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1. 发明专利

DE202022104275U1 System für intelligentes Ressourcenmanagement für verteilte Maschinenlernaufgaben 未知
公开(公告)号：DE202022104275U1
公开(公告)日：2022-08-25
申请号：DE202022104275
申请日：2022-07-28
申请人： ALEMRAN AHMED , DIXIT CHANDRA KUMAR , GUPTA SHASHI KANT , HARALAYYA BHADRAPPA , PATHAK ANCHAL , RAO MANOJ KUMAR , SHARMA ANSHUL , SINGH MAHESH , SINGH PRABHDEEP , SOMANI PARIN , TAHILYANI SHAILENDRA , TRAN TIEN ANH
IPC分类号： G06F9/50 , G06N3/08
摘要： Ein System (10) für intelligentes Ressourcenmanagement für verteilte maschinelle Lernaufgaben, wobei das System umfasst:ein Ressourcenanforderungs-Eingabemodul (1), das so konfiguriert ist, dass es eine Anforderung für ein Ressourcenverwaltungsprodukt empfängt;ein Funktionsmodul für maschinelles Lernen (2), das so konfiguriert ist, dass es ein oder mehrere Ensembles für maschinelles Lernen ausführt, um eine oder mehrere Prioritäten für verteilte maschinelle Lernaufgaben für das Ressourcenmanagementprodukt vorherzusagen;eine Aufgabenkomponente (3), die so konfiguriert ist, dass sie ein oder mehrere Pakete an ein oder mehrere andere Internet-der-Dinge-Module auf einer verteilten Datenbank für maschinelles Lernen mit verteiltem maschinellem Lernen übermittelt;eine Paket-Warteschlange (4) für Aufgaben des verteilten maschinellen Lernens, die die ein oder mehreren Pakete für Aufgaben des verteilten maschinellen Lernens in der Datenbank für Aufgaben des verteilten maschinellen Lernens speichert;eine Warteschlange (5) für die Ressourcenverwaltung, in der die Ressourcen zur Weiterleitung an die Warteschlange für verteilte maschinelle Lernaufgaben gespeichert werden; undein Ergebnismodul (6), das so konfiguriert ist, dass es innerhalb des Ressourcenverwaltungsprodukts einen nativen Zugriff auf die eine oder mehrere Aufgabenprioritäten des verteilten maschinellen Lernens durch ein computergestütztes Modell (61) bereitstellt, das von einem Server unter Verwendung einer optimalen Ressourcennutzung in den verfügbaren Ressourcen unter Verwendung von verarbeiteten Daten aus dem Ressourcenanforderungs-Eingabemodul (1), dem Funktionsmodul des maschinellen Lernens (2), der Aufgabenkomponente (3), der Warteschlange für verteilte maschinelle Lernaufgaben (4) und der Warteschlange für die Ressourcenverwaltung verarbeitet wird.

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