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王红凯介绍,联邦学习的优势在于能够打破数据孤岛,允许多个数据主体在不共享数据的情况下,跨主体开展视觉检测模型训练,有效提升电力系统各环节设备维护和异常行为监测的准确率和检测效率。

“人工智能需依靠大量的数据训练来提升算法的准确性,但在实际应用中,视觉检测模型面临着训练数据分散、视觉数据传输成本高、训练数据安全难以保证等问题。”《基于联邦学习的电力视觉检测系统要求和框架》标准召集人、浙江省王红凯技能大师工作室领衔人王红凯说。

万里长征 黑料不打烊联邦学习是一种分布式人工智能模型训练技术。《基于联邦学习的电力视觉检测系统要求和框架》国际标准将联邦学习技术与电力视觉检测业务相结合,构建了一套分布式模型训练方法,能够有效解决数据孤岛带来的算法模型精准度不高等问题,从而提升电力设备智能化运维水平,提高电网智能化、安全运行能力。

🏮(撰稿:五常)

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    • 铭润庆🏯LV1六年级
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      人工智能时代电影行业能否迎来蜕变?🏰
      06-10   来自讷河
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    • 🏳春诚晖LV5大学四年级
      3楼
      一纸公告,一字涨停!已有人提前溢价10%买入🏴
      06-10   来自北安
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    • 悠然时光🏵LV8幼儿园
      4楼
      18倍大牛股一度跌超75%!长久股份回应:股权集中公告或引发投资者恐慌🏷
      06-09   来自五大连池
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    • 男装之风采LV8大学三年级
      5楼
      韩国6月前20天出口同比增长8.5%,芯片出口飙升50.2%🏸
      06-10   来自嫩江
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    • 明贝🏹🏺LV3大学三年级
      6楼
      美国经济再现疲软迹象,黄金重返2360美元大关!🏻
      06-09   来自铁力
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    • 明讯LV9大学四年级
      7楼
      戴尔股价一度大涨8.3% 此前宣布与英伟达为马斯克的xAI打造AI工厂🏼
      06-10   来自同江
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