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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113961318A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202010700717.2
申请日：2020-07-20
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请公开了分布式调度方法、装置、设备以及存储介质，涉及多方安全计算、联邦学习、分布式调度技术领域。该方法的一具体实施方式包括：向中央协调器发送多个参与方的节点的注册申请；向中央协调器定期发送心跳信息，其中，心跳信息包括多个参与方的节点的当前系统资源状态和作业状态；在目标参与方的节点上启动资源容器，并与其他参与方的节点联合运行作业。该实施方式为分布式系统提供了一种分布式调度机制，来解决分布式系统的各参与方的自主协调问题，当应用在联邦计算系统时，能够使得各个参与方可自主参与联邦计算，以提升联邦计算系统的运行效率，促进联邦计算合作的高效达成。
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公开(公告)号：CN112860970B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110231850.2
申请日：2021-03-02
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/908 , G06F16/21 , G06F21/62
Abstract: 本公开公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，尤其涉及联邦学习技术。具体实现方案为：通过数据方的联邦计算代理从数据方获取待处理数据的元数据；其中，元数据表示待处理数据的特征；根据待处理数据的元数据，在计算方的联邦计算代理上生成待处理数据的数据分析逻辑；将待处理数据的数据分析逻辑发送至数据方；使得数据方基于待处理数据的数据分析逻辑计算待处理数据在各个数据处理工具下对应的结果产出；其中，结果产出包括：结果数据和产出日志。本申请实施例可以更加高效地实现跨机构的数据合作，安全可控，节省成本，避免资源浪费。
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公开(公告)号：CN113537508A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110677839.9
申请日：2021-06-18
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了联邦计算的处理方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及大数据、云计算、深度学习技术领域。具体实现方案为：基于待执行的任务标识，从每个参与方获取待处理的元数据；将每个元数据进行切分，以获取每个参与方对应的n个数据切片；根据每个参与方对应的n个数据切片，生成n个数据集；调用与任务标识对应的n个数据处理服务，以利用每个数据处理服务对每个数据集进行处理；根据每个数据处理服务的处理结果，确定任务标识对应的联邦计算结果。由此，在进行联邦计算时，通过利用数据并行的方式实现联邦学习的并行化，极大的提升了联邦计算的速度，为大规模数据隐私计算的使用提供了技术可行性。
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公开(公告)号：CN112860970A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110231850.2
申请日：2021-03-02
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/908 , G06F16/21 , G06F21/62
Abstract: 本公开公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，尤其涉及联邦学习技术。具体实现方案为：通过数据方的联邦计算代理从数据方获取待处理数据的元数据；其中，元数据表示待处理数据的特征；根据待处理数据的元数据，在计算方的联邦计算代理上生成待处理数据的数据分析逻辑；将待处理数据的数据分析逻辑发送至数据方；使得数据方基于待处理数据的数据分析逻辑计算待处理数据在各个数据处理工具下对应的结果产出；其中，结果产出包括：结果数据和产出日志。本申请实施例可以更加高效地实现跨机构的数据合作，安全可控，节省成本，避免资源浪费。
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公开(公告)号：CN113537508B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110677839.9
申请日：2021-06-18
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开提供了联邦计算的处理方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及大数据、云计算、深度学习技术领域。具体实现方案为：基于待执行的任务标识，从每个参与方获取待处理的元数据；将每个元数据进行切分，以获取每个参与方对应的n个数据切片；根据每个参与方对应的n个数据切片，生成n个数据集；调用与任务标识对应的n个数据处理服务，以利用每个数据处理服务对每个数据集进行处理；根据每个数据处理服务的处理结果，确定任务标识对应的联邦计算结果。由此，在进行联邦计算时，通过利用数据并行的方式实现联邦学习的并行化，极大的提升了联邦计算的速度，为大规模数据隐私计算的使用提供了技术可行性。
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