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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司申请的专利一种基于AI芯片的任务处理方法和装置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：CN115879518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211537581.3，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权一种基于AI芯片的任务处理方法和装置是由葛康康设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI芯片的任务处理方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于AI芯片的任务处理方法和装置，所述方法包括：构建脉冲神经网络模型；采用预置的阈值预测模型和带泄漏整合发放模型，对所述脉冲神经网络模型中至少包括脉冲触发阈值和膜电位在内的参数进行优化；接收任务请求，并确定所述任务请求的任务类型；根据所述任务类型，确定目标脉冲神经网络模型，并调用所述目标脉冲神经网络模型对所述任务请求进行处理，得到处理结果。通过本发明实施例，实现了在AI芯片中调用优化后的脉冲神经网络模型进行任务处理，且通过对脉冲神经网络模型中括脉冲触发阈值和膜电位进行优化，提升了模型处理效率。

本发明授权一种基于AI芯片的任务处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于AI芯片的任务处理方法，其特征在于，所述方法包括： 构建脉冲神经网络模型； 采用预置的阈值预测模型和带泄漏整合发放模型，对所述脉冲神经网络模型中至少包括脉冲触发阈值和膜电位在内的参数进行优化；其中，所述阈值预测模型为基于贝叶斯定理构建的数据模型； 接收任务请求，并确定所述任务请求的任务类型； 根据所述任务类型，确定目标脉冲神经网络模型，并调用所述目标脉冲神经网络模型对所述任务请求进行处理，得到处理结果； 所述采用预置的阈值预测模型和带泄漏整合发放模型，对所述脉冲神经网络模型中至少包括脉冲触发阈值和膜电位在内的参数进行优化，包括： 采用阈值预测模型，优化所述脉冲神经网络模型中脉冲触发阈值，并采用带泄漏整合发放模型，优化所述脉冲神经网络模型中膜电位； 所述采用阈值预测模型，优化所述脉冲神经网络模型中脉冲触发阈值，包括： 获取所述脉冲神经网络模型的历史脉冲输入数据； 采用预置的阈值预测模型，根据所述历史脉冲输入数据，预测脉冲输入突触与脉冲触发阈值之间的关系，并基于所述脉冲输入突触与脉冲触发阈值之间的关系，对所述脉冲神经网络模型中脉冲触发阈值进行优化； 所述采用带泄漏整合发放模型，优化所述脉冲神经网络模型中膜电位，包括： 获取所述脉冲神经网络模型中突触电位的漏电数据； 采用预置的带泄漏整合发放模型，根据所述漏电数据，对所述脉冲神经网络模型中膜电位进行优化。

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