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知识产权简介:方法包括：S1、选择一个或多个客户端，发送每个本地模型的当前通信轮次t的初始模型参数、模型梯度的初始一阶矩和模型梯度的初始二阶矩；S2、计算加权和，作为当前模型参数、当前一阶矩和当前二阶矩；S3、计算通信轮次t+1的模型参数、一阶矩和二阶矩；S4、更新全局模型的模型参数、一阶矩和二阶矩，存储在缓冲区中，其中模型参数基于Adamax的方法更新；S5、将通信轮次t+1作为新的当前通信轮次，重复S1~S4，直至达到通信轮次上限。与现有技术相比，本发明具有提高联邦学习的收敛速度等优点。
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知识产权简介:本发明提供了一种针对大规模应用程序的数据库死锁诊断方法与工具。通过动态符号执行技术，用符号化信息表示程序路径上的所有可能执行状态，减少信息收集次数与开销；通过使用多阶段的死锁诊断方法能够加速死锁诊断过程；通过对SQL语句拿锁过程细粒度建模，能够精确地进行死锁诊断；通过使用SMT求解器来判定死锁是否发生，能够自动推理死锁发生的具体条件；通过全面的死锁诊断报告，能够有效帮助用户溯源死锁的产生原因。与现有的工作相比，本发明使用动态符号执行技术能够更加高效地收集事务信息，避免从大规模应用程序中静态提取事务信息的困难；使用细粒度的死锁诊断方法来提高死锁诊断的准确率，缓解了现有技术死锁诊断准确率低的问题。
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知识产权简介:本发明属于脑机接口与神经信号处理领域，具体涉及一种听觉空间注意的解码方法，尤其是一种基于低密度脑电信号并利用三维张量映射与跨半球注意力机制的解码方法。
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知识产权简介:一种供应链网络知识图谱子图识别方法及系统，该系统系统包括：供应链网络数据与子图概览模块、供应链子图挖掘与详细信息模块，供应链网络数据与子图概览模块采集整个数据集的网络数据分布以及已知的十一个子图的概览信息；供应链子图挖掘与详细信息模块采集单个供应链关键子图。本发明支持在供应链网络中根据已知条件或者自由挖掘子图，探究其拓扑结构，同时支持识别出子图中的关键实体和关系，此外用户可以通过可视分析系统对数据集进行交互式采集和分析。
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知识产权简介:本发明提供一种基于深度神经网络的颅内动脉瘤破裂风险预测方法，包括：从原始CTA图像中以动脉瘤为中心切割两个不同邻域范围的立方体并进行预处理；将所述立方体输入卷积神经网络提取三维特征图；将所述三维特征图分块并线性映射，得到嵌入序列；将所述嵌入序列输入Transformer编码器得到动脉瘤的形态学特征；将所述形态学特征与额外的辅助特征使用全连接层融合并预测破裂风险。本发明通过提取动脉瘤不同邻域范围的信息综合考虑不同尺寸的动脉瘤，通过预处理使得深度神经网络更加关注感兴趣的区域，即动脉瘤和载瘤动脉，使用Transformer建立动脉瘤与周围组织之间的全局依赖关系，并且融合辅助特征进一步提高模型的预测性能。
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知识产权简介:专利针对日益增加的智算中心流量以及智算中心的流量特征，设计了一种低能耗的基于多波长可调谐发射器的多平面智算中心光互连架构。该架构结合多波长可调谐发射器和模块化阵列波导光栅互连结构，可实现低能耗，低重构时延，大规模互连，以及可变的链路能力，来提升智算中心的网络性能。
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知识产权简介:为解决现有技术中存在的上述问题，本发明从网络结构和标注信息生成两个角度，解决密集人群计数场景中存在的透视效果问题，即不同区域人群密度的剧烈变化。
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知识产权简介:本发明涉及的是一种Kubernetes控制器，具体是用于云原生仿真网络平台在大规模动态拓扑场景下验证网络资源调度算法时，实现系统整体的负载均衡。
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知识产权简介:本发明是一种保护用户隐私的区块链电子拍卖方法，由初始化、注册、抵押、投标、揭示、结算六个阶段构成。参与方分别为卖家、买家、拍卖官。本发明在利用区块链公开透明、可验证、防篡改等优势的同时，尽可能保证了拍卖参与者的身份匿名性、押金金额隐私性、投标保密性，又能防止双重或多重投标，有利于竞拍者作出合理的出价决策和电子拍卖的推广。
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知识产权简介:本专利提出一种基于LOD的位移自适应量化方法，在编码端对位移的对应顶点计算其邻居数量，用该邻居数量与超参数的比值作为每个位移系数量化参数的缩放系数，最终得到该位移系数的自适应量化参数；在解码端，解码得到的基础网格，再中点细分之后得到细分网格，根据细分网格的顶点邻居数量计算得到对应位移系数的反自适应量化参数，最终得到解码反量化位移系数。在基于LOD的位移自适应量化方法中，邻居数量越多的顶点表示对应的局部细节越丰富，因此放大最终得到的量化位移系数；相反，邻居数量越少的顶点表示对应的局部细节越少，因此缩小最终得到的量化位移系数。采用自适应量化方法之后，将更多的码流分配给细节更丰富的位移，从而达到了码率和重建质量的较好的平衡。
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