一种基于联邦学习的牙齿疾病分类方法

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专利类型
发明
申请号
CN202210388126.5
申请日
2022-04-13
公开(公告)号
CN114841926B
公开(公告)日
2025-07-22
发明(设计)人
李小冬 余正生 宫兆喆
申请人
杭州电子科技大学
申请人地址
310018 浙江省杭州市江干区下沙高教园区
IPC主分类号
G06V10/764
IPC分类号
G06V10/82 G06V10/94 G06V10/80 G06N3/042 G06N3/0464 G06N3/098 G06T7/00
代理机构
杭州杭诚专利事务所有限公司 33109
代理人
施雨婧
法律状态
授权
国省代码
浙江省 杭州市
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共 50 条
[1]   一种基于联邦学习的牙齿疾病分类方法 [P]. 
李小冬 ;
余正生 ;
宫兆喆 .
中国专利 :CN114841926A ,2022-08-02
[2]   一种基于联邦元学习的罕见疾病分类方法 [P]. 
张卫山 ;
陈炳阳 ;
陈雷鸣 ;
曾星杰 .
中国专利 :CN114566277A ,2022-05-31
[3]   一种基于联邦元学习的罕见疾病分类方法 [P]. 
张卫山 ;
陈炳阳 ;
陈雷鸣 ;
曾星杰 .
中国专利 :CN114566277B ,2024-09-06
[4]   一种基于联邦学习的分类方法 [P]. 
张海 ;
卢耀宗 ;
苏温庆 .
中国专利 :CN113344120A ,2021-09-03
[5]   一种基于迁移联邦学习的医疗疾病分析方法 [P]. 
张晖 ;
王志坤 ;
赵海涛 ;
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[6]   一种基于异步联邦学习的遥感图像分类方法 [P]. 
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吕东明 ;
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[7]   基于联邦学习的模型训练方法和联邦学习系统 [P]. 
范洺源 ;
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[8]   一种基于联邦学习的中文医疗文本分类方法 [P]. 
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[9]   一种基于量子联邦学习的短视频内容分类方法 [P]. 
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[10]   一种基于改进联邦学习算法的恶意流量分类方法 [P]. 
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刘仁婷 ;
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