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龙图腾网获悉新智数字科技有限公司申请的专利联合学习平台的模块化功能系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114841360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110050899.8，技术领域涉及：G06F16/25；该发明授权联合学习平台的模块化功能系统是由张敏;高庆设计研发完成，并于2021-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合学习平台的模块化功能系统在说明书摘要公布了：本发明公开了联合学习平台的模块化功能系统，属于联合学习平台技术领域，包括物联接入、本地服务器和联合学习平台，物联接入通过无线网络与本地服务器连接，本地服务器通过无线网络与联合学习平台连接，其中：物联接入用于采集获取数据；本地服务器用于对获取的数据进行预处理且将数据存储在本地数据库内，对数据进行相应的训练及管理。本发明的联合学习平台的模块化功能系统，以模块化的方式进行设计，一方面是各个部分可以充分解耦，同时又能紧密交互；另一方面模块化的方式，也方便日后在此基础上进行模块的优化迭代，无需修改整体基础架构，在实际使用中灵活应用，可提供更公平高效地联合训练，扩展生态价值。

本发明授权联合学习平台的模块化功能系统在权利要求书中公布了：1.联合学习平台的模块化功能系统，包括物联接入、本地服务器和联合学习平台，其特征在于，所述物联接入通过无线网络与本地服务器连接，所述本地服务器通过无线网络与联合学习平台连接，其中： 物联接入用于采集获取数据； 本地服务器用于对获取的数据进行预处理且将数据存储在本地数据库内，对数据进行相应的训练及管理； 联合学习平台用于统一编排管理各个联合训练任务和Agent，起到中心协调的作用； 所述本地服务器包括物联系统、本地训练配置、本地训练代理和本地资源管理协同，物联系统包括可视化应用、数据分析、本地数据库、数据预处理和数据采集，采集的数据通过数据预处理进行处理后存储在本地数据库内，且可视化应用的数据通过数据分析进行分析后也存储在本地数据库内； 本地训练配置包括数据模型任务查询、联合任务配置和本地模型推演，数据模型任务查询用于对数据模型任务进行查询，联合任务配置用于对联合任务进行配置管理，本地模型推演用于对本地模型进行推演； 所述本地训练代理包括Agent本地部署、本地模型训练、异常处理策略、训练数据获取、上传下载模型和监控信息反馈，Agent本地部署用于部署Agent本地数据，本地模型训练用于对本地模型进行训练，异常处理策略用于对异常情况进行处理的策略，训练数据获取用于将获取的数据转换为算法所需格式，上传下载模型用于对模型进行上传或下载，监控信息反馈用于对信息进行监控且将监控的信息进行反馈； 所述本地资源管理协同包括Agent部署、分布式通信、模型部署、资源监控、资源虚拟化、资源调度、管控策略、资源数据和监控数据，Agent部署用于部署Agent，分布式通信用于连接联合学习平台并传送数据，模型部署用于部署模型，资源监控用于对资源进行监控，资源虚拟化用于将资源虚拟化，资源调度用于调度资源且将资源进行合理的分配，管控策略用于对数据进行管控，资源数据用于管控数据时查看，监控数据用于对数据进行监控；所述联合学习平台包括智能生态圈、联合学习计划、联合学习引擎和平台支撑，所述智能生态圈包括数据信息库、资源信息库、模型信息库、模型存储库、贡献价值衡量追踪机制和公平激励机制，数据信息库内存储有数据信息，资源信息库内存储有资源信息，模型信息库内存储有模型信息，模型存储库用于存储模型，贡献价值衡量追踪机制用于对贡献价值进行衡量追踪，公平激励机制用于对联合学习进行公平激励； 联合学习计划包括参与方选择、模型集成部署、模型聚合策略和准确率价值反馈，参与方选择用于对联系学习模块进行选择，模型集成部署用于对模型进行集成管理部署，模型聚合策略用于对模型进行聚合，准确率价值反馈用于对联合学习的准确率价值进行反馈； 联合学习引擎包括MLDL算法、分布式异常处理、聚合策略、隐私安全协议和自适应机制，MLDL算法用于对联合学习进行计算，分布式异常处理用于对联合学习的异常情况进行处理，聚合策略用于对联合学习的模块进行聚合处理，隐私安全协议用于保障联合学习模块的隐私安全，自适应机制用于使联合学习模块快速适应联合学习平台； 平台支撑包括资源网络拓扑解析、虚拟化远程部署、资源决策、分布式通信、资源描述、SLA数据和资源操作，资源网络拓扑解析用于对资源网络进行拓扑解析，虚拟化远程部署用于对联合学习模块进行远程部署，资源决策用于对资源进行管理，分布式通信用于连接本地资源管理协同且传送数据，资源描述用于对资源进行描述，SLA数据用于支撑平台，资源操作用于对资源进行操作学习。

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