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公开(公告)号：CN116698033A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310561596.1
申请日：2023-05-17
Applicant: 中国电信股份有限公司广东研究院 , 中国电信股份有限公司
Abstract: 本申请涉及坐标定位技术领域，特别是涉及一种用户定位方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取至少两个待定位用户的地磁指纹，以及各待定位用户的超宽带信号；基于定位模型，根据地磁指纹和超宽带信号，确定各待定位用户的定位结果。本申请保证了准确获取待定位用户的定位结果，实现针对多用户的定位操作。
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公开(公告)号：CN116582923A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310513879.9
申请日：2023-05-08
Applicant: 中国电信股份有限公司广东研究院 , 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开涉及通信技术领域，提供了一种定位方法、定位装置、计算机存储介质、电子设备，其中，定位方法包括：在终端移动过程中所途经的各个位置点，获取待定位对象发出的指示信号的强度；根据所述指示信号的强度，确定所述待定位对象与所述各个位置点之间的距离；从多个所述位置点中选取满足预设条件的三个关键点；所述预设条件包括：所述三个关键点不在同一直线上；基于所述三个关键点的三维坐标，以及，所述待定位对象与所述三个关键点的距离，确定所述待定位对象的三维坐标。本公开中的定位方法能够快速确定待定位对象的具体位置。
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公开(公告)号：CN119312941A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202310868305.3
申请日：2023-07-14
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06N20/00
Abstract: 本申请涉及一种模型训练方法、装置、通信设备、存储介质和程序产品。所述方法包括：接收数据持有者发送的训练上报数据，所述训练上报数据至少包括在当前通信轮中所述数据持有者迭代训练本地模型所完成的实际训练次数；根据所述训练上报数据，确定所述数据持有者在下一个通信轮中的目标训练次数；将所述下一个通信轮中的目标训练次数发送至所述数据持有者。采用本方法能够提升模型训练效率，提高模型准确率。
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公开(公告)号：CN119312878A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202310849071.8
申请日：2023-07-11
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种联邦模型训练系统、方法、装置、通信设备、存储介质和计算机程序产品。所述系统包括主服务器、聚合节点和终端，其中：终端，用于在完成当前轮次的模型训练后，向终端所在的目标分类对应的聚合节点发送训练结果数据；聚合节点，用于对各训练结果数据中的模型参数进行聚合处理，得到聚合模型，并向目标分类中各终端下发聚合模型，及向主服务器发送聚合模型；主服务器，用于聚合各聚合节点上传的聚合模型，得到全局模型；终端，还用于从聚合模型和全局模型中确定目标模型，并基于目标模型进行下一轮次的模型训练。采用本方法，能够在多轮次的模型训练后，得到对各终端均具有良好适应性的联邦模型。
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公开(公告)号：CN119312940A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202310854745.3
申请日：2023-07-12
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种联邦学习方法、装置、计算机设备和存储介质，涉及机器学习技术领域。方法包括：在至少两个客户端进行联邦学习的过程中，获取至少两个客户端基于本轮全局模型上报的本轮模型参数、本轮模型准确度和本轮模型贡献量；根据各本轮模型准确度、各本轮模型贡献量和上一轮客户端权重系数，确定本轮系统参数；其中，本轮系统参数包括本轮系统准确度、本轮结果公平值和本轮贡献公平值；若本轮系统参数不满足联邦学习结束条件，则采用本轮系统参数对上一轮客户端权重系数进行更新，得到本轮客户端权重系数，并根据各本轮模型参数和本轮客户端权重系数，确定下一轮全局模型。本申请提升了全局模型的准确率和全局公平性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119378649A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202310917802.8
申请日：2023-07-25
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种可信联邦学习方法、装置、终端、服务器和存储介质。所述方法包括：接收服务器发送的初始全局模型；执行模型处理操作；其中，所述模型处理操作包括对所述初始全局模型进行训练，在训练得到的全局模型的参数符合第一多目标优化的情况下，向所述服务器发送所述训练得到的全局模型的相关信息；所述第一多目标优化包括全局模型的精度、终端的隐私泄露率以及所述终端的存算资源消耗量。采用本方法可以平衡可信联邦学习模型的性能、隐私保护效果和训练效率。
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公开(公告)号：CN119272316A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202310826491.4
申请日：2023-07-06
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种数据异构参数确定方法、装置、设备、介质和程序产品。所述方法包括：接收各参与方发送的第一本地模型；所述第一本地模型是所述参与方基于本地数据对协调方发送的初始全局模型进行训练得到的；根据各所述第一本地模型的相关信息，确定各所述参与方对应的异构参数；所述相关信息包括所述参与方与所述协调方共享的模型信息，所述异构参数用于表征所述参与方的本地数据是否满足独立同分布要求。采用本方法能够保证参与方的本地数据的安全性。
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公开(公告)号：CN114268445B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202010963930.2
申请日：2020-09-15
Applicant: 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开涉及一种云手机应用的认证方法、装置、系统、认证模块和终端，涉及通信技术领域。本公开的方法包括：认证模块响应于登录云手机应用的功能的触发，根据用户输入的生物特征信息查询用户的标识；认证模块向用户卡发送数字签名请求，数据签名请求包括：用户的标识；认证模块接收用户卡发送的数字签名响应，数字签名响应包括：数字签名结果，数字签名结果是用户卡根据用户的标识对应的私钥对用户的相关信息进行签名的结果；认证模块通过云手机应用向云手机认证平台发送认证请求，认证请求包括：数字签名结果、终端的标识和用户的标识，以便云手机认证平台对数字签名结果验签，并确定用户是否具有在终端登录云手机应用的权限。
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公开(公告)号：CN118052274A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202211379126.5
申请日：2022-11-04
Applicant: 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开提供了一种联邦学习方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及机器学习技术领域。该方法应用于联邦学习的中心节点，包括：获取多组本地模型参数；确定各组本地模型参数与本轮联邦学习中基准模型参数的相似度；确定相似度大于第一阈值的本地模型参数作为目标本地模型参数，基于目标本地模型参数生成全局模型参数。根据多组本地模型参数中相似度大于第一阈值的目标本地模型参数，生成全局模型参数的方式，可以在一定程度上避免恶意节点上报的本地模型参数对全局模型参数造成影响，进而降低发生因恶意节点的影响而导致全局模型的精度较低的可能性，有利于提高全局模型的精度。
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公开(公告)号：CN118036765A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211386329.7
申请日：2022-11-07
Applicant: 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开提供了一种联邦学习方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及机器学习技术领域。该方法应用于区块链网络中的共识节点，包括：从共识节点的交易池中获取至少一个交易，每一交易包括参与本轮联邦学习的一个边缘节点进行本地训练后得到的模型参数；对至少一个交易进行提案并打包成第一区块进行共识，得到第一共识结果；在第一共识结果为共识通过的情况下，将第一区块添加至区块链，以便于联邦学习的中心节点基于第一区块包括的模型参数更新全局模型。共识节点将至少一个交易一次性打包成一个区块进行共识的方式，减少了时间的花费，提高了联邦学习的效率。
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