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龙图腾网获悉墨奇科技(北京)有限公司申请的专利任务处理方法、神经网络的训练方法、装置、设备和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：CN117078977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210488516.X，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权任务处理方法、神经网络的训练方法、装置、设备和介质是由邰骋;汤林鹏设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本任务处理方法、神经网络的训练方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种任务处理方法、神经网络的训练方法、装置、设备和介质，涉及人工智能技术领域。任务处理方法包括：获取第一数据和第二数据；获取第一数据和第二数据各自的第一尺度的图表示和第二尺度的图表示，第二尺度低于第一尺度，每一尺度的图表示包括该尺度的节点，每一尺度的节点包括向量类型的属性，每一数据的至少一个尺度的节点是通过对与该数据对应的稠密数据进行稀疏化而得到的，每一数据的至少一个尺度的图表示包括表征该尺度节点相对关系的邻接边；分别对第一数据和第二数据进行第一尺度和第二尺度的图匹配，以得到第一匹配结果和第二匹配结果；基于第一匹配结果和或第二匹配结果，确定多尺度匹配结果并进一步确定任务处理结果。

本发明授权任务处理方法、神经网络的训练方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种任务处理方法，包括： 获取第一数据和第二数据，所述第一数据和所述第二数据分别为图像数据、音频数据、文本数据、分子结构数据和序列数据中的一者，所述序列数据是蛋白质序列数据和基因序列数据中的一者； 获取所述第一数据和所述第二数据各自的第一尺度的图表示，所述第一尺度的图表示包括至少一个第一尺度的节点，其中，所述第一尺度的节点具有属性，所述第一尺度的节点的属性包括向量类型的属性； 获取所述第一数据和所述第二数据各自的第二尺度的图表示，所述第二尺度低于所述第一尺度，所述第二尺度的图表示包括至少一个第二尺度的节点，其中，所述第二尺度的节点具有属性，所述第二尺度的节点的属性包括向量类型的属性，其中，所述第一数据和所述第二数据中的每一个数据的至少一个尺度的节点是通过对与该数据对应的稠密数据进行稀疏化而得到的，所述每一个数据的至少一个尺度的图表示包括至少一个邻接边，所述至少一个邻接边中的每一个邻接边用于表征同一尺度的两个节点的相对关系，所述邻接边具有属性； 将所述第一数据的第一尺度的图表示和所述第二数据的第一尺度的图表示进行图匹配，以得到第一匹配结果； 将所述第一数据的第二尺度的图表示和所述第二数据的第二尺度的图表示进行图匹配，以得到第二匹配结果； 基于所述第一匹配结果和所述第二匹配结果，确定多尺度匹配结果；以及基于所述多尺度匹配结果，确定任务处理结果，其中，每一个数据的多尺度图表示包括该数据的第一尺度的图表示和第二尺度的图表示，该数据的多尺度图表示包括至少一个从属边，所述至少一个从属边中的每一个从属边用于表征不同尺度的两个节点的从属关系，所述从属边具有属性。

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