[全球网络科学与技术综合报告]在中国科学院的官方网站上，中国科学学院的研究员陈恩维（Chen Zhongwei）的官方网站，中国科学院的研究人员和副研究人员Mao Zhiyu，副研究人员Mao Zhiyu，以及Feng Jiangtao，一名教授和Xi'an Jia'an Jiayn Jiayn watcersy。合作团队已经开发了一个新的两个阶段联邦转会学习框架，解决了数据不足的问题和快速节约健康状况的个性化建模，并为健康状况的快速充电电池提供了新的想法。最近，相关的研究结果已发表在运输运输的IEEE交易中。 据报道，对电池保健状态的准确预测对于电池电池电池管理必不可少。在实际应用中，碎片的快速充电Faces准确预测电池的健康状况的两个挑战：一个是由于隐私保护要求，单个电池的训练数据有限；其余的是，不同电池的行为的计费和释放是不同的，需要个性化的预言模型。团队建议一个两个阶段的联邦转会学习框架。第一阶段采用了联合转移学习框架，使许多共享电池可以通过共享模型的模型与全球模型培训合作，这些模型不仅学习通用知识，而且可以保护数据隐私；在第二阶段，全球模型ITO由少量的本地电池数据数据固定，以促进捕获单个电池特征的个性化模型。联合转移学习框架是在轻量级卷积神经网络上构建的，并通过有效的渠道注意机制提高了性能。实验rEsults表明，公共快速充电电池数据集中绘图预测的性能优于传统方法。作为由团队开发的第二代数字大脑PBSRD数字的主要模型，联邦转移学习框架为智能电池管理提供了解决方案。同时，该团队基于此框架开发了一个在储能领域中的垂直智能客户服务系统，以帮助储能行业的明智开发。 （青元）小编：[全球网络科学与技术综合报告]根据中国科学学院的研究人员，中国科学院中国科学院的官方网站Chen Zhong在中国科学院的官方网站上说，中国科学院的官方网站是新闻。
当前网址：https://www.newmotet.com//a/keji/1001.html
