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中国铁塔申请基于联邦学习的数据处理专利提高交通工具无人驾驶控制参数预测准确率

  金融界 2025 年 4 月 22 日消息,国家知识产权局信息显示,中国铁塔股份有限公司申请一项名为“基于联邦学习的数据处理方法、系统及电子设备”的专利,公开号 CN119849596A,申请日期为 2024 年 12 月。

  专利摘要显示,本申请提供一种基于联邦学习的数据处理方法、系统及电子设备,包括:联邦学习的成员对象确定本地多种类型的传感器的卡尔曼增益,并将多种类型的传感器的采集数据特征和对应的卡尔曼增益上传至联邦学习的集中计算平台,多种类型的传感器应用于目标类型的交通工具的无人驾驶。集中计算平台对每种传感器类型的来自不同成员对象的采集数据特征按照对应的卡尔曼增益进行加权融合,并基于每种传感器类型对应的融合采集数据特征对全局深度学习模型进行训练。成员对象基于集中计算平台提供的训练完成的目标模型参数,对本地的局部深度学习模型进行调整。其中,全局深度学习模型和局部深度学习模型均用于预测目标类型的交通工具的无人驾驶控制参数。

  天眼查资料显示,中国铁塔股份有限公司,成立于2014年,位于北京市,是一家以从事土木工程建筑业为主的企业。企业注册资本1760084.7102万人民币。通过天眼查大数据分析,中国铁塔股份有限公司共对外投资了4家企业,参与招投标项目5000次,财产线条,此外企业还拥有行政许可76个。

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