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公开(公告)号：CN118917432A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202311264690.7
申请日：2023-09-27
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06N20/00 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06N5/04
Abstract: 本申请提供了一种任务处理方法，应用于任务处理系统，任务处理系统用于提供对未知任务进行处理的任务模型，基于任务模型对未知任务进行处理，该方法包括：接收用户输入的初始任务模型、已知任务样本、未知任务样本，将至少一个任务样本输入初始任务模型进行推理，根据推理结果确定权重更新策略，将已知任务样本和未知任务样本输入初始任务模型，通过权重更新策略进行模型训练，获得任务模型。该方法通过初始任务模型对任务样本的推理结果适配权重更新策略，从而实现能以任意类型的初始任务模型作为输入进行基于实例重赋权的未知任务训练，具备模型可插拔的特点。
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公开(公告)号：CN115730631A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202111001636.4
申请日：2021-08-30
Applicant: 华为云计算技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种联邦学习的方法和装置，该方法包括：根据目标联邦学习任务从算子库中获取N个算子，所述算子库包括K个与联邦学习相关联的算子，所述N和所述K为大于1的整数，所述N小于或等于所述K；将所述N个算子中的多个算子进行复合得到第一复合算子；将第一数据集通过所述第一复合算子进行处理得到第二数据集，所述第一数据集为用于所述目标联邦学习任务的训练集；利用所述第二数据集进行联邦学习得到第一联邦学习模型。因此，上述技术方案将针对不同单一问题的方法进行复合，通过一种级联元学习结构，使得输出的方法组合结构能够适应于优化联邦学习实际场景的问题，从而可以提高联邦学习的效率和质量。
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公开(公告)号：CN114444696A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011417335.5
申请日：2020-12-07
Applicant: 华为云计算技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种任务学习系统、方法及相关设备，包括：知识库模块以及任务处理装置，其中，知识库模块用于存储任务属性以及该任务属性对应的任务模型，而任务处理装置用于获取输入样本，并在输入样本对应的推理任务为未知任务时，根据知识库模块存储的任务属性以及任务模型为未知任务生成推理模型，以便利用该推理模型对输入样本进行推理，得到目标推理结果。如此，针对于未知任务，不仅可以有效提高对于该输入样本的推理准确性，而且也无需用户定制化生成推理模型，降低了用户的定制化成本。
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公开(公告)号：CN119494073A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202311844539.0
申请日：2023-12-28
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本申请实施例公开了一种任务处理方法以及装置，用于提升未知预测任务的处理准确性。本申请实施例方法包括：计算设备获取机器模型和机理模型，机器模型用于预测机理模型的机理参数，机理模型用于执行未知预测任务。计算设备将机器模型作为机理模型的机理参数输入到机理模型，得到融合模型，并基于训练数据对融合模型进行训练。计算设备基于融合模型的训练结果所对应的机器模型，更新机理模型的机理参数，得到更新后的机理模型，融合模型的训练结果用于指示机器模型的目标模型参数，目标模型参数用于确定更新后的机理模型的机理参数。计算设备基于更新后的机理模型执行未知预测任务。
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公开(公告)号：CN117669740A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202211055074.6
申请日：2022-08-31
Applicant: 华为云计算技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种任务处理系统，可以集成到不同机器学习范式，比如分布式终身学习、分布式增量学习和分布式联邦学习等，通过提供未知数据处理解决方案增强范式的能力。该系统中训练节点可以训练得到非AI业务的任务组，业务节点可以根据该非AI业务的任务组中的非AI业务模型，处理输入数据中AI业务模型不能处理的未知数据得到未知数据的推理结果。本申请技术方案，业务节点可以直接对未知数据进行推理得到推理结果，不需要上报到云端进行推理，提高了未知数据的推理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117215884A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202210623375.8
申请日：2022-06-02
Applicant: 华为云计算技术有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种分布式协同人工智能的任务评估方法、管理装置、控制装置和系统，该方法包括：获取分布式协同AI的任务配置和分布式协同AI的任务对象，任务配置包括分布式协同AI的任务环境的配置；根据任务环境的配置和任务对象，接收第一管理指令，其中，第一管理指令包括任务环境的管理指令和/或任务对象的管理指令；根据第一管理指令，管理分布式协同AI的任务用例，任务用例包括任务环境和任务对象。这样，通过灵活配置AI任务用例，有助于获得不同AI任务用例的执行情况，进而使得边云协同分布式AI任务架构易于落地部署。
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公开(公告)号：CN119314024A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202311446390.0
申请日：2023-10-31
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06V10/96 , G06F9/48 , G06F9/50 , G06V10/762 , G06N5/04
Abstract: 本公开提供了一种感知任务的执行方法、装置和设备，方法应用于边云协同系统，方法包括云端接收用户上传的初始感知任务模型和多个感知数据样本，基于感知数据样本，对初始感知任务模型进行训练，得到多任务模型和L个平均任务分布表征，多任务模型包括K个参数分离模型分支，K个参数分离模型分支分别用于推理K类任务分布下的感知数据，云端向边端发送多任务模型和L个平均任务分布表征。边端基于待推理感知数据的任务分布表征和L个平均任务分布表征，选择待使用的参数分离模型分支，基于待使用的参数分离模型分支，对待推理感知数据进行推理。通过本公开可以实现对多种不同任务分布的感知数据进行有效推理。
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公开(公告)号：CN118656179A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202310218421.0
申请日：2023-03-08
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06F9/48 , G06F18/214
Abstract: 本申请提供了一种任务管理方法，应用于人工智能(AI)领域，由任务管理系统执行，任务管理系统用于对待识别样本为任务模型的未知任务或已知任务进行识别，该方法包括：接收用户输入的待识别样本，获取所述任务模型对于待识别样本的预测结果以及任务模型的输出层输出的置信度，根据预测结果以及置信度获得多维度的不确定性因子的评分，将多维度的不确定性因子的评分输入未知任务识别元模型进行推理获得用于标识待识别样本为未知任务或已知任务的推理结果。该方法通过对预测结果和置信度进行进一步挖掘，从而获得多维度的不确定性因子的评分，通过多维度的不确定性因子的评分识别未知样本，提高了识别率，解决得分范围重复导致识别率不高的问题。
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公开(公告)号：CN117998228A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202211330232.4
申请日：2022-10-27
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: H04Q9/00 , H04L67/12 , G06F18/214
Abstract: 本申请提供了一种数据采集方法、装置及相关设备，该方法包括以下步骤：数据采集装置获取用户输入的场景信息，其中，场景信息包括用户所需训练的模型对应的业务场景信息，根据场景信息确定至少一个传感器中的目标传感器，使用目标传感器进行数据采集获得多个数据，根据场景信息确定多个数据中每个数据的场景相关度，向用户发送用于训练模型的样本集，其中，样本集是根据每个数据的场景相关度确定的，使得样本集中的数据是与业务场景相关的数据，将样本集中的数据上传至服务器，可以避免与业务场景无关的数据被上传至服务器，从而减轻数据传输和存储的压力，提高模型训练效率。
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公开(公告)号：CN115271087A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110720333.1
申请日：2021-06-28
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06N20/00 , G06V10/774 , G10L15/06
Abstract: 一种获取知识的方法和装置，该方法包括：根据参数从知识库中获取一个或多个第一知识，所述参数包括以下中的任一种或多种的组合：机器学习任务内的知识、所述机器学习任务的属性、多个机器学习任务之间的知识；向用户提供所述一个或多个第一知识。上述技术方案能够根据参数自动从知识库中获取对应的知识，实现知识库中知识的精准搜索。
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