模型和虚拟轨旁设备模型；然后，基于所述虚拟车载设备模型和虚拟轨旁设备模型，对地面控制设备所管辖范围内列车进行安全逻辑控制在地面控制设备中设置虚拟车载设备模型和虚拟轨旁设备模型，简化车载设备功能，大幅减少了列车运行控制系统安全设备数量和设备间的接口，降低系统成本、提高系统的兼容性和安全性。
一种列车运行控制方法系统

[发明专利]一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN201910580279.8在审
发明人：李腾飞;张桢宵 -专利权人：北京金山安全软件有限公司
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2019-10-01 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。方案如下：服务端确定多个训练设备，向多个训练设备发送训练指令，该训练指令包括第一模型参数，接收每一训练设备发送的第二模型参数，该第二模型参数为训练设备基于训练指令和训练数据，对预设模型进行训练得到的，该训练数据是根据训练设备中的用户数据确定的，根据接收到的多个第二模型参数，利用联合平均算法，得到第三模型参数，判断包括第三模型参数的预设模型是否收敛，若收敛，则将第三模型参数确定为预设模型训练完成后的模型参数。
模型参数训练设备模型训练预设存储介质电子设备训练数据指令收敛发送用户数据用户隐私服务端算法泄露联合

[发明专利]数据模型建立方法和装置、服务器-CN202111087999.4在审
发明人：周丙相;牟桂贤;申伟刚;李彦颉 -专利权人：珠海格力电器股份有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种数据模型建立方法和装置、服务器，其中，该方法包括：从数据模型库中选定数据模型组件，其中，数据模型组件是通过样本设备的历史运行数据建立的；建立所述数据模型组件与目标设备参数之间的绑定关系，得到已绑定设备参数的数据模型组件；通过所述目标设备的实时运行数据对已绑定设备参数的数据模型组件的可变参数进行调整，将可变参数调整后的数据模型组件作为为所述目标设备部署的数据模型。通过上述方案解决了现有的模型迁移性差，与实时数据关联性低的问题，达到了提升模型迁移性，将模型建立与实时运行数据关联的技术效果。
数据模型建立方法装置服务器

[发明专利]一种联邦学习的模型更新方法、服务器、系统及介质-CN202211742156.8在审
发明人：彭荣杰;林霖;赵建 -专利权人：深圳技术大学
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F8/65 文献下载
摘要：本发明公开了一种联邦学习的模型更新方法、服务器、系统及介质，其中，方法通过初始化系统时间戳和全局模型后，将全局模型发送至各个节点设备，保证各个节点设备接收的初始训练模型一致，设置模型更新阈值，并在接收各个节点设备上传的训练模型的数量达到模型更新阈值时，根据系统时间戳计算上传的训练模型的各个节点设备的梯度陈旧度，根据梯度陈旧度进一步计算得到平均梯度后，根据平均梯度对上传训练模型的节点设备进行模型更新，直至全部节点设备的模型更新轮数达到预设更新轮数；其解决了相关技术中联邦学习进行模型更新时
一种联邦学习模型更新方法服务器系统介质

[发明专利]基于互联网的电力设备测试实验培训仿真方法-CN201210254845.4有效
发明人：张显聪;吴海宏;王勇;陆国俊;曹柏林;覃煜;熊俊;叶建斌;杨柳;张琦;方健;陈俊;王志军;潘慧文;饶锐;陈雁;曹浩恩 -专利权人：广州供电局有限公司
申请日： 2012-07-20 - 公布日： 2012-11-28 - 主分类号： G09B19/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于互联网的电力设备测试实验培训仿真方法，包括步骤：在服务端建立并存储电力设备仿真模型、检测仪器仿真模型及实验场景仿真模型；在客户端下载所述电力设备仿真模型、检测仪器仿真模型及实验场景仿真模型；将所述电力设备仿真模型和检测仪器仿真模型导入所述实验场景仿真模型；在所述实验场景仿真模型中，利用所述检测仪器仿真模型与所述电力设备仿真模型进行仿真培训。本发明的技术，在计算机上完成电力设备测试实验培训的仿真过程，所有仿真过程基于互联网在计算机上实现，降低了培训的成本，特别是对于初级培训，效果明显，具有普遍性推广价值。
基于互联网电力设备测试实验培训仿真方法

[发明专利]分布式数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110005822.9有效
发明人：程勇;陶阳宇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-01-05 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本申请是关于一种分布式数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取至少两个边缘节点设备分别发送的模型训练信息；模型训练信息是以明文的形式传输的；模型训练信息是边缘节点设备通过差分隐私的方式对子模型进行训练获得的；基于至少两个边缘节点设备分别发送的模型训练信息，获取至少两个边缘节点设备各自训练得到的子模型；基于指定模型集成策略，对至少两个边缘节点设备各自训练得到的所述子模型进行模型集成，获取全局模型。通过上述方案，在保证了数据隐私安全的前提下，扩展了模型集成方式，提高了模型集成效果。
分布式数据处理方法装置计算机设备存储介质