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龍圖騰網(wǎng)獲悉科大智能科技股份有限公司;科大智能電氣技術(shù)有限公司申請的專利一種應(yīng)用于智能電能表的大模型跨端轉(zhuǎn)移壓縮方法及設(shè)備獲國家發(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：CN120321130B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26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：202510788677.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L41/14；該發(fā)明授權(quán)一種應(yīng)用于智能電能表的大模型跨端轉(zhuǎn)移壓縮方法及設(shè)備是由張翔;戴成濤;張吉勇;魏林麗;汪夢余;曾凡東;王義輝;張謇;周宇;劉飛;周元征;王翔;黃彬彬;史政語設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種應(yīng)用于智能電能表的大模型跨端轉(zhuǎn)移壓縮方法及設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于智能電能表的大模型跨端轉(zhuǎn)移壓縮方法，包括：S1.對終端設(shè)備的硬件特性進行量化建模，并同時基于量化數(shù)據(jù)，生成指導(dǎo)模型壓縮的特征指紋；S2.基于指紋動態(tài)調(diào)整量化建模后模型結(jié)構(gòu)各層的壓縮策略，在保證精度的前提下最大化資源利用率；S3.通過構(gòu)建設(shè)備拓?fù)涓兄膫鬏斁W(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)集群級模型更新的高效分發(fā)；S4.在終端注入輕量化適配模塊，快速消除設(shè)備間特征差異，完成模型與終端環(huán)境的精準(zhǔn)適配。本發(fā)明通過設(shè)備特征感知壓縮、動態(tài)適配器注入、協(xié)同差分傳輸三大核心技術(shù)，構(gòu)建“終端特征分析?分層動態(tài)壓縮?集群協(xié)同分發(fā)?在線微調(diào)校準(zhǔn)”的全流程閉環(huán)，能夠?qū)崿F(xiàn)異構(gòu)終端集群的模型跨端遷移瓶頸突破。

本發(fā)明授權(quán)一種應(yīng)用于智能電能表的大模型跨端轉(zhuǎn)移壓縮方法及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種應(yīng)用于智能電能表的大模型跨端轉(zhuǎn)移壓縮方法，其特征在于，包括： S1.對終端設(shè)備的硬件特性進行量化建模，并同時基于量化數(shù)據(jù)，生成指導(dǎo)模型壓縮的特征指紋； S2.基于指紋動態(tài)調(diào)整量化建模后模型結(jié)構(gòu)各層的壓縮策略，包括：使用特征指紋解析識別模型結(jié)構(gòu)的計算密集型層、內(nèi)存敏感層和精度敏感層； 并依次執(zhí)行操作：根據(jù)設(shè)備算力指數(shù)動態(tài)調(diào)整計算密集型層的剪枝率、對內(nèi)存敏感層進行差異化及量化操作、以及對精度敏感層進行混合量化以保留關(guān)鍵通道的FP16精度，確保諧波特征提取誤差小于0.5%，最后在模型輸入輸出端插入微型可學(xué)習(xí)適配器，用于補償設(shè)備間傳感器差異； S3.通過構(gòu)建設(shè)備拓?fù)涓兄膫鬏斁W(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)集群級模型更新的高效分發(fā)； S4.在終端注入輕量化適配模塊，快速消除設(shè)備間特征差異，完成模型與終端環(huán)境的精準(zhǔn)適配。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人科大智能科技股份有限公司;科大智能電氣技術(shù)有限公司，其通訊地址為：201600 上海市松江區(qū)泗磚路777號1幢503室；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。