北京灵汐科技有限公司吴臻志获国家专利权
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龙图腾网获悉北京灵汐科技有限公司申请的专利任务分支预测模型的训练方法、任务分支预测方法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：CN114997260B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210382457.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权任务分支预测模型的训练方法、任务分支预测方法是由吴臻志;祝夭龙设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本任务分支预测模型的训练方法、任务分支预测方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种任务分支预测模型的训练方法、任务分支预测方法。该训练方法包括：针对连续多个历史时刻中的每个历史时刻，获取在该历史时刻目标任务节点之前的各任务节点的选择状态信息，以及所述目标任务节点的选择状态信息；根据所述目标任务节点之前的各任务节点的选择状态信息，生成所述目标任务节点的一个样本特征向量；以及，将所述目标任务节点在该时刻的选择状态信息作为所述目标任务节点的一个样本标签；根据所有所述样本特征向量和所述样本标签训练得到所述任务分支预测模型。根据本公开的实施例训练得到的预测模型，能够提高任务处理效率。
本发明授权任务分支预测模型的训练方法、任务分支预测方法在权利要求书中公布了：1.一种任务分支预测模型的训练方法，包括： 针对连续多个历史时刻中的每个历史时刻，获取在该历史时刻目标任务节点之前的各任务节点的选择状态信息，以及所述目标任务节点的选择状态信息； 根据所述目标任务节点之前的各任务节点的选择状态信息，生成所述目标任务节点的一个样本特征向量；以及，将所述目标任务节点在该时刻的选择状态信息作为所述目标任务节点的一个样本标签； 根据所有所述样本特征向量和所述样本标签训练得到所述任务分支预测模型； 所述任务分支预测模型用于在众核芯片执行当前任务节点的情况下，预测出当前任务节点的下一个任务节点，以使所述下一个任务节点的任务配置信息加载至所述众核芯片中与所述下一个任务节点对应的核心簇内。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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