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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利任务决策方法、装置、设备及存储介质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：CN114282741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202111107294.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权任务决策方法、装置、设备及存储介质是由陈明哲;李蓝青;罗迪君设计研发完成，并于2021-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本任务决策方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种任务决策方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。所述方法包括：从离线数据池中采样获取多个任务分别对应的训练样本集；采用数据增强的方法，得到每个任务分别对应的多个训练样本集；通过任务推断网络生成训练样本集的任务表示向量；采用对比学习的方法，确定任务推断网络的训练损失；基于各个训练样本的状态向量、动作向量和任务表示向量，确定策略网络的训练损失和评判网络的训练损失；基于上述训练损失对任务决策模型进行训练。本申请通过结合对比学习对任务决策模型的任务推断网络进行训练，实现了任务决策模型的实用性和泛化性能的提高。本申请可适用于机器人控制、自动驾驶、智慧农业等场景中。

本发明授权任务决策方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种任务决策方法，其特征在于，任务决策模型包括任务推断网络、策略网络和评判网络，所述方法包括： 从离线数据池中采样获取多个任务分别对应的训练样本集，其中，每一个任务对应的训练样本集中包括属于所述任务的多个训练样本，所述训练样本为图像数据或传感器数据或文字数据，所述离线数据池是经过数据增强扩充的； 对于每一个任务，对所述任务对应的训练样本集进行数据增强，得到所述任务对应的多个训练样本集，所述任务对应的多个训练样本集仅包括所述任务对应的多个增强后训练样本集，所述增强后训练样本集包括处理后的训练样本，所述处理后的训练样本是对所述任务对应的训练样本集中包含的训练样本进行数据增强得到的，所述任务对应的训练样本集中包含的训练样本和所述处理后的训练样本具有相同的语义特征，所述数据增强包括以下至少一项：裁剪、翻转、换色、缩放、移位、增加高斯噪声； 通过所述任务推断网络生成所述训练样本集的任务表示向量，所述训练样本集的任务表示向量用于表征所述训练样本集所属的任务； 根据同一任务对应的多个训练样本集的任务表示向量之间的距离度量，以及不同任务对应的多个训练样本集的任务表示向量之间的距离度量，确定所述任务推断网络的训练损失； 基于各个所述训练样本的状态向量、动作向量和任务表示向量，确定所述策略网络的训练损失和所述评判网络的训练损失； 基于所述任务推断网络的训练损失、所述策略网络的训练损失和所述评判网络的训练损失，对所述任务决策模型的参数进行调整，得到完成训练的任务决策模型，所述完成训练的任务决策模型用于多任务决策。

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