中国科学院计算技术研究所刘宇航获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利基于神经网络辅助模拟退火的动态二进制翻译方法及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：CN119987787B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510467133.8，技术领域涉及：G06F8/52；该发明授权基于神经网络辅助模拟退火的动态二进制翻译方法及装置是由刘宇航;李浩铨设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于神经网络辅助模拟退火的动态二进制翻译方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于神经网络辅助模拟退火的动态二进制翻译方法及装置，该动态二进制翻译方法包括：生成运行命令的优化选项；预测运行命令对应的最优优化选项取值向量；以该最优优化选项取值向量为模拟退火探索作业的起始输入，探索运行命令进行二进制翻译的最佳优化选项；基于最佳优化选项，对该运行命令进行二进制翻译。本发明通过高度自动化的流程，确保了从数据流到控制流的无缝衔接，各模块之间自动传递数据并协同工作，避免人工干预的可能错误和延误，提高优化过程的效率和稳定性；同时，能够自动监控并调整参数，确保整个过程既具广域探索能力，也能在后期精准收敛，达到优化目标。
本发明授权基于神经网络辅助模拟退火的动态二进制翻译方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络辅助模拟退火的动态二进制翻译方法，其特征在于，包括： 根据目标应用的运行命令，生成二进制翻译的多个优化选项，量化与该优化选项的翻译效率对应的灵敏度，按该灵敏度排序，依据排序结果将该优化选项划分至多个探索权重的优化选项集合；构建粗粒度探索模型，基于该运行命令，预测该运行命令对应的最优优化选项取值向量，其中，以该目标应用的配置参数及对应的优化选项为训练数据，对神经网络模型进行训练，得到该粗粒度探索模型； 设定模拟退火探索作业的初始参数，以该最优优化选项取值向量为模拟退火探索作业的起始输入，于该优化选项集合探索该运行命令进行二进制翻译的最佳优化选项； 基于该最佳优化选项，对该运行命令进行二进制翻译。
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