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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利应用在神经网络数据处理中的向量融合计算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：CN114595805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210180455.0，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权应用在神经网络数据处理中的向量融合计算方法及装置是由王峥;肖玺设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用在神经网络数据处理中的向量融合计算方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及神经网络领域，具体涉及一种应用在神经网络数据处理中的向量融合计算方法及装置，该方法及装置采用指令集控制的方式，将两种不同的Route算子和Shortcut算子在指令集中编码成不同的参数，通过状态机的方式控制系统的运行，指令集的SRAM存储网络各层的功能信息，然后在状态机的解码状态下对其进行解码，当解码出指令集的算子类型是Route或者Shortcut时，然后进行相应的算子处理。因为Route和Shortcut两个算子都是对网络层中的两个中间层进行数据处理，不管是进行拼接还是对应位置数据相加，都使得输出特征图的特征信息增加了，图片的后续处理精度都会得到提升。

本发明授权应用在神经网络数据处理中的向量融合计算方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种应用在神经网络数据处理中的向量融合计算方法，其特征在于，包括以下步骤： 采用指令集控制的方式，将两种不同的Route算子和Shortcut算子在指令集中编码成不同的参数； 通过状态机的方式控制系统的运行，指令集的SRAM存储网络各层的功能信息，然后在状态机的解码状态下对其进行解码； 当解码出指令集的算子类型是Route或者Shortcut时，然后进行相应的算子处理；其中： 所述Route算子将不同层的网络数据进行拼接，使得输出网络层兼顾到开始的特征信息；所述Route算子结合了多层的特征图的特征信息，将其数据进行拼接结合成一个新的特征图，新的特征图不仅特征信息数据量增加，而且会结合不同网络层特征信息； 所述Shortcut算子通过将两层中间层的网络数据进行相加处理得到新的输出特征图的图片数据；所述Shortcut算子中特征图的对应像素点的数据发生变化，新的输出特征图的对应像素点的数据是由两层的中间网络层的对应像素点的数据相加得到。

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中国科学院深圳先进技术研究院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068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”。

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