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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利用于对顺序数据的改进的时间处理的方法和计算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：CN116601682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202180083068.9，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权用于对顺序数据的改进的时间处理的方法和计算系统是由袁梁哲;王永喆设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于对顺序数据的改进的时间处理的方法和计算系统在说明书摘要公布了：系统和方法可以包括或利用机器学习模型例如，卷积神经网络，该模型包括一个或多个时间残差连接。特别是，每个时间残差连接可以分别将由模型的当前实例化从当前顺序输入生成的一个或多个中间特征数据集供应到应用于处理一个或多个其他顺序输入的机器学习模型的一个或多个其他实例化。例如，机器学习模型的其他实例化可以包括：被应用于处理序列中跟随当前顺序输入的一个或多个后续顺序输入的机器学习模型的后续实例化，和或被应用于处理序列中在当前顺序输入先前的一个或多个先前顺序输入的机器学习模型的先前实例化。

本发明授权用于对顺序数据的改进的时间处理的方法和计算系统在权利要求书中公布了：1.一种用于对顺序数据的改进的时间处理的计算系统，所述计算系统包括： 一个或多个处理器；以及 一个或多个非暂时性计算机可读介质，所述一个或多个非暂时性计算机可读介质集中存储： 机器学习卷积神经网络，所述机器学习卷积神经网络包括一个或多个时间残差连接，所述一个或多个时间残差连接分别向被应用于处理一个或多个其他顺序输入的机器学习卷积神经网络的一个或多个其他实例化供应从当前顺序输入生成的一个或多个中间特征数据集；以及 指令，所述指令当由所述一个或多个处理器执行时，使所述计算系统执行操作，所述操作包括： 对于包括在序列中的多个顺序输入中的每一个： 利用所述机器学习卷积神经网络的当前实例化的至少一部分来处理所述当前顺序输入，以生成当前中间特征数据集； 存储所述当前中间特征数据集，用于提供给被应用于处理所述序列中在所述当前顺序输入后续的一个或多个后续顺序输入的所述机器学习卷积神经网络的一个或多个后续实例化； 访问由被应用于处理所述序列中在所述当前顺序输入先前的一个或多个先前顺序输入的所述机器学习卷积神经网络的一个或多个先前实例化生成的一个或多个先前中间特征数据集；以及 至少部分地基于所述当前中间特征数据集和所述一个或多个先前中间特征数据集，从所述机器学习卷积神经网络的所述当前实例化生成模型输出。

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谷歌有限责任公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；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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