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龙图腾网获悉绵阳师范学院申请的专利基于人工智能的边缘计算方法、系统及云平台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：CN120610828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511096427.0，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于人工智能的边缘计算方法、系统及云平台是由文永革;文上文;李敏;彭声泽设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的边缘计算方法、系统及云平台在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的边缘计算方法、系统及云平台，具体涉及边缘计算技术领域，用于解决现有无状态迁移机制导致的任务上下文断层及实时性不足问题；通过实时捕获任务模型运行中的中间特征数据，结合终端迁移紧迫度与特征活性度的动态评估实现特征智能筛选；将精选特征与模型权重封装为增量迁移包，经低延迟链路传输至目标边缘节点；在目标节点将中间特征精准注入模型隐藏层恢复计算状态，并基于增量输入数据执行后续推理；保障了时序依赖型AI任务在节点切换时的连续性，同时优化传输资源效率。

本发明授权基于人工智能的边缘计算方法、系统及云平台在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的边缘计算方法，其特征在于，包括： S1、边缘节点A持续监测移动终端的连续运行状态数据，当检测到移动终端即将移出边缘节点A的覆盖区时，触发迁移判断； S2、触发迁移判断时，基于连续运行状态数据计算当前AI任务的状态价值熵，包括：从连续运行状态数据提取预设时间窗口内的状态转移序列，其中状态转移序列包含移动终端在AI任务执行过程中的连续状态变化值；统计状态转移序列中各连续状态变化值的出现频率，生成状态分布概率；基于状态分布概率，按照熵值计算公式计算状态价值熵； 当状态价值熵超过动态阈值时分析移动终端当前运行的AI任务类型； S3、判断AI任务类型是否为依赖时序上下文的有状态AI任务，并同步采集任务模型运行时的中间特征数据； 其中，在任务模型执行推理计算过程中，实时截取模型各隐藏层的输出张量作为中间特征数据； S4、当判定为有状态AI任务时，评估移动终端的迁移紧迫程度及中间特征数据的特征活性程度，根据迁移紧迫程度与特征活性程度选择是否对中间特征数据执行选择性丢弃，包括： 基于移动终端实时位置坐标和移动速度矢量计算迁移紧迫程度； 针对中间特征数据集合中的每个输出张量，计算当前时刻与对应输出张量生成时刻的时间差值作为特征未引用时长； 根据特征未引用时长计算特征活性程度，其中特征活性程度与特征未引用时长呈负指数关系； 将迁移紧迫程度与特征活性程度按元素相乘生成综合评估值矩阵； 当综合评估值矩阵中某输出张量对应的元素值低于预设丢弃阈值时，从中间特征数据集合中移除对应输出张量； 迁移紧迫程度与边缘节点A覆盖区边界距离呈反比，与移动速度矢量模值呈正比； S5、将选择性丢弃后的中间特征数据与任务模型权重及当前时刻移动终端传输至边缘节点A的输入数据封装为增量迁移包； S6、通过低延迟链路将增量迁移包传输至边缘节点B，并在边缘节点B注入中间特征数据后执行后续计算。

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