摘要
本申请公开了一种动态算力调度的资产管理方法、装置、设备及介质。一种动态算力调度的资产管理方法,包括:通过分布式数据采集获取多种异构数据源的数据流,并基于解析后的数据流生成标准化特征矩阵;基于标准化特征矩阵和分布式计算节点返回的参数更新数据更新算力调度初始模型,以获得算力调度全局模型,算力调度初始模型是以多模态Transformer编码器为核心、适配联邦学习的深度学习模型;响应于标准化特征矩阵的波动率变化达到预设的反馈阈值,基于当前时刻的标准化特征矩阵更新算力调度全局模型;将实时获取的标准化特征矩阵输入算力调度全局模型,进行多方资产的实时状态追踪。通过上述方式,本申请能够实现多源异构数据的有效整合。