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基于联邦学习的车险评分方法、装置、设备及存储介质

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202011384340.0
申请日：
2020-12-01
公开(公告)号：
CN112446791A
公开(公告)日：
2021-03-05
发明(设计)人：
李泽远 王健宗
申请人：
申请人地址：
518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼
IPC主分类号：
G06Q4008
IPC分类号：
G06N2020
代理机构：
深圳市力道知识产权代理事务所(普通合伙) 44507
代理人：
何姣
法律状态：
实质审查的生效
国省代码：
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法律状态
法律状态公告日 法律状态 法律状态信息
2022-03-25 实质审查的生效 实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q 40/08 申请日:20201201
共 50 条
[1]
基于自组织集群的联邦学习方法、装置、设备及存储介质 [P]. 
李泽远 ;
王健宗 .
中国专利 :CN112990276A ,2021-06-18
[2]
基于联邦学习的用户评分方法、服务器及存储介质 [P]. 
郑晓华 ;
陈青山 ;
许国良 ;
李冠萍 ;
康祖荫 ;
陈江枫 ;
邱耿峰 ;
黄正 .
中国专利 :CN114418380A ,2022-04-29
[3]
基于联邦学习的用户评分方法、服务器及存储介质 [P]. 
郑晓华 ;
陈青山 ;
许国良 ;
李冠萍 ;
康祖荫 ;
陈江枫 ;
邱耿峰 ;
黄正 .
中国专利 :CN114418380B ,2024-09-06
[4]
基于自监督的联邦学习方法、装置、设备及存储介质 [P]. 
司世景 ;
王健宗 ;
张传尧 .
中国专利 :CN114792139A ,2022-07-26
[5]
基于激活Attention的联邦学习方法、装置、设备及存储介质 [P]. 
王梦欣 ;
方黎明 ;
赵仁学 .
中国专利 :CN116957068B ,2025-11-18
[6]
基于联邦学习的模型训练方法及系统、存储介质 [P]. 
谢翀 ;
兰鹏 ;
陈永红 ;
赵豫陕 .
中国专利 :CN115018019A ,2022-09-06
[7]
基于联邦学习的特征探索方法、装置、设备及存储介质 [P]. 
瞿晓阳 ;
王健宗 ;
王致远 ;
张旭龙 .
中国专利 :CN119623666A ,2025-03-14
[8]
基于联邦强化学习的随访监测方法、装置及相关设备 [P]. 
廖希洋 .
中国专利 :CN113723509A ,2021-11-30
[9]
基于联邦强化学习的随访监测方法、装置及相关设备 [P]. 
廖希洋 .
中国专利 :CN113723509B ,2024-01-16
[10]
基于联邦学习的大模型优化方法、装置、设备及介质 [P]. 
张旭龙 ;
王健宗 ;
谢雨霏 .
中国专利 :CN120874970A ,2025-10-31
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