直播预告|2024中服云工业物联网案例巡礼暨年终总结

致尊敬的合作伙伴、业界同仁及广大观众朋友们

在这个辞旧迎新的美好时刻,中服云特此举办线上年终总结直播活动,旨在回顾过去一年中服云在工业物联网领域的卓越成就,分享最新案例,展望未来的发展蓝图。

我们诚挚邀请各方亲朋挚友参与这场线上的年度盛会,共同见证本年度中服云在工业物联网领域的精彩华章!

  

直播信息

时间:2025年1月17日15:00

平台:中服云视频号

福利:预约直播间,大额现金/福袋等你来拿

年度案例精彩呈现|蛇我其谁

我们将精心挑选并展示智能工厂、智慧园区、工业物联网平台等一系列具有代表性的数字化转型成功案例。

产品覆盖航空、航天、煤碳、石油、化工、电力、水务、兵器、医疗等领域内不同规模的企业,全方位展现中服云2024年在推动企业数字化升级方面的实力与成果。

产品深度剖析|蛇我其谁

我们邀请行业专家、技术大咖针对中服云工业物联系列产品的技术创新点、行业应用价值进行剖析展示。同时分析各领域工业数字化的最新趋势,为中服云深化技术创新、拓宽应用场景,提供宝贵的战略指导和实践经验。

展望未来|蛇我其谁

揭秘中服云在未来1~3年内的战略规划与发展方向。中服云秉持“创新驱动发展,技术赋能行业”的核心理念,持续深耕我们的工业物联网平台,并以此为基石,构建面向多维度、全领域的工业软件产品。通过技术创新与生态合作,为更多企业提供创新、高效的解决方案。

互动问答|蛇我其谁

直播期间,您将有机会与中服云的专家团队面对面线上连麦交流,提出您关于企业数字化转型过程中的疑问,获取专业且实用的经验解答。

快来加入中服云工业物联网案例巡礼·年终总结直播大趴!

亲眼见证那些曾经的传统行业,如何在工业物联网的助力下焕发新生,绽放辉煌!

在这个机遇与挑战并存的奇妙时代,中服云带着满满的诚意和干货,邀您一起扬帆起航啦!

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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