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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利用于训练以及用于运行有多任务能力的人工神经网络的方法、有多任务能力的人工神经网络和设备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：CN113330459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202080011535.2，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权用于训练以及用于运行有多任务能力的人工神经网络的方法、有多任务能力的人工神经网络和设备是由D·巴里亚米斯设计研发完成，并于2020-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于训练以及用于运行有多任务能力的人工神经网络的方法、有多任务能力的人工神经网络和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及用于应用有多任务能力的人工神经网络KNN的经改善的可能性。尤其是，本发明提出一种用于训练有多任务能力的KNN110的方法。在此，为通过KNN110的第一信息流提供第一路径P1，其中所述第一路径P1将所述KNN110的输入层120与所述KNN110的至少一个跨任务中间层130耦合，所述跨任务中间层对于所述KNN110的多个彼此不同的任务是共同的，并且所述第一路径P1将所述至少一个跨任务中间层与来自多个彼此不同的任务A，B的相应的任务特定的KNN分段140耦合。此外，经由所述输入层120和所述第一路径P1输送用于训练跨任务参数的第一训练数据，所述跨任务参数对于所述KNN110的多个彼此不同的任务是共同的。此外，为通过所述KNN110的与所述第一信息流不同的第二信息流提供至少一个任务特定的第二路径P2，其中所述第二路径P2将所述KNN110的输入层120与来自多个彼此不同的任务的任务特定的KNN分段140中的仅一部分耦合，并且经由所述第二路径P2输送用于训练任务特定的参数的第二训练数据。

本发明授权用于训练以及用于运行有多任务能力的人工神经网络的方法、有多任务能力的人工神经网络和设备在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的用于训练有多任务能力的人工神经网络110KNN的方法， 其中KNN被设立为处理输送给KNN的图像以用于借助于KNN执行多个不同的任务， 其中所述多个不同的任务包括至少一个第一任务A和第二任务B， 其中所述第一任务A是交通标志并且第二任务B是语义场景分割， 所述方法具有步骤： -为通过KNN110的第一信息流提供第一路径P1，其中所述第一路径P1将所述KNN110的输入层120与所述KNN110的至少一个跨任务中间层130耦合，所述跨任务中间层对于所述KNN110的多个彼此不同的任务是共同的，并且所述第一路径P1将所述至少一个跨任务中间层130与来自多个彼此不同的任务A，B的相应的任务特定的KNN分段140耦合， -经由所述输入层120和所述第一路径P1输送用于训练跨任务参数的第一训练数据，所述跨任务参数对于所述KNN110的多个彼此不同的任务是共同的， -为通过所述KNN110的与所述第一信息流不同的第二信息流提供至少一个任务特定的第二路径P2，其中所述第二路径P2将所述KNN110的输入层120与来自多个彼此不同的任务的任务特定的KNN分段140中的仅一部分耦合，并且 -经由所述第二路径P2输送第二训练数据并且根据所述第二训练数据仅训练任务特定的参数。

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