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龍圖騰網(wǎng)恭喜安徽繼遠軟件有限公司;國網(wǎng)信息通信產(chǎn)業(yè)集團有限公司申請的專利一種人工智能實訓(xùn)平臺移動端模型輕量化方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115081832B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210639670.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0639；該發(fā)明授權(quán)一種人工智能實訓(xùn)平臺移動端模型輕量化方法及系統(tǒng)是由余江斌;竇國賢;程琳;王雷;徐鴻;黃曉光;安麗麗;趙峰;劉曉飛設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-06-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種人工智能實訓(xùn)平臺移動端模型輕量化方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種人工智能實訓(xùn)平臺移動端模型輕量化方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取人工智能實訓(xùn)平臺web端的第一業(yè)務(wù)模型；基于所述第一業(yè)務(wù)模型進行靜態(tài)輕量化處理，獲得第二業(yè)務(wù)模型，所述靜態(tài)輕量化處理表征不隨輸入數(shù)據(jù)變化的模型結(jié)構(gòu)固定輕量化操作；基于所述第二業(yè)務(wù)模型進行動態(tài)輕量化處理，獲得第三業(yè)務(wù)模型，所述動態(tài)輕量化處理表征隨輸入數(shù)據(jù)變化的模型正向傳遞參數(shù)選擇性屏蔽的輕量化操作。本發(fā)明對于電力人工智能技術(shù)實訓(xùn)平臺研發(fā)靜態(tài)化輕量化和動態(tài)輕量化結(jié)合技術(shù)，實現(xiàn)電力人工智能技術(shù)實訓(xùn)平臺多種業(yè)務(wù)模型移動端運行，降低實訓(xùn)平臺云端壓力，實現(xiàn)用戶隨時隨地的實訓(xùn)與學(xué)習(xí)。

本發(fā)明授權(quán)一種人工智能實訓(xùn)平臺移動端模型輕量化方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種人工智能實訓(xùn)平臺移動端模型輕量化方法，其特征在于，包括：獲取人工智能實訓(xùn)平臺web端的第一業(yè)務(wù)模型；基于所述第一業(yè)務(wù)模型進行靜態(tài)輕量化處理，獲得第二業(yè)務(wù)模型，所述靜態(tài)輕量化處理表征不隨輸入數(shù)據(jù)變化的模型結(jié)構(gòu)固定輕量化操作；基于所述第二業(yè)務(wù)模型進行動態(tài)輕量化處理，獲得第三業(yè)務(wù)模型，所述動態(tài)輕量化處理表征隨輸入數(shù)據(jù)變化的模型正向傳遞參數(shù)選擇性屏蔽的輕量化操作；所述基于所述第一業(yè)務(wù)模型進行靜態(tài)輕量化處理，獲得第二業(yè)務(wù)模型，包括：基于第一業(yè)務(wù)模型，對第一業(yè)務(wù)模型中的每個網(wǎng)絡(luò)層中的卷積核在第一分類指標和第二分類指標下進行識別分類；基于卷積核在第一分類指標和第二分類指標下同時滿足的條件將卷積核分為確定不重要卷積核、模糊不重要卷積核和確定重要卷積核；基于每個網(wǎng)絡(luò)層中的確定不重要卷積核形成確定不重要結(jié)構(gòu)，將第一業(yè)務(wù)模型中的所述確定不重要結(jié)構(gòu)剪除，得到第四業(yè)務(wù)模型；對第四業(yè)務(wù)模型中每個網(wǎng)絡(luò)層中的模糊不重要卷積核和確定重要卷積核的卷積核，根據(jù)預(yù)設(shè)剪枝策略檢測方法確定對第四業(yè)務(wù)模型的剪枝策略，基于對第四業(yè)務(wù)模型的剪枝獲取第二業(yè)務(wù)模型；所述基于卷積核在第一分類指標和第二分類指標下同時滿足的條件將卷積核分為確定不重要卷積核、模糊不重要卷積核和確定重要卷積核，包括：依據(jù)第一分類指標值的大小從大到小，將每個網(wǎng)絡(luò)層中的卷積核進行第一排序，依據(jù)第二分類指標值的大小從大到小，將每個網(wǎng)絡(luò)層中的卷積核進行第二排序；基于第一排序中前第一預(yù)設(shè)數(shù)量個卷積核和第二排序中前第一預(yù)設(shè)數(shù)量個卷積核的交集中的卷積核作為確定重要卷積核，基于第一排序中后第二預(yù)設(shè)數(shù)量個卷積核和第二排序中后第二預(yù)設(shè)數(shù)量個卷積核的交集中的卷積核作為確定不重要卷積核，將每個網(wǎng)絡(luò)層中的卷積核中剩余卷積核作為模糊不重要卷積核；所述基于所述第二業(yè)務(wù)模型進行動態(tài)輕量化處理，獲得第三業(yè)務(wù)模型，包括：接收第二業(yè)務(wù)模型當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)層中的卷積核輸出的特征圖；根據(jù)預(yù)設(shè)特征值屏蔽閾值在所述特征圖中選擇需要被屏蔽的像素位置特征值；將所述特征圖攜帶像素位置屏蔽標記輸入到下一網(wǎng)絡(luò)層進行計算，其中攜帶屏蔽標記的特征圖像素位置特征值不參與下一網(wǎng)絡(luò)層的計算；其中預(yù)設(shè)特征值屏蔽閾值基于運行內(nèi)存占用空間目標值預(yù)先設(shè)置，預(yù)設(shè)特征值屏蔽閾值基于實時運行時運行內(nèi)存剩余空間的預(yù)設(shè)比例參數(shù)動態(tài)變化。

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