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龙图腾网获悉四川华鲲振宇智能科技有限责任公司;北京华鲲振宇智能科技有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的服务器数据处理方法及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：CN120386637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510875222.6，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于深度学习的服务器数据处理方法及系统是由杨丹设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的服务器数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的服务器数据处理方法及系统，旨在解决多模态数据处理中模态融合效率低、模型适配性差和资源利用率不足的问题。首先对混合待处理数据进行预处理并划分为结构化数据、图像数据、文本数据和时序数据子集；构建时变神经网络拓扑结构，基于服务器负载和数据特征动态调整网络边权重，实现多模态特征的初步提取与关联捕捉；利用注意力机制的跨模态特征提取器生成融合特征向量；通过动态自适应数据处理模块匹配深度学习模型进行并行处理；最后基于处理效率、资源占用率和准确率构建强化学习奖励函数，对模型进行联合迭代优化。

本发明授权一种基于深度学习的服务器数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的服务器数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：服务器获取混合待处理数据，对所述混合待处理数据进行预处理，将预处理后的混合待处理数据划分为结构化数据、图像数据、文本数据和时序数据四个子集； S2：构建时变神经网络拓扑结构，将四个子集分别输入时变神经网络拓扑结构中的相应分支进行初步特征提取，所述时变神经网络拓扑结构根据输入数据对网络边连接权重进行动态调整； S3：捕捉不同模态数据特征之间的关联特征得到跨模态关联特征，基于跨模态关联特征进行融合处理得到融合特征向量； S4：构建自适应数据处理模块，在自适应数据处理模块中设置多个深度学习网络模型，自适应数据处理模块基于所述融合特征向量为混合待处理数据匹配相应深度学习网络模型进行处理； S5：计算数据处理过程中的处理效率、资源占用率、处理准确率，以处理效率、资源占用率、处理准确率建立强化学习算法的奖励函数，基于奖励函数对深度学习网络模型进行联合迭代优化； S6：基于联合迭代后的深度学习网络模型对实时的混合待处理数据进行处理获取多模态数据处理结果。

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四川华鲲振宇智能科技有限责任公司;北京华鲲振宇智能科技有限责任公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市高新区天府大道北段28号1栋2单元24层1、2、3、4、5、6、7、8、9号；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”。