國際商業機器公司蔡欣妤獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉國際商業機器公司申請的專利模擬人工智能網絡推理的逐行卷積神經網絡映射的高效瓦片映射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：CN115699028B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08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：202180036838.4，技術領域涉及：G06N3/084；該發明授權模擬人工智能網絡推理的逐行卷積神經網絡映射的高效瓦片映射是由蔡欣妤;G·伯爾;P·納拉亞南設計研發完成，并于2021-05-13向國家知識產權局提交的專利申請。
本模擬人工智能網絡推理的逐行卷積神經網絡映射的高效瓦片映射在說明書摘要公布了：實現卷積神經網絡CNN包括配置交叉點陣列以實現CNN中的卷積層。該層的卷積核被存儲在陣列的交叉點器件中。通過將一組操作迭代預定次數來執行CNN的計算。該操作包括將對應于輸入數據的向量的子部分的電壓脈沖發送給交叉點陣列。電壓脈沖生成表示基于被存儲在交叉點器件處的權重值在交叉點器件處執行乘法運算的電流。一組積分器基于來自相應交叉點器件的輸出電流累加電荷。交叉點陣列在迭代預定次數之后輸出累加的電荷。累加的電荷表示輸入數據的向量與一個或多個卷積核的乘加結果。
本發明授權模擬人工智能網絡推理的逐行卷積神經網絡映射的高效瓦片映射在權利要求書中公布了：1.一種用于使用交叉點陣列實現卷積神經網絡CNN的計算機實現的方法，所述方法包括： 通過將所述CNN中的卷積層的一個或多個卷積核存儲在所述交叉點陣列的一個或多個交叉點器件中來配置所述交叉點陣列，所述交叉點陣列與所述卷積層對應； 通過將一組操作迭代預定次數，經由所述交叉點陣列執行針對所述CNN的計算，所述一組操作包括： 將與所述卷積層的輸入數據的向量的子部分對應的電壓脈沖傳輸給所述交叉點陣列； 輸出電流，所述電流表示在所述交叉點陣列中的所述一個或多個交叉點器件處執行乘法運算，所述電流基于由所述交叉點器件存儲的權重值和來自所述輸入數據的所述電壓脈沖；以及 通過一組積分器基于來自所述交叉點器件的輸出電流來累加電荷；以及 在迭代所述預定次數之后，由所述一組積分器輸出累加的所述電荷，累加的所述電荷表示輸入數據的所述向量與所述一個或多個卷積核的乘加結果。
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國際商業機器公司，其通訊地址為：美國紐約阿芒克；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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