参数更新 - 专利交易市场|柿子坊知识产权运营平台

发明已授权

本发明提供的自适应客户端参数更新的联邦学习方法、系统及存储介质，涉及无线通信网络技术领域；该方法包括中央服务器下发全局模型至所属的客户端；客户端利用本地数据对模型进行更新；客户端在下一个全局模型训练过程前估计能量消耗和传输延迟，利用强化学习去选择的本地更新的次数；当客户端本地更新次数达到训练的本地更新最优值时，再将模型上传到中央服务器进行全局聚合；本发明能高效执行联邦学习任务，降低联邦学习学习模型所需的通信代价，并选择客户端本地更新的局部最优模型，提高联邦学习整体训练效率。

📄 2022101525980 📂 G06F16_23 👤 安徽工业大学 📅 2022-02-18

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更新参数的方法和装置

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本发明公开了一种更新参数的方法和装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取每个训练节点的性能参数；根据每个训练节点的性能参数，分别确定每个训练节点在预设时长内能够处理的训练样本的数目，作为每个训练节点对应的样本数据批次数目BatchSize；将确定出的BatchSize，分别发送给对应的训练节点。采用本发明，可以提高模型训练的效率。

📄 2018108037233 📂 G06F8_65 👤 杭州海康威视数字技术股份有限公司 📅 2018-07-20

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基于特征提取和权重系数参数更新的高光谱目标跟踪方法

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本发明提供了一种基于特征提取和权重系数参数更新的高光谱目标跟踪方法，首先利用基于多维缩放和主成分分析的联合光谱降维方法对原始高光谱图像序列进行降维处理；然后分别提取降维处理后得到的图像序列的四对特征，将四对特征进行融合；并将融合后的特征送入核相关滤波器，得到四个基于第一到第四个特征的弱响应图；并利用权重系数对弱响应图进行加权得到强响应图；将强响应图中最大值位置作为目标的位置；并对权重系数进行更新。本发明克服了现有技术中计算量大，实时性差的缺点，使得本发明提高了复杂背景下高光谱图像序列中目标跟踪的速度，并且当目标出现形变和遮挡时有较好跟踪效果。

📄 2020115736511 📂 G06V20_10 👤 南京信息工程大学滨江学院 📅 2020-12-25

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成功交易案例

🔬

固态锂电池电解质专利包

转让方：中国科学院××研究所
受让方：××新能源科技有限公司
交易类型：独占许可
交易金额：¥320万

🧬

CRISPR基因编辑技术

转让方：××大学
受让方：××生物医药有限公司
交易类型：转让
交易金额：¥1,200万

⚡

SiC功率器件工艺专利

转让方：××半导体有限公司
受让方：××汽车电子集团
交易类型：转让
交易金额：¥680万

☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方：××科技公司
受让方：××能源集团
交易类型：开放许可
交易金额：¥50万/年

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一种自适应客户端参数更新的联邦学习方法、系统及存储介质

更新参数的方法和装置

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