经由安全联邦机器学习进行的用户验证

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202380061774.2

申请日：

2023-06-16

公开(公告)号：

CN119768790A

公开(公告)日：

2025-04-04

发明(设计)人：

M·雷瑟 C·路易索斯 J·B·索里亚加 E·格瑟夫

申请人：

高通股份有限公司

申请人地址：

美国加利福尼亚州

IPC主分类号：

G06F21/32

IPC分类号：

G06N20/00

代理机构：

上海专利商标事务所有限公司 31100

代理人：

陈炜

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
2025-04-22	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 21/32申请日:20230616
2025-04-04	公开	公开

共 50 条

[1]

利用验证数据进行机器学习模型校验 [P].

朱西鹏 ;

T·余 ;

G·B·霍恩 .

美国专利 :CN118591809A ,2024-09-03

[2]

基于联邦学习的机器学习方法 [P].

林博 ;

张豫元 ;

王涛 ;

董科雄 ;

王德健 .

中国专利 :CN113704776A ,2021-11-26

[3]

经由预测性内容生成空间进行的机器学习内容生成 [P].

R·马钱特 ;

H·J·荷兰德 ;

T·E·巴特勒 ;

C·A·坎宁安 ;

G·S·塞加拉 ;

D·M·琼斯 .

美国专利 :CN119923671A ,2025-05-02

[4]

经由机器学习进行墙板缺陷检测 [P].

J·C·威尔逊 ;

R·A·霍恩斯布洛 ;

S·A·霍利迪 ;

N·约翰逊 .

美国专利 :CN120235815A ,2025-07-01

[5]

机器学习模型层的无监督联邦学习 [P].

弗朗索瓦丝·博费 ;

沈启财 ;

约翰·沙尔克威克 .

美国专利 :CN116134453B ,2025-06-17

[6]

用于机器学习的联邦学习解决方案 [P].

D·K·米勒 ;

方福慧 ;

T·F·R·博尔特 .

美国专利 :CN119156622A ,2024-12-17

[7]

用于机器学习的联邦参数训练 [P].

S·斯特凡纳托斯 ;

A·古贝斯基斯 ;

吴栓栓 ;

L·刘 .

美国专利 :CN119234232A ,2024-12-31

[8]

用于机器学习的验证程序 [P].

O-E·巴尔布 ;

I·Z·科瓦茨 ;

S·雷扎伊 .

:CN120112922A ,2025-06-06

[9]

经由梯度提升的隐私保护机器学习 [P].

毛一然 ;

王刚 ;

马塞尔·M·莫蒂·扬 .

中国专利 :CN114930357A ,2022-08-19

[10]

经由梯度提升的隐私保护机器学习 [P].

毛一然 ;

王刚 ;

马塞尔·M·莫蒂·扬 .

美国专利 :CN114930357B ,2025-08-26

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