买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京爱宾果科技有限公司申请的专利用于人工智能学习模式的数据存储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：CN120723945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511256156.0，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权用于人工智能学习模式的数据存储方法是由张建忠;吕远;闵海波设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于人工智能学习模式的数据存储方法在说明书摘要公布了：本发明公开了用于人工智能学习模式的数据存储方法，涉及计算机数据存储技术领域，步骤一在边缘通过单调写序号将多源感知流实时归并成块，以提供可重放时序；步骤二对块执行异步纠删编码并计算默克尔根写入本地缓存，实现容损与完整性双保障；步骤三根据网络按序推送切片与根至对象存储并调用时间旅行接口固化增量快照；步骤四云端监听快照哈希事件，差分扫描写序号链，利用切片重建缺口并刷新索引，保持持续一致；步骤五训练进程生成默克尔证明在线校验样本，损坏数据即刻插值修复并记录审计链；步骤六训练结束后生成沿革清单与冻结根并异步清理冗余切片，更新版本表，最终形成单指纹可追溯的成本归档。

本发明授权用于人工智能学习模式的数据存储方法在权利要求书中公布了：1.用于人工智能学习模式的数据存储方法，其特征在于：包括， 在边缘高速吸收层为多源数据流分配单调写序号并实时归并成样本块，为后续纠删编码与对账比对提供可靠时序并确保故障可重放； 基于所述写序号对样本块执行异步纠删编码生成跨节点冗余切片，并计算默克尔根一并写入本地缓存，供完整性校验及差分扫描； 边缘侧按所述写序号顺序经带宽感知复制管道，将切片及默克尔根推送对象存储，并调用时间旅行接口固化增量快照并记录回溯标记； 云端训练调度器监听快照事件触发差分扫描，比对写序号链，若检测缺口即用所述冗余切片重建缺失区段并刷新时间旅行索引保持一致；其中，写序号链由逻辑时钟频率及进位窗口尺寸联合确定的双段式写序号函数产生，所述写序号在多线程环境下保持全局单调递增并在计数溢出前通过窗口折叠避免回绕； 且与块归并缓存绑定用于指导多源感知流的窗口化拼接，所述块归并缓存容量限定并按所述写序号先后顺序循环出队； 训练进程回放采样时为每样本生成默克尔证明验证完整性，校验失败即标记损坏样本并采用预测一致性插值修复，同时记录修复事件； 训练结束后在写静默窗口冻结快照生成沿革记录并锁定冻结根，随后异步删除冗余切片释放缓存空间，修订对象存储版本表生成审计最终根； 在生成所述样本块后调用异步纠删编码排队器，所述异步纠删编码排队器根据归并块到达间隔及历史缺块率计算优先级并写入可抢占式优先队列，将优先级最高的块输入纠删编码器； 在切片层附加时间戳索引与默克尔根摘要并以键值方式写入本地缓存，以保证块与元数据的原子一致，所述键值对存储于高速固态缓存的预留事务区中； 异步纠删编码采用可调冗余比的范德蒙德矩阵，动态调节数据片数与校验片数并利用带宽感知片分布算法将生成切片按指数概率分散至多节点； 所述异步纠删编码排队器以到达间隔、缺块率及链路余量为参数实时排序，确保数据片优先写入高带宽节点而校验片随负载弹性分布，所述多节点包括边缘节点和中心节点。

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北京爱宾果科技有限公司，其通讯地址为：100000 北京市石景山区群明湖大街6号院2号楼2层201-34；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。