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权利要求与技术特征

F 其特征在于，所述第一处理节点包括来自所述第二处理节点的单独的硬件核。

G 其特征在于，所述第一处理节点包括学习处理核。

H 其特征在于，所述学习处理核被配置有比所述第二处理节点更多的资源。

I 其特征在于，学习是离线地实现的。

J 其特征在于：所述第一处理节点包括学习处理核
K 所述第二处理节点包括静态处理核
L 交换包括： 将所述静态处理核的状态复制到所述学习处理核
M 将输入路由至所述学习处理核，以使得所述学习处理核纳入所述静态处理核的功能
N 返回包括： 将所述学习处理核的状态复制到所述静态处理核
O 将控制返回给经修改的静态处理核。

P 其特征在于，所述交换包括分配所述第一处理节点的资源以用于从所述第二处理节点处理所述人工神经网络的所述部分。

Q 其特征在于，所述第一处理节点包括调试核。

R 其特征在于，所述交换在系统性能低于阈值时被触发。

S 其特征在于，所述返回在系统性能高于阈值时被触发。

T 其特征在于，所述交换或返回在电源被施加于系统时被触发。

U 包括：存储器
V 耦合至所述存储器的至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置成：在运行时间期间，将所述神经网络的一部分从第二处理节点热交换至第一处理节点达一预定义时间段
W 用所述第一处理节点来执行所述神经网络的所述部分
X 在所述预定义时间段之后将所述神经网络的所述部分返回给所述第二处理节点
Y 用所述第二处理节点来执行所述神经网络的所述部分，其中所述人工神经网络的所述部分包括深度置信网络的层。

Z 其特征在于，所述第一处理节点包括来自所述第二处理节点的单独的硬件核。
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