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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利一种用于微控制器的低比特神经网络推理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：CN120654836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511156323.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种用于微控制器的低比特神经网络推理方法及系统是由刘珂;陈伟杰;王建;孙建德;王明途设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于微控制器的低比特神经网络推理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于微控制器的低比特神经网络推理方法及系统，涉及人工智能技术领域，获取卷积神经网络权重数据和输入数据，并进行亚字节量化；在微控制器固件中调用推理计算库接口，将量化后的权重数据和输入数据传入推理计算库内部执行，具体为：将量化后的权重数据和输入数据分别输入至神经网络功能函数，调用神经网络辅助函数对其进行预处理，得到权重向量和输入向量；神经网络功能函数基于权重向量和输入向量调用计算指令进行并行卷积计算，得到卷积结果；调用神经网络辅助函数对卷积结果进行压缩，得到压缩后的卷积结果并输出。在保证模型精度基本不降低的前提下，有效提升推理执行效率并降低系统资源占用。

本发明授权一种用于微控制器的低比特神经网络推理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于微控制器的低比特神经网络推理方法，其特征在于，包括： 卷积神经网络训练结束后，获取其权重数据和输入数据，所述输入数据为图像、文本，对所述权重数据和输入数据进行亚字节量化，得到量化后的权重数据和输入数据； 在微控制器固件中调用推理计算库接口，将量化后的权重数据和输入数据传入推理计算库内部执行，输出最终卷积结果； 其中，推理计算库内部步骤由中央处理单元执行，具体为： 将量化后的权重数据和输入数据分别输入至神经网络功能函数，调用神经网络辅助函数对其进行预处理，得到权重向量和输入向量；所述预处理包括解压缩和数据对齐，采用带量化处理的im2colQ操作实现；所述带量化处理的im2colQ操作具体为：从输入数据中提取量子比特精度的数据，通过逐32位的数据块进行访问和解包，调用神经网络辅助函数中的解压缩与数据对齐函数，将输入数据还原为卷积计算相应向量格式；所述解压缩过程针对不同位宽数据的排列方式进行指令级优化； 神经网络功能函数基于权重向量和输入向量调用计算指令进行并行卷积计算，得到卷积结果； 调用神经网络辅助函数对卷积结果进行压缩，得到压缩后的卷积结果并输出；所述神经网络辅助函数预处理和压缩时采用小端字节序方式。

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