【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种保护碳数据隐私的电池碳足迹分布式计算方法及系统。
技术介绍
1、随着全球对环境保护意识的日益增强，碳排放和碳足迹已成为衡量企业、产品乃至个人环保责任的重要指标。电池作为现代生活中不可或缺的能源储存与供应装置，其碳足迹的计算对于评估整体环境影响至关重要。然而，在进行电池碳足迹计算时，涉及到的数据往往包含大量的隐私信息，如生产工艺、原材料来源等敏感数据，这些数据一旦泄露，可能会对企业和个人造成严重的经济和法律后果。随着分布式计算技术的发展，为电池碳足迹的计算提供了新的可能性。分布式计算允许数据在多个节点上进行处理和存储，从而降低了数据泄露的风险。然而，如何在分布式计算环境中有效地保护碳数据的隐私，同时确保计算的准确性和效率，仍然是一个亟待解决的问题。近年来，机器学习技术，特别是神经网络在文本识别领域取得了显著的进展。这些技术能够通过学习大量的数据来自动提取有用的特征，并对未知的数据进行准确的预测和分类。然而，将机器学习技术应用于电池碳足迹计算中的隐私文本识别时，面临着诸多挑战。例如，如何构建能够有效识别隐私信...
【技术保护点】
1.一种保护碳数据隐私的电池碳足迹分布式计算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取一个或多个碳足迹隐私文本的先验引导表征向量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对于任意一个所述碳足迹隐私文本，确定针对的碳足迹隐私文本的特征表示数组，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据特征焦点选择策略整合所述文本嵌入映射表征向量和各所述碳足迹隐私文本的先验引导表征向量得到目标表征向量，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据所述文本嵌...
【技术特征摘要】
1.一种保护碳数据隐私的电池碳足迹分布式计算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取一个或多个碳足迹隐私文本的先验引导表征向量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对于任意一个所述碳足迹隐私文本，确定针对的碳足迹隐私文本的特征表示数组，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据特征焦点选择策略整合所述文本嵌入映射表征向量和各所述碳足迹隐私文本的先验引导表征向量得到目标表征向量，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据所述文本嵌入映射表征向量和所述先验引导二阶张量进行不少于一轮的特征焦点选择操作，得到整合表征信息，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，每一轮所述特征焦点选择操作的过程包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述识别令牌的置信度分布信息进行与各所述碳足迹隐私文本关联的隐私文本检测，得到文本隐私信息检测结...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛成，刘泽峰，寇剑桥，
申请(专利权)人：江苏中碳能投环境服务集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。