一种分片区块链的联邦学习方法及系统

    公开(公告)号:CN118113457A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202311586856.7

    申请日:2023-11-24

    IPC分类号: G06F9/50 G06N20/00

    摘要: 本发明提供一种分片区块链的联邦学习方法及系统,所述方法的步骤包括:每个分片子链的领导子节点获取初始的训练模型,并将初始的训练模型发布至对应分片子链的其他子节点,通过每个分片子链的领导子节点构建DAG主链;在每轮次的训练中,每个领导子节点基于当前DAG主链中顶点的权重选择训练基础模型,基于训练基础模型在所属的分片子链进行训练,并更新DAG主链;在分片子链进行训练的过程中,分片子链的每个子节点基于该子节点的CPU频率、芯片对应的能耗系数和训练一个样本数据所需的CPU周期数确定最优请求数据数量,基于最优请求数据数量对该子节点的训练模型进行训练,将所述分片子链的全部子节点完成训练的训练模型聚合到对应的领导子节点。

    嵌入式设备的视频流测试方法和视频流测试处理方法

    公开(公告)号:CN116743990B

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202311030128.8

    申请日:2023-08-16

    摘要: 本说明书涉及一种嵌入式设备的视频流测试方法和视频流测试处理方法。其中,视频流测试方法包括:获取所述服务器发送的目标测试程序地址、第一目标视频标识和目标测试图像地址;基于所述目标测试程序地址在所述目标设备文件夹中获取并执行所述目标测试程序;基于所述第一目标视频标识和所述目标测试图像地址在所述目标设备文件夹中获取所述目标测试程序所需的第一目标测试图像。本说明书实施例无需将测试图像和测试程序分别部署到对应的嵌入式设备中,且所有的测试过程和控制流程都通过服务器来进行的,减少了数据和程序的部署时间成本以及测试流程时间成本,从而可以缩短嵌入式设备的整体测试时间成本。

    基于通道优先计算的稀疏数据加速计算方法和装置

    公开(公告)号:CN118394505A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410442448.2

    申请日:2024-04-12

    IPC分类号: G06F9/50

    摘要: 本申请涉及一种基于通道优先计算的稀疏数据加速计算方法和装置。所述方法包括:对待处理的稀疏数据进行编码处理和分块处理,得到多个候选编码块;其中,所述待处理的稀疏数据的数量大于计算单元的数量;分别确定各所述候选编码块的非零数据个数和非零数据位置;基于所述计算单元的数量和所述非零数据个数,从多个所述候选编码块中选择出每轮处理的目标编码块;在每轮处理中,根据所述非零数据位置对所述目标编码块进行处理,得到处理后的稀疏数据。采用本方法能够减少资源浪费。