恭喜上海交通大学田钰康获国家专利权
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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利用于GPU上网络加速的点云神经网络模型优化结构及电子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：CN114819071B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210405262.0，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权用于GPU上网络加速的点云神经网络模型优化结构及电子设备是由田钰康;梁晓峣;景乃锋;官惠泽设计研发完成，并于2022-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于GPU上网络加速的点云神经网络模型优化结构及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于GPU上网络加速的点云神经网络模型优化结构及电子设备，在所述点云神经网络模型结构中：将采样层分为两个阶段：计算距离矩阵阶段与选点阶段；聚类层根据距离矩阵选取中心点的临近点；根据空间距离的最远点采样改进多层SA模块。本发明通过更改神经网络结构和神经网络中某些算子的计算方式，达到加速神经网络计算的效果，是对点云神经网络的一种比较通用的加速，可以适配多种点云神经网络。
本发明授权用于GPU上网络加速的点云神经网络模型优化结构及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种用于GPU上网络加速的点云神经网络模型优化结构，其特征在于：在所述点云神经网络模型结构中：将采样层分为两个阶段：计算距离矩阵阶段与选点阶段；所述计算距离矩阵阶段与选点阶段包括：计算距离阶段采用并行的方式获得所有点与点之间的距离矩阵，再将所述距离矩阵送入所述选点阶段进行最远点采样，同时将所述距离矩阵保留在内存中，以为需要使用距离的算子进行复用；在计算距离阶段中，将所述距离矩阵分解为多个子块，每个线程块负责其中一个子块；聚类层根据距离矩阵选取中心点的临近点；根据空间距离的最远点采样改进多层SA模块。
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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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