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基于联邦深度强化学习的低成本视频边缘缓存方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202411514621.1
申请日：
2024-10-29
公开(公告)号：
CN119450101B
公开(公告)日：
2025-11-04
发明(设计)人：
李光辉 钱珍
申请人：
江南大学
申请人地址：
214000 江苏省无锡市新吴区净慧东道66号(江南大学国家大学科技园)
IPC主分类号：
H04N21/231
IPC分类号：
G06N3/092 G06N3/098 H04N21/433
代理机构：
哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211
代理人：
侯敏
法律状态：
授权
国省代码：
江苏省 无锡市
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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
2025-11-04 授权 授权
2025-03-04 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):H04N 21/231申请日:20241029
2025-02-14 公开 公开
共 50 条
[1]
基于联邦深度强化学习的低成本视频边缘缓存方法 [P]. 
李光辉 ;
钱珍 .
中国专利 :CN119450101A ,2025-02-14
[2]
一种基于图联邦深度强化学习的自适应边缘缓存方法 [P]. 
龙赛琴 ;
吕玉凤 ;
李广军 ;
许雯 ;
唐志雄 ;
王泽平 ;
王俊辉 ;
朱祥凯 .
中国专利 :CN121233308A ,2025-12-30
[3]
基于联邦深度强化学习的边缘协作缓存方法及系统 [P]. 
李春林 ;
赵明明 ;
张维明 .
中国专利 :CN117528658A ,2024-02-06
[4]
基于深度强化学习的高维度视频缓存选择方法 [P]. 
周剑 ;
陈然 ;
张伯雷 ;
严筱永 ;
李鑫 .
中国专利 :CN115344510B ,2022-11-15
[5]
基于联邦深度学习的边缘缓存优化方法 [P]. 
冯为嘉 ;
左心宇 ;
田怡 ;
张偌嘉 ;
朱逸宸 ;
樊越 .
中国专利 :CN117938957A ,2024-04-26
[6]
基于联邦深度学习的边缘缓存优化方法 [P]. 
冯为嘉 ;
左心宇 ;
田怡 ;
张偌嘉 ;
朱逸宸 ;
樊越 .
中国专利 :CN117938957B ,2024-06-14
[7]
一种基于深度强化学习的边缘缓存替换方法 [P]. 
刘倩 ;
王四洪 ;
刘期烈 ;
祁智 .
中国专利 :CN117499484A ,2024-02-02
[8]
基于深度强化学习的多任务联邦边缘学习激励方法及系统 [P]. 
赵楠 ;
朱华霖 ;
孙奕灵 ;
宋海娜 ;
余长亮 .
中国专利 :CN116451800B ,2025-11-07
[9]
一种基于异步联邦和深度强化学习的协作边缘缓存方法 [P]. 
吴琼 ;
赵宇 .
中国专利 :CN115297170B ,2025-08-12
[10]
多层联邦深度强化学习的车辆边缘协作缓存方法及系统 [P]. 
冉泳屹 ;
赵雷 ;
雒江涛 ;
李灵 .
中国专利 :CN113055488B ,2021-06-29
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