一种网络切片资源的动态分配方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN110881199A

    公开(公告)日:2020-03-13

    申请号:CN201911243021.5

    申请日:2019-12-06

    Abstract: 本发明公开了一种网络切片资源的动态分配方法、装置及系统,其中该方法包括:获取租户网络切片上的流量及接收到的初始网络切片资源;判断是否满足调整分配网络切片资源的触发条件;若满足,确定调整分配给租户网络切片的网络切片资源的限制条件以及目标函数;确定满足限制条件的网络切片资源;根据满足限制条件的网络切片资源,求解目标函数,得到要调整分配给租户网络切片的网络切片资源。通过实施本发明,结合分配到租户网络切片上的资源以及租户网络切片上的流量信息,确定所要调整分配给租户网络切片的网络切片资源,当流量不断产生变化时,解决了现有的相关技术中存在的网络切片资源利用不足或者网络切片资源过载问题,提高了资源利用率。

    联邦迁移学习系统
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116384504A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310163408.X

    申请日:2023-02-24

    Abstract: 本发明提供一种联邦迁移学习系统。包括:云服务器、边缘组件和用户组件,边缘组件包括多个边缘服务器,用户组件包括多个用户终端;云服务器用于基于各边缘服务器发出的特征信息将多个边缘服务器划分为多个边缘协作域,并确定域首服务器和域成员服务器;边缘服务器用于选择目标用户终端并发送全局模型的参数及训练信息,还用于获取训练参数并进行边缘聚合以获得边缘模型;域首服务器用于将同一个边缘协作域中的所有边缘模型进行全局聚合以获得域模型,域首服务器还用于当域模型的准确度达到预设阈值时,将域模型发送至云服务器;目标用户终端用于训练本地模型,以获得训练参数。该系统能够满足用户个性化需求,改善模型的收敛性。

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