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公开(公告)号:CN118966319A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410871430.4
申请日:2024-07-01
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于自监督学习的纵向联邦学习方法,属于机器学习技术领域。该方法包括:对于任意两个参与方,使用重叠数据样本互为正样本对进行重叠网络的自监督训练;对两个参与方的本地数据进行压缩处理,得到降维后的数据矩阵,使用压缩数据与重叠编码器对本地在线网络和目标网络进行自监督训练;将每一参与方训练好的本地在线网络的尾部编码器以及预测器参数上传至服务器求平均,然后下发各参与方更新进行下一轮的训练。本发明采用对本地数据进行压缩处理以及传递特征表示代替传输加密参数,降低了对设备计算能力的要求;同时该方法不仅充分利用重叠样本,而且还能够使用非重叠样本进行训练,显著提高样本的使用率。
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公开(公告)号:CN118718350A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410805345.8
申请日:2024-06-20
Applicant: 上海工程技术大学
Inventor: 邹丰宇
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的上肢运动康复训练系统,该系统包括底盘,所述底盘的上表面固定连接有长条坐凳和n形架,所述n形架横跨长条坐凳;所述n形架内设有上下限位滑动的竖拉杆,所述竖拉杆的底部固定连接有连接部,所述连接部的两端均固定连接有握杆,所述竖拉杆上靠近顶部的两侧均固定连接有连接座一,所述n形架的内壁固定连接有两个对称的连接座二。本发明,通过显示屏的设置,能够基于计算机视觉所捕捉的用户训练动作,并将动作视频实时投放在显示屏内,便于用户观察自身训练动作,同时显示屏上还播放正确训练动作的视频,便于用户进行比对并调整自身动作。
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