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果博平台电脑版真假:世界首个电力联邦学习国际标准获批立项

来源: 百路发论坛
2024-05-17 10:28

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  中新社杭州5月16日电 (鲍梦妮 徐梓沐)据中国国家电网浙江省电力有限公司16日消息,由该公司牵头研发的国际标准《基于联邦学习的电力视觉检测系统要求和框架》近日在国际电信联盟(ITU)获批立项。此为世界首个获批立项的电力联邦学习国际标准。

  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。

  “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。

  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。

  王红凯说,《基于联邦学习的电力视觉检测系统要求和框架》国际标准,实现了算法模型传输替代海量电力视频图像数据传输,有效避免了数据采集过程中的隐私泄露等安全问题。(完) 【编辑:刘欢】

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    目前,国家自然科学基金委85%以上的科学基金项目申请和评审需要区分所属的科学类别。记者查阅2019~2022年《国家自然科学基金项目申请集中于受理情况》年度报告后发现,四年间,申请项目中,选择第二、第三类项目占比不断上升,一、四类项目占比有所下降。2022年,全部提交的294300多项项目申请中,选择第三类“需求牵引”的项目最多,占申请总量的45.14%,第二类“聚焦前沿”项目比例是44.57%。与之相对,第一类“鼓励探索”项目仅有5.05%的人申请,但回到2019年,这一数字还是17.98%。

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