-
公开(公告)号：CN117580132A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410064548.6
申请日：2024-01-16
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04W48/16 , H04W48/18 , H04W72/0457 , H04W72/044 , H04W4/30 , G06N3/092
Abstract: 本申请提供一种基于强化学习的移动设备异构网络接入方法、装置及设备，该方法包括：获取多个候选参数集合，所述候选参数集合包括一个候选网络、一个候选带宽和一个候选功率；针对每个候选参数集合：基于所述候选参数集合确定移动设备对应的用户奖励值和候选网络对应的网络奖励值；基于所述用户奖励值和所述网络奖励值确定所述候选参数集合对应的目标奖励值；基于每个候选参数集合对应的目标奖励值，从多个候选参数集合中选取一个候选参数集合，基于该候选参数集合确定移动设备接入的目标网络、移动设备采用的目标功率、目标网络为移动设备分配的目标带宽。通过本申请的技术方案，通过异构网络支持物联网设备的连接，满足物联网设备的需求。
-
公开(公告)号：CN117544513A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410015996.7
申请日：2024-01-02
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04L41/0895 , H04L41/044 , H04L67/60 , H04L67/2866
Abstract: 本申请提供一种基于雾资源的新型物联网定制化服务提供方法及装置，该方法包括：接收物联网终端发送的服务请求；其中，所述服务请求中携带有时延容忍度及资源需求，所述服务请求对应一组有序的虚拟网络功能VNF；所述时延容忍度用于指示最大容忍时延；依据所述时延容忍度及资源需求，以最小化延迟和负载为原则，确定所述服务请求的服务路径；其中，所述服务路径以接收所述物联网终端发送的服务请求的主雾节点为源节点，以次雾节点为目标节点；所述服务路径的总延迟小于等于所述最大容忍时延；依据所述服务路径，对所述服务请求对应的VNF进行映射。该方法可以提升雾架构的计算性能，以及，数据处理的灵活性。
-
公开(公告)号：CN117499491A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311840771.7
申请日：2023-12-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于双智能体深度强化学习的物联网服务编排方法及装置，该方法包括：依据历史时间段的服务请求到达率，利用预先训练的神经网络模型，确定下一时间段的服务请求到达率；依据所述下一时间段的服务请求到达率，利用深度强化学习算法，确定下一时间段到达的服务请求的目标划分比例和目标VNF编排方案；依据所述目标划分比例和目标VNF编排方案，对下一时间段到达的服务请求进行处理。该方法可以实现物联网环境下的服务请求的合理分配，降低物联网环境下的服务请求的计算成本。
-
公开(公告)号：CN117251736A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311508787.8
申请日：2023-11-13
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供基于神经网络和时空关联度的物联网数据汇聚方法及装置。通过对当前采样时间窗口采样得到的各终端的终端数据进行划分，得到同构数据集和异构数据集，借助于同构数据集中各终端数据之间的时空关联度进行融合，以及借助于神经网络模型对异构数据集中各终端数据进行融合，该融合结果相比物联网中数据采集装置比如传感器等采集的数据，其能减免误差，提高物联网应用比如目标识别、驾驶导航、监测等的准确度。
-
公开(公告)号：CN115994588B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310281972.1
申请日：2023-03-16
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于区块链与合同理论的数据处理方法、装置及设备，该方法包括：基于历史数据确定用户设备对应的第一数据质量，从区块链获取用户设备对应的第二数据质量，基于第一数据质量和第二数据质量确定用户设备对应的目标数据质量；基于每个用户设备对应的目标数据质量从M个用户设备中选取I个目标用户设备，将目标合同组发送给I个目标终端设备，将初始全局模型参数发送给I个目标用户设备，以使每个目标用户设备从目标合同组中选取目标激励合同，基于目标激励合同的最佳样本数量和初始全局模型参数获取局部模型参数；基于I个目标用户设备的局部模型参数确定已训练参数。通过本申请方案，提高模型训练过程的效率，训练的收敛速度更快。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116016610A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310283893.4
