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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种面向ECG监测的SNN学习加速器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：CN121052316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511598847.9，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种面向ECG监测的SNN学习加速器是由马德;毛家达;胡有能;金孝飞;李一涛设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向ECG监测的SNN学习加速器在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向ECG监测的SNN学习加速器，其包括寄存器配置模块、异步全局控制模块、异步神经网络控制模块、异步二分类CNN模块、异步四分类SNN模块、异步权重更新模块、以及内存管理模块，首先，该加速器对应电路构建双层动态网络，分层式动态功耗管理，通过初级异常检测的二分类CNN网络选择性激活高精度次级异常检测的四分类SNN网络；其次，该加速器支持片上的推理和高效学习，在保证用户数据隐私安全的前提下，有效消除不同个体的ECG特征差异；最后，该电路使用脉冲神经网络和异步逻辑电路进行控制，相比同步网络而言大大减少功耗。

本发明授权一种面向ECG监测的SNN学习加速器在权利要求书中公布了：1.一种面向ECG监测的SNN学习加速器，其特征在于，其采用全异步逻辑的双层动态网络，双层动态网络包括处于上层的二分类CNN和处于下层的四分类SNN，支持高效片上学习并以极低功耗监测并处理用户ECG信号数据，包括： 寄存器配置模块，其对外用户提供可配置接口，用于存储配置信息，其中配置信息包括双层动态网络的结构信息和运行模式； 异步全局控制模块，用于接收和分发寄存器的配置信息，监控并控制所有模块状态； 异步神经网络控制模块，用于神经网络状态控制，接收输入配置信息，动态调控双层动态网络的运行模式； 异步二分类CNN模块，用于加速器的数据预分类，即调用上层二分类CNN对ECG信号数据进行二分类推理，若推理结果为正常则结束本次推理，关闭二分类CNN，反之则发出使能信号激活下层高精度的四分类SNN，并发出本段异常ECG信号数据； 异步四分类SNN模块，用于加速器的高精度推理，即下层四分类SNN由上层CNN激活，接收来自异步神经网络控制模块和异步二分类CNN模块的控制信号，利用事件驱动特性，跳过大部分经上层CNN网络预处理后的正常ECG信号数据，对异常ECG信号数据进行正常、室上性早搏、室性早搏以及房颤的四分类推理； 异步权重更新模块，其若干个基本计算单元，能同时满足资源分时复用和并行计算需求，用于加速器中双层动态网络训练过程中的权重更新操作； 内存管理模块，用于进行训练和推理计算过程中的膜电位值、资格轨迹值和神经元状态管理、各层权重存储管理和分配以及外部数据交互操作。

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