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龙图腾网获悉中科边缘智慧信息科技(苏州)有限公司申请的专利面向机动应用场景的AI模型自适应压缩方法及系统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：CN120179421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510653036.8，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权面向机动应用场景的AI模型自适应压缩方法及系统是由李新明;王志淋;厉海燕;蒋立正设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向机动应用场景的AI模型自适应压缩方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向机动应用场景的AI模型自适应压缩方法及系统，通过实时跟踪算力波动与内存变化，分别计算压缩策略集中每种压缩策略的优先权重率来确定最优压缩策略；相比于传统基于静态压缩的固定阈值，实现了资源约束与压缩策略的动态匹配，解决了边缘设备突发任务下的延迟激增问题。

本发明授权面向机动应用场景的AI模型自适应压缩方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向机动应用场景的AI模型自适应压缩方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取任务集和压缩策略集，所述任务集中各任务具有任务资源需求，所述任务资源需求包括任务CPU资源需求和内存资源需求，所述压缩策略集中包括多种压缩策略； 步骤2：在机动任务场景下，根据各任务的任务资源需求计算t时刻的总CPU资源使用量和总内存资源使用量； 根据各任务的任务资源需求计算t时刻的总CPU资源使用量和总内存资源使用量的方法是： ； 其中，为时刻机动环境的总CPU资源使用量，为时刻机动环境的总内存资源使用量，与为用于平滑资源波动的滑动平均系数，为第个任务的实时CPU计算资源需求，为第个任务的内存需求，m为任务集中的任务数量； 步骤3：根据t时刻的总CPU资源使用量和总内存资源使用量，分别计算压缩策略集中每种压缩策略的优先权重率； 计算压缩策略集中每种压缩策略的优先权重率的方法是： ； 其中，为第种压缩策略的优先权重率；和分别为总CPU资源使用阈值和总内存资源使用阈值，为示性函数，优先权重率仅在总内存资源使用量未超阈值时生效，为第种压缩策略的精度损失率； 步骤4：根据每种压缩策略的优先权重率和精度损失率，计算最优压缩策略值，所述精度损失率为每种压缩策略具有的属性； 最优压缩策略选择值： ，，N为策略总数； 步骤5：根据最优压缩策略值得到最优压缩策略值所对应的最优压缩策略； 步骤6：根据最优压缩策略对模型进行压缩，并使用压缩后的模型执行任务。

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