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龙图腾网获悉共达地创新技术(深圳)有限公司申请的专利神经网络结构搜索、模型发布方法、电子设备和存储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：CN114492742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210033810.1，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权神经网络结构搜索、模型发布方法、电子设备和存储介质是由李桂友;吴招乐;李少华;李尧;邹中元;赵丛设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络结构搜索、模型发布方法、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种神经网络结构搜索、模型发布方法、电子设备和存储介质。方法包括：获取第一应用平台的第一信息，第一信息用于指示第一应用平台的第一算力值；获取第二信息，第二信息用于指示第二应用平台在运行不同计算量的模型时的性能参数；基于预设的换算规则，根据第一应用平台的第一信息，对第二信息进行换算，得到第三信息；获取目标模型的目标性能参数，根据目标性能参数在第三信息中确定目标模型的计算量；根据目标模型的计算量，在预设的超网络中搜索得到目标模型；得到的目标模型在第一应用平台应用时，能够充分利用第一应用平台的计算能力，且第一应用平台的计算能力能够保证目标模型具有较高的运行效率。

本发明授权神经网络结构搜索、模型发布方法、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络结构搜索方法，其特征在于，包括： 获取第一应用平台的第一信息，所述第一信息用于指示所述第一应用平台的第一算力值； 获取第二信息，所述第二信息用于指示第二应用平台在运行不同计算量的模型时的性能参数； 基于预设的换算规则，根据所述第一应用平台的第一信息，对所述第二信息进行换算，得到第三信息； 获取目标模型的目标性能参数，根据所述目标性能参数在所述第三信息中确定所述目标模型的计算量； 根据所述目标模型的计算量，在预设的超网络中搜索得到所述目标模型； 其中，所述性能参数包括处理时间，所述基于预设的换算规则，根据所述第一应用平台的第一信息，对所述第二信息进行换算，得到第三信息，包括：将所述第二信息中不同计算量对应的处理时间除以第一比值得到所述第三信息，所述第一比值是所述第一算力值与所述第二应用平台的第二算力值的比值；或者 所述性能参数包括处理帧率，所述基于预设的换算规则，根据所述第一应用平台的第一信息，对所述第二信息进行换算，得到第三信息，包括：将所述第二信息中不同计算量对应的处理帧率乘以第一比值得到所述第三信息，所述第一比值是所述第一算力值与所述第二应用平台的第二算力值的比值。

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