申请日：2023-03-21
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L9/40 , H04L41/142 , H04L41/16
Abstract: 本申请提供一种基于区块链的车联网数据安全共享方法、装置及设备，该方法包括：将初始全局模型参数发送给多个终端设备，以使每个终端设备基于初始全局模型参数获取局部模型参数；获取多个终端设备发送的局部模型参数；从区块链下载终端设备对应的信誉特征，或基于终端设备对应的车联网数据交互信息确定终端设备对应的信誉特征；基于信誉特征确定终端设备为第一类终端或第二类终端；基于所有第一类终端发送的局部模型参数生成目标全局模型参数；若目标全局模型参数已收敛，则将目标全局模型参数确定为已训练模型参数。通过本申请技术方案，能够保护终端设备的数字资产，保证数据安全。
-
公开(公告)号：CN115994588A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310281972.1
申请日：2023-03-16
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于区块链与合同理论的联邦学习方法、装置及设备，该方法包括：基于历史数据确定用户设备对应的第一数据质量，从区块链获取用户设备对应的第二数据质量，基于第一数据质量和第二数据质量确定用户设备对应的目标数据质量；基于每个用户设备对应的目标数据质量从M个用户设备中选取I个目标用户设备，将目标合同组发送给I个目标终端设备，将初始全局模型参数发送给I个目标用户设备，以使每个目标用户设备从目标合同组中选取目标激励合同，基于目标激励合同的最佳样本数量和初始全局模型参数获取局部模型参数；基于I个目标用户设备的局部模型参数确定已训练参数。通过本申请方案，提高模型训练过程的效率，训练的收敛速度更快。
-
公开(公告)号：CN116029370B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310281737.4
申请日：2023-03-17
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种基于区块链的联邦学习的数据共享激励方法、装置及设备，包括：将初始全局模型参数添加至目标区块链，以使终端设备从目标区块链下载初始全局模型参数，基于初始全局模型参数获取局部模型参数，将局部模型参数添加至目标区块链；从目标区块链下载局部模型参数，基于局部模型参数确定目标全局模型参数；若目标全局模型参数已收敛，则将目标全局模型参数确定为已训练参数，已训练参数用于对数据进行处理；在得到目标全局模型参数后，基于局部模型参数对应的预测准确率确定终端设备对应的目标奖励率。通过本申请方案，提高模型训练过程的效率，模型训练的收敛速度更快。
-
公开(公告)号：CN117591886B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410058420.9
申请日：2024-01-15
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/232 , G06N20/00
Abstract: 本申请实施例提供了基于簇联邦学习的异构数据快速聚合方法及装置。本实施例通过对参与模型训练的各客户端进行聚类以划分出多个簇类，并通过每一簇类中的簇头决策出该簇类中各客户端共享的训练数据，以实现簇类中各客户端共享训练数据，减少各客户端的训练数据的差异性，实现了基于簇联邦学习的异构数据快速聚合，提高后续各客户端和服务器进行簇联邦模型训练时训练出的模型的性能和泛化能力，避免由于各客户端的训练数据的非独立同分布IID对簇联邦模型训练的影响。
-
公开(公告)号：CN117591886A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410058420.9
申请日：2024-01-15
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/232 , G06N20/00
Abstract: 本申请实施例提供了基于簇联邦学习的异构数据快速聚合方法及装置。本实施例通过对参与模型训练的各客户端进行聚类以划分出多个簇类，并通过每一簇类中的簇头决策出该簇类中各客户端共享的训练数据，以实现簇类中各客户端共享训练数据，减少各客户端的训练数据的差异性，实现了基于簇联邦学习的异构数据快速聚合，提高后续各客户端和服务器进行簇联邦模型训练时训练出的模型的性能和泛化能力，避免由于各客户端的训练数据的非独立同分布IID对簇联邦模型训练的影响。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
15
records
(took 0.038 seconds)
