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龙图腾网恭喜谷歌有限责任公司申请的专利用于提供具有可调节计算需求的机器学习模型的系统和方法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：CN112868033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：201980056728.7，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权用于提供具有可调节计算需求的机器学习模型的系统和方法是由M.沙里夫;A.沙马;A.莫德文特西夫设计研发完成，并于2019-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于提供具有可调节计算需求的机器学习模型的系统和方法在说明书摘要公布了：公开了一种计算设备，该计算设备包括至少一个处理器和机器学习模型。机器学习模型可以包括多个块和所述多个块中的两个或跟多个块之间的一个或多个残差连接。机器学习模型可以配置为接收模型输入，并且响应于模型输入的接收，输出模型输出。机器学习模型可以被配置为执行操作，操作包括确定资源分配参数，该资源分配参数与在推理时间对机器学习模型的系统资源的期望分配相对应；基于资源分配参数停用机器学习模型的多个块的子集；将模型输入输入到多个块的子集被停用的机器学习模型中；以及接收模型输出作为机器学习模型的输出。

本发明授权用于提供具有可调节计算需求的机器学习模型的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种计算设备，包括：至少一个处理器；机器学习模型，包括多个块和所述多个块中的两个或更多个块之间的一个或多个残差连接，其中所述机器学习模型被配置为接收模型输入，并且响应于模型输入的接收，输出模型输出；至少一个有形的、非瞬时性计算机可读介质，所述计算机可读介质存储指令，所述指令当由所述至少一个处理器执行时使得所述至少一个处理器执行操作，所述操作包括：在所述机器学习模型被用于生成模型输出的推理时间之前：确定资源分配参数，所述资源分配参数与在推理时间对所述机器学习模型的系统资源的期望分配相对应；基于所述资源分配参数选择所述机器学习模型的多个块的子集；以及停用所述机器学习模型的多个块的子集以产生调整的机器学习模型；并且在推理时间：将所述模型输入输入到所述多个块的子集被停用的调整的机器学习模型；以及接收所述模型输出作为所述调整的机器学习模型的输出。

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谷歌有限责任公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；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”。