成都忆芯科技有限公司龚琴获国家专利权
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龙图腾网获悉成都忆芯科技有限公司申请的专利基于深度学习的NVM读重做模型训练方法、预测方法及装置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：CN114333966B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202011059540.9，技术领域涉及：G11C29/42；该发明授权基于深度学习的NVM读重做模型训练方法、预测方法及装置是由龚琴设计研发完成，并于2020-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的NVM读重做模型训练方法、预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供基于深度学习的NVM读重做模型训练方法、预测方法及装置。该训练方法包括：获取NVM信息，所述NVM信息包括NVM芯片的特性信息和或错误比特信息；对所述NVM信息进行预处理，获取数据集，所述数据集包括训练集和测试集，所述数据集包括预处理后的所述NVM信息；其中，所述获取数据集包括获取与所述NVM信息对应的标注信息，所述标注信息包括用于数据集的样本数据的期望输出；利用所述训练集对卷积神经网络模型进行训练，获取NVM读重做模型。
本发明授权基于深度学习的NVM读重做模型训练方法、预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的NVM读重做模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取NVM信息，所述NVM信息包括NVM芯片的特性信息和或错误比特信息； 对所述NVM信息进行预处理，获取数据集，所述数据集包括训练集和测试集，所述数据集包括预处理后的所述NVM信息；其中，所述获取数据集包括获取与所述NVM信息对应的标注信息，所述标注信息包括用于数据集的样本数据的期望输出； 利用所述训练集对卷积神经网络模型进行训练，获取NVM读重做模型； 获取数据集，还包括：利用标注信息对样本数据进行标注；其中，样本数据对应的标注信息为类别标签；其中，所述类别标签为样本数据对应的多个错误比特信息中错误比特数最小的读重做参数的类别标签，或读出正确数据所需时间最短的读重做序列的类别标签，或评价函数的结果最优的读重做序列对应的类别标签，或读出正确数据所使用的读重做参数在一个读重做序列中的位置，或多个读出数据中错误比特数最小的读重做参数在一个读重做序列中的位置。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都忆芯科技有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市高新区九兴大道10号1幢；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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