联邦迁移学习系统
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116384504A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310163408.X

    申请日:2023-02-24

    IPC分类号: G06N20/00

    摘要: 本发明提供一种联邦迁移学习系统。包括:云服务器、边缘组件和用户组件,边缘组件包括多个边缘服务器,用户组件包括多个用户终端;云服务器用于基于各边缘服务器发出的特征信息将多个边缘服务器划分为多个边缘协作域,并确定域首服务器和域成员服务器;边缘服务器用于选择目标用户终端并发送全局模型的参数及训练信息,还用于获取训练参数并进行边缘聚合以获得边缘模型;域首服务器用于将同一个边缘协作域中的所有边缘模型进行全局聚合以获得域模型,域首服务器还用于当域模型的准确度达到预设阈值时,将域模型发送至云服务器;目标用户终端用于训练本地模型,以获得训练参数。该系统能够满足用户个性化需求,改善模型的收敛性。

    电力物联的建模方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115408826A

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202210929335.6

    申请日:2022-08-03

    摘要: 本发明提供一种电力物联的建模方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:构建设备信息本体、服务过程本体和服务概述本体;获取调用服务概述本体的所需参数,基于调用服务概述本体的所需参数,构建服务质量本体;基于设备信息本体、服务过程本体、服务概述本体,以及服务质量本体,构建基于网络服务本体语言的电力物联模型;其中,所述设备信息本体是基于电力设备信息构建,所述服务过程本体是基于服务执行过程中的所需属性构建,所述服务概述本体是基于需调用的服务信息构建。本发明通过构建设备信息本体,构建服务质量本体,实现了服务及设备信息的语义建模,建立了统一标准的描述规范,解决了电力系统异构标识间的互联互通问题。

    移动业务边缘协作卸载方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN115134829A

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202210583735.6

    申请日:2022-05-25

    IPC分类号: H04W24/02

    摘要: 本发明提供一种移动业务边缘协作卸载方法、装置、设备及介质,包括:将多个边缘节点进行聚类,得到节点簇,每个节点簇中的节点组成边缘节点协作域;根据边缘协作服务域的服务能力和待处理移动业务的任务信息,确定待处理移动业务的卸载决策;将卸载决策下发至边缘协作服务域对应的目标移动终端,以供目标移动终端将待处理移动业务上传至卸载决策对应的边缘节点进行协助处理;其中,卸载决策包括卸载模式、卸载位置和服务路径,服务能力是基于边缘协作服务域中边缘节点的数量、剩余的计算能力和预先缓存的服务组件确定的。本发明实现适当的能量时延权衡,最小化平均执行时间和能量消耗。

    一种数据安全共享方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN111901309B

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202010636535.3

    申请日:2020-07-03

    IPC分类号: H04L67/104 H04L9/40 G06Q40/04

    摘要: 本发明实施例提供一种数据安全共享方法、系统及装置,该方法包括:基于多方数据安全共享架构,获取数据请求节点发送的数据共享请求,所述多方数据安全共享架构是由许可链节点和设备节点构建的;根据所述数据共享请求,通过许可链对多个数据提供节点进行多方数据检索,得到目标共享数据的本地数据模型,所述本地数据模型是基于联邦学习和预设学习指令,通过目标共享数据训练得到的;将所述本地数据模型发送到对应的数据请求节点。本发明实施例通过建立了一个去中心化的可信交易环境,使交易过程对交易双方透明化;并通过联邦学习技术,使数据共享过程中不再需要进行原始数据的传递,从源头上加大了对用户数据隐私的保护力度。

    任务卸载方法及装置
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113918240A

    公开(公告)日:2022-01-11

    申请号:CN202111205701.5

    申请日:2021-10-15

    IPC分类号: G06F9/445 G06N3/12

    摘要: 本发明提供一种任务卸载方法及装置,该方法包括:对终端发送的卸载请求进行解析,获取卸载请求中待处理任务中每个子任务的任务信息;根据每个子任务的任务信息、服务于终端的本地边缘服务器集群和邻近边缘服务器集群的服务性能,以及终端的位置和速度,构建待处理任务的任务卸载优化模型;基于遗传算法对任务卸载优化模型进行求解,根据任务卸载优化模型的最优解,获取待处理任务的最优卸载方案;根据最优卸载方案和每个子任务的重要性,将每个子任务卸载在本地边缘服务器集群中和/或邻近边缘服务器集群中。本发明实现多服务器集群协作,有效缓解单一服务器集群的负载承载能力有限的问题,进而减少服务延迟和提高服务的可靠性和稳定性。

    一种限定采样文本序列生成方法及其系统

    公开(公告)号:CN111027292B

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN201911200838.4

    申请日:2019-11-29

    摘要: 本发明实施例提供的限定采样文本序列生成方法及系统,该方法包括:将初始文本序列输入对抗网络模型,获取预输出文本序列的第一个词;基于词表掩模的方法,利用生成器根据第一个词,从字典数据库中选取第一个词的下一个词,构成预输出文本序列;基于词表掩模的方法,根据预输出文本序列,继续选取预输出文本序列的下一个词,获取新的预输出文本序列,直至总词数达到设定阈值,将其输入至判别器进行判别,并根据分类判别结果计算更新梯度;更新生成器的参数,并再次输入初始文本序列至更新后的生成器中;直至生成器和判别器均收敛后,输出目标文本序列。本实施例提供的方法及系统,通过改进制定文本规则精简了采样空间,改善了生成文本质量。