国际商业机器公司蔡欣妤获国家专利权
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龙图腾网获悉国际商业机器公司申请的专利模拟人工智能网络推理的逐行卷积神经网络映射的高效瓦片映射获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115699028B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202180036838.4，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权模拟人工智能网络推理的逐行卷积神经网络映射的高效瓦片映射是由蔡欣妤;G·伯尔;P·纳拉亚南设计研发完成，并于2021-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本模拟人工智能网络推理的逐行卷积神经网络映射的高效瓦片映射在说明书摘要公布了：实现卷积神经网络CNN包括配置交叉点阵列以实现CNN中的卷积层。该层的卷积核被存储在阵列的交叉点器件中。通过将一组操作迭代预定次数来执行CNN的计算。该操作包括将对应于输入数据的向量的子部分的电压脉冲发送给交叉点阵列。电压脉冲生成表示基于被存储在交叉点器件处的权重值在交叉点器件处执行乘法运算的电流。一组积分器基于来自相应交叉点器件的输出电流累加电荷。交叉点阵列在迭代预定次数之后输出累加的电荷。累加的电荷表示输入数据的向量与一个或多个卷积核的乘加结果。
本发明授权模拟人工智能网络推理的逐行卷积神经网络映射的高效瓦片映射在权利要求书中公布了：1.一种用于使用交叉点阵列实现卷积神经网络CNN的计算机实现的方法，所述方法包括： 通过将所述CNN中的卷积层的一个或多个卷积核存储在所述交叉点阵列的一个或多个交叉点器件中来配置所述交叉点阵列，所述交叉点阵列与所述卷积层对应； 通过将一组操作迭代预定次数，经由所述交叉点阵列执行针对所述CNN的计算，所述一组操作包括： 将与所述卷积层的输入数据的向量的子部分对应的电压脉冲传输给所述交叉点阵列； 输出电流，所述电流表示在所述交叉点阵列中的所述一个或多个交叉点器件处执行乘法运算，所述电流基于由所述交叉点器件存储的权重值和来自所述输入数据的所述电压脉冲；以及 通过一组积分器基于来自所述交叉点器件的输出电流来累加电荷；以及 在迭代所述预定次数之后，由所述一组积分器输出累加的所述电荷，累加的所述电荷表示输入数据的所述向量与所述一个或多个卷积核的乘加结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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