中山大学林俊龙获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利面向众包的微服务化联邦学习方法、系统、装置及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：CN115841160B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211506042.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权面向众包的微服务化联邦学习方法、系统、装置及介质是由林俊龙;由林麟;吴承瀚;郭子晗;李浩源;侯英威设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向众包的微服务化联邦学习方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了面向众包的微服务化联邦学习方法、系统、装置及介质，方法包括：获取第一客户机的第一任务定制请求，根据第一任务定制请求在中心服务器的容器镜像库进行匹配查询；当匹配到相应的第一容器镜像，将第一容器镜像下发至第一客户机，反之，则根据任务定制请求进行容器设计得到第一容器镜像，将第一容器镜像加入容器镜像库并下发至第一客户机；根据第一任务定制请求确定多个具有相同建模任务的第二客户机，通过中心服务器向第一客户机和各第二客户机发送联邦建模任务；通过第一客户机、各第二客户机和中心服务器执行联邦建模任务。本发明可提供定制化的联邦学习服务，提高了联邦学习的训练效率和训练效果，可广泛应用于联邦学习技术领域。
本发明授权面向众包的微服务化联邦学习方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向众包的微服务化联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取第一客户机的第一任务定制请求，根据所述第一任务定制请求在中心服务器的容器镜像库进行匹配查询； 当匹配到相应的第一容器镜像，将所述第一容器镜像下发至所述第一客户机，反之，则根据所述任务定制请求进行容器设计得到所述第一容器镜像，将所述第一容器镜像加入所述容器镜像库并下发至所述第一客户机； 根据所述第一任务定制请求确定多个具有相同建模任务的第二客户机，并通过所述中心服务器向所述第一客户机和各所述第二客户机发送联邦建模任务； 通过所述第一客户机和各所述第二客户机分别进行本地局部计算得到本地模型，并将各所述本地模型上传至所述中心服务器； 通过所述中心服务器对各所述本地模型进行参数聚合，并对全局模型进行更新，进而将更新后的所述全局模型下发至所述第一客户机和各所述第二客户机。
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