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龙图腾网获悉深圳市亿万克数据设备科技有限公司申请的专利计算任务处理方法、系统、终端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：CN120216132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510299413.2，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权计算任务处理方法、系统、终端设备及存储介质是由解学利;余超;陈宗显设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本计算任务处理方法、系统、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种计算任务处理方法、系统、终端设备及存储介质，该方法包括：获取计算任务的任务信息；获取通过训练后的预测模型预测得到的下一时刻边缘服务器处理不同优先级的计算任务所需的计算资源需求量；将计算任务的任务信息、计算任务的优先级和计算资源需求量输入训练后的深度强化学习模型得到计算任务的处理方式；当计算任务的处理方式为由终端设备处理计算任务时，根据处理方式处理计算任务，当计算任务的处理方式为由边缘服务器处理计算任务时，将计算任务发送给边缘服务器并接收边缘服务器处理计算任务得到的计算结果。通过上述方式，本申请实现了降低计算任务的处理时延且提高计算任务的处理成功率。

本发明授权计算任务处理方法、系统、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种计算任务处理方法，应用于终端设备，其特征在于，所述方法包括： 获取计算任务的任务信息，其中，所述计算任务为所述终端设备处于工作状态时生成的任务，所述任务信息包括任务数据量、处理所述计算任务所需的CPU周期数、任务类型和任务截止时间； 根据所述任务信息确定所述计算任务的优先级； 获取通过训练后的预测模型预测得到的下一时刻边缘服务器处理不同优先级的所述计算任务所需的计算资源需求量； 将所述计算任务的任务信息、所述计算任务的优先级和所述计算资源需求量输入训练后的深度强化学习模型，得到所述训练后的深度强化学习模型输出的所述计算任务的处理方式，其中，所述处理方式为由所述终端设备处理所述计算任务或由所述边缘服务器处理所述计算任务； 当存在多个所述边缘服务器且所述处理方式为由所述边缘服务器处理时，所述处理方式为由目标标识码对应的所述边缘服务器处理所述计算任务，不同的所述边缘服务器对应不同的标识码； 当所述计算任务的处理方式为由所述终端设备处理所述计算任务时，根据所述处理方式处理所述计算任务，当所述计算任务的处理方式为由所述边缘服务器处理所述计算任务时，将所述计算任务发送给所述边缘服务器并接收所述边缘服务器处理所述计算任务得到的计算结果。

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