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公开(公告)号:CN214205594U
公开(公告)日:2021-09-14
申请号:CN202120540167.2
申请日:2021-03-16
摘要: 本实用新型提供了一种基于IPV6网络的智能井盖监控系统,包括若干个智能井盖、通讯网关和监控系统;所述智能井盖上至少设置有主控模块、监控模块和无线传输模块;所述监控模块实时采集智能井盖的状态信息,并将采集的状态信息发送给所述主控模块,所述主控模块控制所述无线传输模块将状态信息数据包发送至所述通讯网关,所述监控系统通过所述通讯网关获取智能井盖的状态信息数据包,进行分析、判断,实时在线监控智能井盖的状态。本实用新型能够解决智能井盖监控管理中成本高、功耗大、维护成本较高、通讯距离短、无法大规模组网等问题。
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公开(公告)号:CN118350413A
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410530328.8
申请日:2024-04-29
申请人: 燕山大学
摘要: 本发明属于联邦学习技术领域,具体公开了一种基于截断逻辑的联邦解耦算法处理联邦学习全局数据的方法,将N个参与联邦学习的客户端n的本地数据分为缺失类别#imgabs0#和激活类别#imgabs1#分别代表客户端没有数据和有数据的类别;将N个参与联邦学习的客户端n本地模型训练的逻辑截断为缺失类逻辑#imgabs2#和激活类逻辑#imgabs3#基于缺失类逻辑#imgabs4#计算截断知识蒸馏损失;然后基于激活类逻辑#imgabs5#计算截断式向量缩放损失;将截断知识蒸馏损失和截断式向量缩放损失结合起来作为N个参与联邦学习的客户端n的本地模型在训练阶段使用的目标函数,以促进平衡的本地模型参数#imgabs6#的训练。与现有技术相比,本发明通过截断逻辑进行解耦,不仅提高了模型的性能,还增强了其平衡性。
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