辉达公司N·亚科文科获国家专利权
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龙图腾网获悉辉达公司申请的专利利用深度学习进行序列变异检测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：CN111933213B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202010299177.1，技术领域涉及：G16B20/20；该发明授权利用深度学习进行序列变异检测是由N·亚科文科;J·伊瑟瑞尔;A·拉尔;M·维拉;胡振设计研发完成，并于2020-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本利用深度学习进行序列变异检测在说明书摘要公布了：公开了一种利用深度学习进行序列变异检测。本公开提供了使用候选变异信息的嵌入和深度学习模型来准确和有效地检测生物聚合物测序数据，特别是次优测序数据中的变异的方法、系统和计算机程序产品。
本发明授权利用深度学习进行序列变异检测在权利要求书中公布了：1.一种利用深度学习进行序列变异检测的方法，包括： 生成包括多个生物聚合物序列读取的多个嵌入； 至少部分地基于所述多个嵌入，在所述序列读取中检测一个或更多个候选变异，其中检测包括利用深度学习模型来处理所述嵌入； 用一系列一维卷积层对所述嵌入进行转换； 对所述一系列一维卷积层的输出进行最大值池化和平均值池化； 用输出对所述候选变异的检测的一系列全连接层对最大值池化和平均值池化的输出进行转换； 使用直接输出到所述全连接层的一系列降维层对来自所述一系列一维卷积层中的至少一个的输出进行转换， 其中所述方法包括训练所述深度学习模型，其中训练包括： 生成次优候选变异信息的多个嵌入，其中所述信息包括多个序列读取，以及模型参考序列的嵌入； 使用深度学习模型处理所述嵌入，所述深度学习模型检测所述次优候选变异；和 通过调整所述深度学习模型的参数，使在对相对于所述模型参考序列的真实候选变异的所述次优候选变异进行检测时的错误最小化。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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