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龙图腾网获悉中山大学申请的专利面向边缘联邦学习部署系统架构、方法、装置及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115499307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210938094.1，技术领域涉及：H04L41/0803；该发明授权面向边缘联邦学习部署系统架构、方法、装置及存储介质是由吴承瀚;由林麟;林俊龙;李浩源;郭子晗;侯英威设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向边缘联邦学习部署系统架构、方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向边缘联邦学习部署架构、方法、装置及存储介质，涉及计算机技术领域。面向边缘联邦学习部署架构包括边缘终端层、全局中心层和模块接口层，模块接口层用于为边缘设备和中心服务器的数据交互提供Restful风格的API接口，全局中心层用于根据边缘终端层传递的边缘设备信息配置联邦学习任务代码，采用容器技术对联邦学习任务代码进行封装得到镜像容器，边缘终端层用于获取并运行镜像容器，以在联邦学习任务代码构建的运行环境下运行联邦学习任务。本申请能够降低对边缘设备的运算能力要求，提高联邦学习任务部署的简易性和适用性。

本发明授权面向边缘联邦学习部署系统架构、方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向边缘联邦学习部署系统架构，其特征在于，包括边缘终端层、全局中心层和模块接口层； 所述边缘终端层部署于边缘联邦学习系统的边缘设备中，所述全局中心层部署于边缘联邦学习系统的中心服务器中； 所述模块接口层用于为所述边缘设备和所述中心服务器的数据交互提供API接口； 所述全局中心层用于根据边缘终端层传递的边缘设备信息配置联邦学习任务代码，采用容器技术对所述联邦学习任务代码进行封装得到镜像容器，将所述镜像容器存储在镜像容器库中，通过所述模块接口层将镜像容器库中的镜像容器下放至对应的边缘终端层；所述边缘设备信息包括设备的各项设备配置信息；其中，当根据边缘设备信息确定边缘设备为资源受限设备，选择第一类型算法对应的联邦学习任务代码；当根据边缘设备信息确定边缘设备不是资源受限设备，选择第二类型算法对应的联邦学习任务代码；所述第二类型算法的算力要求高于所述第一类型算法，所述第一类型算法为轻量化机器学习框架下的算法； 所述边缘终端层用于获取并运行所述镜像容器，以在所述联邦学习任务代码构建的运行环境下运行联邦学习任务； 其中，所述全局中心层具体用于根据设备的各项设备配置信息的值以及对应的权重，对多项设备配置信息进行加权计算得到设备资源评分，根据存储的设备资源评分与机器学习算法的映射关系确定联邦学习任务代码，采用容器技术对所述联邦学习任务代码进行封装得到镜像容器。

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