华为云TICS解决联邦计算过程中的流程感知问题

本文介绍了华为TICS服务如何通过生成可视化任务流图,帮助用户在联盟侧和代理侧实时监控联邦计算作业的过程,增强用户体验,让用户能够理解计算逻辑而非黑盒操作。

联邦计算过程中, 如何让所有参与者感知计算过程是一个难题。

例如计算过程中的同态加密、密文计算、 数据读取等操作,全部串起来往往会很复杂,但参与者们又希望能了解这个过程是否是合理的,而不是一个黑盒在做计算。

华为TICS服务通过为每个联邦计算作业生成可视化任务流图,来呈现计算过程,提升用户体验。

在联盟侧查看作业计算过程

  1. 用户登录TICS控制台。
  2. 在左侧导航树上单击“联盟作业”,打开“联盟作业”页面。
  3. 查找待查看计算过程的作业,单击作业名称展开,在操作栏单击“计算过程”。

    图1 查看作业计算过程入口
  4. 计算过程页面可以点击任务节点,查看开始和结束时间等信息。在计算过程页面下方详情列表打开任务详情,可以查看更详 四川干部培训 www.sdganxun.cn 细的计算过程信息。

    图2 作业计算过程信息详情

在代理侧查看作业计算过程

  1. 联盟成员登录进入Agent安全代理页面。
  2. 在左侧导航树上单击“作业管理”,选择作业类型,打开作业列表页面。
  3. 查找待获取执行结果和作业报告的作业,单击操作栏的“历史作业”。

    图3 历史作业
  4. 在历史作业列表中,查找待查看计算过程的作业,单击作业名称展开,在操作栏单击“计算过程”。

    图4 在代理侧查看作业计算过程
  5. 计算过程页面可以点击任务节点,查看开始和结束时间等信息。在计算过程页面下方详情列表打开任务详情,可以查看更详细的计算过程信息。

    图5 作业计算过程信息详情

本文由华为云发布。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值