恭喜山东大学王淑鹏获国家专利权
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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利用于处理异质训练任务种群的分布式AI训练方法及系统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：CN119761462B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510264628.0，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权用于处理异质训练任务种群的分布式AI训练方法及系统是由王淑鹏;王光臣;聂天洋;吴臻;张慧;贾俊青;蒋晓芸设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于处理异质训练任务种群的分布式AI训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了用于处理异质训练任务种群的分布式AI训练方法及系统，属于人工智能深度学习领域，包括：实时采集分布式AI训练相关的数据；将采集的数据进行统一处理并构建任务状态矩阵和资源状态矩阵；构建大规模多种群平均场博弈模型：将任务的训练进度、任务的资源请求策略、全局任务分配和资源使用情况以及任务间的资源竞争与同步导致的影响分别作为状态变量、控制变量、系统状态以及非局部相互作用构建出大规模多种群平均场博弈模型；对上述大规模多种群平均场博弈模型求解，并基于求解结果生成最优资源分配策略，分配任务所需的计算资源并确保节点负载均衡。
本发明授权用于处理异质训练任务种群的分布式AI训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.用于处理异质训练任务种群的分布式AI训练方法，其特征是，包括：实时采集分布式AI训练相关的数据；将采集的数据进行统一处理并构建任务状态矩阵和资源状态矩阵，任务状态矩阵表示任务的资源需求及其相互依赖关系，资源状态矩阵表示计算节点的可用资源分布；构建大规模多种群平均场博弈模型：将任务的训练进度、任务的资源请求策略、全局任务分配和资源使用情况以及任务间的资源竞争与同步导致的影响分别作为状态变量、控制变量、系统状态以及非局部相互作用构建出大规模多种群平均场博弈模型；对上述大规模多种群平均场博弈模型求解，并基于求解结果生成最优资源分配策略，分配任务所需的计算资源并确保节点负载均衡。
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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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