世界首个电力联邦学习国际标准获批立项|av日本

  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)

  《中国新闻周刊》通过整理公开资料发现,四川省人均综合用水量不及全国人均的四分之三。水利部2022年6月发布的《2021年中国水资源公报》显示,2021年,全国人均综合用水量为419立方米。四川省水利厅发布的《2021年四川省水资源公报》显示,2021年四川全省人均综合用水量为292立方米,四川省人均综合用水量比全国人均水平少127立方米。  优化简化区域分类,便于群众快速辨识停车区域和收费标准。缩短全天收费时间、延长免费停车时间、降低收费标准以及设置每日最高限价,可更好保障群众夜间停车和临时办事的停车需求,减少群众停车费用支出。继续在一类区域实行阶梯计费,运用价格杠杆调节停放周转率和停车位使用率,有利于促进公共交通优先发展与公共道路资源合理利用。

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