一种用于工业异构设备的对比双焦点知识蒸馏联邦学习方法

    公开(公告)号:CN119272845B

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202411783712.5

    申请日:2024-12-06

    Abstract: 本发明属于信息技术领域,公开一种用于工业异构设备的对比双焦点知识蒸馏联邦学习方法,通过1个服务器和N个客户端构建对比双焦点知识蒸馏联邦学习模型,各个客户端分别在本地数据集上进行预训练,得到初始化本地模型;服务器接收来自多个客户端的知识,通过双焦点蒸馏策略推动服务器模型演化为更高精度、更具泛化能力的服务器端全局模型,客户端计算全局模型与本地模型输出的特征对比损失和相对熵损失,同时,计算本地模型与全局模型和上一轮本地模型输出的特征对比损失,以及本地模型输出与硬性标签之间的交叉熵,通过知识蒸馏损失项和本地监督损失项的联合训练,本地模型在保持原有数据分布优势的同时,能够获得更高的全局准确率。

    一种基于DAG的跨链分片调度方法

    公开(公告)号:CN119271380B

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202411787909.6

    申请日:2024-12-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于DAG的跨链分片调度方法,属于跨链分片调度技术领域;包括为:构建交易依赖图DAG模型;采用基于出度的节点选择算法,从有向图中无前序的节点里挑选优先级高的节点进行调度;采用FAST‑MCTS算法将事务分配到最佳的分片,最小化跨分片通信数量和延迟;采用ODS‑BFS调度算法对动态DAG进行遍历,优先处理出度较高的节点。本发明通过动态DAG图对跨链事务进行建模,捕捉不同事务之间的依赖关系,确保事务按依赖顺序执行,避免跨链交易过程中出现的回滚概率;通过将有依赖关系的事务调度到同一分片上,降低跨分片事务的冲突,适应不同规模的分片数量,保持较低的跨分片比例和较高的吞吐量。

    一种基于数字孪生的NOMA辅助云边端通信计算方法

    公开(公告)号:CN119255302A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411783709.3

    申请日:2024-12-06

    Abstract: 本发明属于信息技术领域,公开一种基于数字孪生的NOMA辅助云边端通信计算方法,包括构建云边端协同通信计算架构,考虑终端异构性、边缘服务器负载均衡性问题,对计算任务进行部分卸载,选择将卸载部分传输至本地边缘服务器进行计算,或选择将本地边缘服务器作为中继节点,进一步传输至第三方边缘服务器或是云服务器进行协同计算,同时考虑边缘计算的安全性问题,将问题公式化,并构建资源分配与任务卸载决策的优化目标以及相应的约束条件,转化为多智能体MDP;在数字层利用MADDPG算法求解,实现与物理层实时交互完成策略下发,实现云边端协同的通信计算,提升问题模型的安全性以及准确性,满足终端的Qos需求。

    一种用于工业异构设备的对比双焦点知识蒸馏联邦学习方法

    公开(公告)号:CN119272845A

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202411783712.5

    申请日:2024-12-06

    Abstract: 本发明属于信息技术领域,公开一种用于工业异构设备的对比双焦点知识蒸馏联邦学习方法,通过1个服务器和N个客户端构建对比双焦点知识蒸馏联邦学习模型,各个客户端分别在本地数据集上进行预训练,得到初始化本地模型;服务器接收来自多个客户端的知识,通过双焦点蒸馏策略推动服务器模型演化为更高精度、更具泛化能力的服务器端全局模型,客户端计算全局模型与本地模型输出的特征对比损失和相对熵损失,同时,计算本地模型与全局模型和上一轮本地模型输出的特征对比损失,以及本地模型输出与硬性标签之间的交叉熵,通过知识蒸馏损失项和本地监督损失项的联合训练,本地模型在保持原有数据分布优势的同时,能够获得更高的全局准确率。

    一种基于DAG的跨链分片调度方法

    公开(公告)号:CN119271380A

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202411787909.6

    申请日:2024-12-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于DAG的跨链分片调度方法,属于跨链分片调度技术领域;包括为:构建交易依赖图DAG模型;采用基于出度的节点选择算法,从有向图中无前序的节点里挑选优先级高的节点进行调度;采用FAST‑MCTS算法将事务分配到最佳的分片,最小化跨分片通信数量和延迟;采用ODS‑BFS调度算法对动态DAG进行遍历,优先处理出度较高的节点。本发明通过动态DAG图对跨链事务进行建模,捕捉不同事务之间的依赖关系,确保事务按依赖顺序执行,避免跨链交易过程中出现的回滚概率;通过将有依赖关系的事务调度到同一分片上,降低跨分片事务的冲突,适应不同规模的分片数量,保持较低的跨分片比例和较高的吞吐量。

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