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  • 本发明公开了一种在极端数据异构场景下提升联邦学习鲁棒性的方法。服务器维护独立的全局辅助数据集与验证集,接收客户端上报的数据分布;针对每个上传的本地模型,识别其缺失或稀疏的目标类别,计算缺失严重度;从辅助集中筛选对应样本,自适应设定微调学习率...
  • 本发明公开了一种基于狄利克雷理想分布与动态衰减的联邦学习聚合方法。中央服务器广播浓度参数α,用于定义对称狄利克雷理想分布,其数学期望为均匀分布。各客户端在本地计算自身类别分布与均匀分布之间的KL散度,并据此生成分布质量权重,该权重随KL散度...
  • 本发明涉及电力负荷预测技术领域,公开了基于联邦学习的智能电网用电负荷预测系统及其方法,系统包括多个用户终端、多个边缘节点和云服务器,用户终端采集本地用电数据并训练本地模型,边缘节点通过知识蒸馏提取区域用电模式的抽象知识表征向量,云服务器基于...
  • 本申请公开了一种基于移动感知的车载联邦学习优化方法及系统,涉及车辆联邦学习的技术领域,本申请的方法包括:获取车辆的运动状态信息和网络状态信息;根据所述运动状态信息和所述网络状态信息得到参与联邦学习的目标车辆、模型稀疏率以及通信带宽;根据所述...
  • 本申请公开了一种面向边缘场景的基于时空量子联邦学习的预测方法,涉及联邦学习技术领域,利用时空数据构建边缘设备集群的时空图并计算时空关联矩阵,能够精准捕捉边缘数据的时空动态模式,突破传统方法忽视时空异构的局限;将每个客户端的本地模型参数编码为...
  • 本发明提供的基于梯度校正的联邦学习自适应优化方法及梯度校正器,涉及分布式机器学习领域。本发明通过获取各客户端上传的梯度向量,并逻辑解耦得到浅层特征梯度与深层语义梯度,接着执行冲突检测生成层级冲突掩码矩阵,然后执行弹性投影修正,同时引入惯性锚...
  • 本发明提供的基于自适应梯度修正的并行拆分学习方法、装置及系统,涉及分布式机器学习计算技术领域。本发明通过接收各客户端上传的中间层梯度,并将其划分为深、浅层梯度分量后,计算每个客户端梯度的一致性与综合排序得分,生成有序梯度队列;然后逐个引入梯...
  • 用于搜索神经网络架构的计算机实现的方法,其中所述方法包括:通过检查架构并利用所检查的架构在标记的训练数据上训练超模型,以及通过相对于所检查的模型的梯度来更新超模型的权重,训练(S21)超模型(1)。通过迭代执行以下步骤,基于至少两个性能指标...
  • 本发明提供了标注软件与训练平台的交互方法和系统,包括:训练平台从多个标注软件中获取标注工程列表,在人机交互界面上展示标注工程列表;训练平台将标注工程列表中的每一项进行数据解析,得到标注工程信息;训练平台从人机交互界面中选取任意一个标注工程;...
  • 本申请涉及汽车技术领域,公开一种用于智驾神经网络模型的编译方法,包括:识别智驾神经网络模型所需部署的行车场景;从算子融合策略库中选择与行车场景对应的目标算子融合策略;根据目标算子融合策略,构建智驾神经网络模型计算图中多个基础算子对应的复合算...
  • 本说明书实施例涉及一种表具测试策略制定方法、系统、测试方法,策略制定方法中:首先建立最小化指令总执行时长的第一目标函数、最大化指令执行总准确率的第二目标函数、最大化指令覆盖率的第三目标函数。进一步基于第一目标函数、第二目标函数、第三目标函数...
  • 本发明公开了可达性验证方法、装置和车辆,涉及车辆驾驶技术领域。该方法包括:将起始点和候选目标点分别投影至广义维诺边界,从而得到投影起始点和投影候选目标点;以所述投影起始点为起点、以所述投影候选目标点为终点,在所述广义维诺边界上搜索出目标路径...
  • 本发明涉及一种基于去噪神经网络的辐射场加速计算方法、系统、处理设备及存储介质,包括:获取待测场景下的低粒子数MC模拟结果,并进行预处理;将预处理后的低粒子数MC模拟结果输入至预先训练和优化好的深度辐射场去噪神经网络模型中,得到待测场景下的高...
  • 本发明属于因果溯源技术领域,具体公开了一种基于子图评估的复杂事件关系因果溯源方法,首先系统对输入的事件关系数据进行数据预处理,利用净化的数据构建有向图,然后根据接受到的需要溯源的目标尾事件,在有向图中进行多路径的分层回溯搜索得到候选源事件集...
  • 本发明提供一种基于风云卫星温度廓线和大气不稳定指数的闪电落区判识方法,涉及气象预报技术领域,所述方法包括:获取风云卫星的垂直分层温度廓线数据、大气不稳定指数数据和卫星闪电定位数据;对垂直分层温度廓线数据、大气不稳定指数数据和卫星闪电定位数据...
  • 本申请公开了一种企业知识库的应用方法、装置及电子设备。其中,该方法包括:确定与企业知识库对应的知识树,并确定知识树的知识条目和知识标签;通过文本编辑器生成知识条目内容;确定知识条目内容的审核结果,并在审核结果为审核通过的情况下发布对应的知识...
  • 本公开提供了一种基于知识图谱的多模态记忆方法、装置、设备及存储介质,其中,该方法包括:获取多模态数据,所述多模态数据包括:文本数据和图像数据;提取所述文本数据中的文本实体和所述文本实体间的文本实体关系,以及提取所述图像数据中的图像实体,并确...
  • 本发明公开了一种基于数据增强的大语言模型知识编辑方法,包括以下步骤:1)定位模型中的目标神经元;所述目标神经元为对指定知识具有高贡献的神经元;2)基于定位的目标神经元,针对目标神经元相对应的参数对模型进行微调。本发明提供了一种通过使用基于关...
  • 本发明公开了一种基于历史相关和局部频率语境的时态知识图谱预测方法,包括以下步骤:1)从历史知识图谱中捕获待预测的候选项的历史相关路径信息;2)利用局部频率语境编码器捕捉局部频率特征;3)融合历史路径和局部频率信息,计算每个候选实体的最终分数...
  • 本发明公开了一种基于知识图谱技术的医疗术语分析方法,包括以下步骤:获取不同时间版本的医学标准文献,构建包含时间维度信息的医疗术语知识图谱序列;基于医疗术语知识图谱序列,计算目标医疗术语在不同时间点上的语义表示变化,得到目标医疗术语语义演化路...
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