一种任务迁移方法、装置、介质及产品

    公开(公告)号:CN119645637A

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202411719524.6

    申请日:2024-11-27

    Abstract: 本申请提供一种任务迁移方法、装置、介质及产品,涉及通信技术领域,以解决通用的技术的任务分配不合理,导致处理任务的效率较低的问题。该任务迁移方法包括:接收任务,并获取任务的任务特性和处理任务的多个任务处理设备的设备性能;根据任务特性和设备性能,向多个任务处理设备分配任务;在多个任务处理设备中的第一任务处理设备的负荷超载的情况下,将第一任务处理设备处理的任务迁移至多个任务处理设备中的第二任务处理设备;第二任务处理设备的负荷未超载。

    广域确定性网络的数据传输方法和装置

    公开(公告)号:CN116614370A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310745952.5

    申请日:2023-06-21

    Abstract: 本申请提供一种广域确定性网络的数据传输方法和装置,第一业务设备向调度设备上报网络准入请求,调度设备若根据网络准入请求确定当前业务流已注册,根据网络准入请求获取当前业务流的所有种可行传输配置并生成第一信令和第二信令,分别下发第一信令和第二信令至第一业务设备和网络转发设备。第一业务设备响应第一信令得到目标传输配置并按照目标传输配置经由网络转发设备的确定性转发将当前业务流从第一业务设备传输至第二业务设备。基于第一业务设备、调度设备和网络转发设备间交互实现当前业务流从端到端的确定性转发,克服传统确定性网络弊端,实现网络性能、效率优化,降低计算复杂度同时保证性能,为时间敏感类场景应用提供网络支撑。

    一种模型训练方法、装置、电子设备及计算机程序产品

    公开(公告)号:CN119808990A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411847419.0

    申请日:2024-12-13

    Abstract: 本申请提供一种模型训练方法、装置、电子设备及计算机程序产品,涉及人工智能领域。该方法包括:获取多个参与节点对待训练模型训练得到的中间模型参数组合。基于中间模型参数组合和多目标函数,确定多目标函数的最优解集,多目标函数基于全局平均损失函数、贝叶斯优化函数、模型可解释性函数以及鲁棒性函数构建,最优解集包括待训练模型的模型参数组合。基于多目标函数的最优解集,确定目标模型参数组合。向多个参与节点发送目标模型参数组合,以使得多个参与节点基于目标模型参数组合对待训练模型继续进行训练。该方法适用于联邦学习,能够在每次迭代中选择出符合多种目标的模型参数以进行下一轮次的模型训练,以模型的数据融合效果。

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