恭喜浙江大學壽黎但獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利一種基于淺層特征預計算的神經網絡推理加速方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114580352B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210223992.9，技術領域涉及：G06F40/126；該發明授權一種基于淺層特征預計算的神經網絡推理加速方法是由壽黎但;王玨;陳珂;駱歆遠;江大偉;陳剛設計研發完成，并于2022-03-09向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于淺層特征預計算的神經網絡推理加速方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于淺層特征預計算的神經網絡推理加速方法，該方法首先獲取預訓練神經網絡，根據輸入文本，使用預訓練神經網絡將輸入文本進行編碼；然后根據所述預訓練神經網絡，構建淺層特征可預計算神經網絡，根據輸入文本，使用淺層特征可預計算神經網絡將輸入文本進行編碼；再使用所述淺層特征可預計算神經網絡擬合預訓練神經網絡的中間層特征，訓練淺層特征可預計算神經網絡；再根據所述淺層特征可預計算神經網絡，構建淺層特征查詢表；最后使用上述淺層特征查詢表替換淺層特征可預計算神經網絡的淺層神經網絡。本發明可以用于新聞分類、情感分析、問答系統等人工智能領域任務。
本發明授權一種基于淺層特征預計算的神經網絡推理加速方法在權利要求書中公布了：1.一種基于淺層特征預計算的神經網絡推理加速方法，其特征在于，包括以下步驟：1獲取預訓練神經網絡，根據輸入文本，使用預訓練神經網絡將輸入文本進行編碼；2根據所述預訓練神經網絡，構建淺層特征可預計算神經網絡，根據輸入文本，使用淺層特征可預計算神經網絡將輸入文本進行編碼；3使用所述淺層特征可預計算神經網絡擬合預訓練神經網絡的中間層特征，訓練淺層特征可預計算神經網絡；4根據所述淺層特征可預計算神經網絡，構建淺層特征查詢表；5使用上述淺層特征查詢表替換淺層特征可預計算神經網絡的淺層神經網絡。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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