好的，作为一名资深专利代理师，我将对提供的对比文件与目标专利权利要求进行严谨的创造性评估。本次评估严格遵循您提供的判断标准和输出格式。
**对比文件名称：** 2013-01-09_EP2211262A_发明公开_EP2211262A2 Storage subsystem and storage system architecture performing storage virtualization and method thereof
**目标专利名称：** CN106796667B 动态空间目标选择
**本次调用的模型名称：** GPT-4
### 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断 | 对比文件原文引用 (段落/部分) | 公开性论述 |
| **技术特征A**：包括：将多个目标中的每个目标映射到目标地图中的不同位置，<br>**判断：未公开** | [0021] ... 每个PV可以被划分为一个或多个物理媒体区段（下文简称ME）以提供给虚拟化层202。每个ME使用一个区段作为存储数据的单位。... 虚拟化层202用于管理由RAID层204表示的ME以生成虚拟池（VP）... 并生成一个或多个虚拟卷（VV）...，并将VV呈现给主机10以通过IO请求进行数据访问。 | 对比文件公开了将物理存储空间（物理卷PV）映射为逻辑单元（媒体区段ME），并将这些ME组合成虚拟池（VP）和虚拟卷（VV）呈现给主机。这属于存储空间的逻辑映射和虚拟化管理。目标专利中的“目标”是机器人设备在空间环境中需要选择的对象（如物体、位置），而“目标地图”是这些空间位置在神经网络中的表示。两者领域（存储系统 vs. 神经形态机器人控制）、映射对象（存储单元 vs. 空间目标）和目的（数据访问 vs. 目标选择决策）均完全不同，本领域技术人员无法从中毫无疑义地得出或合理推断出目标专利的技术特征A。 |
| **技术特征B**：所述目标地图包括空间环境中相对于机器人设备的位置的多个位置，<br>**判断：未公开** | [0021] ... 虚拟化层202用于管理由RAID层204表示的ME以生成虚拟池（VP）... 并生成一个或多个虚拟卷（VV）...，并将VV呈现给主机10以通过IO请求进行数据访问。 | 对比文件中的“虚拟池（VP）”或“虚拟卷（VV）”是存储空间的逻辑表示，其“位置”是指存储介质上的逻辑块地址（LBA），与物理存储设备相关，但与机器人所处的物理空间环境无关。目标专利的“目标地图”明确限定为“空间环境中相对于机器人设备的位置”，即一种自我中心式的空间表示。对比文件完全没有涉及物理空间环境或机器人设备。 |
| **技术特征C**：每个位置由所述人工神经网络中的神经元表示<br>**判断：未公开** | 全文未提及“神经元”（neuron）或“人工神经网络”（artificial neural network）。 | 对比文件涉及的是存储子系统架构、控制器、主机、代理等计算机硬件和软件模块，其核心是存储虚拟化技术。目标专利的核心是使用人工神经网络进行动态目标选择，其基本单元是“神经元”。对比文件完全没有公开或暗示使用神经元来表示任何信息。这是根本性的技术领域和实现手段的差异。 |
| **技术特征D**：以及通过控制至所述人工神经网络的神经元的失衡量来动态地修改目标选择函数以使所述机器人设备偏向或偏离候选目标地移动，<br>**判断：未公开** | [0071] ... 每次执行迁移操作时，虚拟化层202A将执行迁移操作的ME的VCSN增加1，并通知与该ME相关联的子系统处的VCSN代理... VCSN代理将使用VCSN值来确定实际接收到的IO请求（或称为IO访问命令）的有效性。<br>[0120] ... 在步骤906，如果步骤905的确定结果显示IO请求携带的VCSN无效，VCSN代理将拒绝该IO请求并结束过程。 | 对比文件公开了通过更新“有效性检查序列号（VCSN）”来动态控制IO请求的有效性，这是一种在数据迁移等操作后确保数据访问一致性的机制。虽然“动态修改”和“控制…量”在字面上有相似之处，但两者的目的和对象截然不同。目标专利的“失衡量”是人工神经网络中连接（突触）的抑制性或兴奋性强度，用于影响神经元的激活，从而“修改目标选择函数”，最终目的是“使机器人设备偏向或偏离候选目标地移动”。对比文件的VCSN是一个序列号，用于验证数据访问命令的地址有效性，与神经网络、神经元连接、目标选择函数或机器人移动控制无关。 |
| **技术特征E**：所述失衡量基于偏置准则来激励至所述神经元的连接或抑制至所述神经元的连接，<br>**判断：未公开** | [0071] ... VCSN将由虚拟化层202A在每次迁移操作执行时递增... | 对比文件中VCSN的更新（递增）是基于“迁移操作”的发生，这是一个数据管理事件。目标专利的“失衡量”是基于“偏置准则”（如目标价值、历史访问记录等）来“激励或抑制”神经连接。前者是存储系统内部的事件驱动序列号更新，后者是面向行为决策的、基于特定准则的神经网络连接强度调整。两者在技术原理和作用上无任何关联。 |
| **技术特征F**：所述神经元代表与所述候选目标相对应的位置。<br>**判断：未公开** | 全文未提及“神经元”（neuron）或“候选目标”（candidate target）。 | 对比文件未公开“神经元”，因此更不可能公开神经元代表候选目标位置这一特征。 |
| **技术特征G**：其特征在于，所述连接包括耦合在每一对输入和输出神经元之间的中间神经元，并且所述动态地修改包括以下至少一者：动态地修改所述中间神经元的可兴奋性、动态地修改所述中间神经元与相应的输入和输出神经元对之间的突触权重的功效、或其组合。<br>**判断：未公开** | [0070] ... 在每个从属子系统20B、20C中，必须在RAID层204B、204C之上分别提供VCSN模块。对于本实施例，VCSN模块分别是VCSN代理205A、205B和205C，它们分别是主机代理110与RAID层204A、204B、204C之间的桥梁，用于处理读/写IO请求... VCSN代理205A、205B和205C验证从主机代理110发送的读/写SCSI命令的VCSN的有效性，以确定IO访问命令的地址的正确性。 | 对比文件中的“VCSN代理”作为主机代理与RAID层之间的中介，检查IO请求的有效性。这可以被宽泛地类比为一种“中间组件”。然而，目标专利的“中间神经元”是人工神经网络内部结构的一部分，是用于实现特定计算功能（如交叉抑制）的神经元模型。修改“中间神经元的可兴奋性”或“突触权重的功效”是神经形态计算中的特定操作。对比文件的VCSN代理是软件/固件模块，其功能是验证序列号，不涉及任何“可兴奋性”或“突触权重”的神经形态概念。两者在技术实质上有本质区别。 |
| **技术特征H**：其特征在于，所述动态地修改包括用外部输入来动态地修改。<br>**判断：隐含公开** | [0070] ... 主机代理110将向主子系统20A的虚拟化层202A发出数据位置查询命令，以查询主机10想要访问的数据的位置... 然后主机根据主子系统20A的虚拟化层202A的响应，直接在数据所在的子系统20A、20B、20C上执行数据访问。<br>[0193] ... 主机代理110向主子系统20A的虚拟化层202A发出专有的数据分布查询SCSI命令，以查询要访问的目标数据的物理位置信息。 | 对比文件公开了主机（或主机代理）通过向主存储节点（虚拟化层202A）发送“数据位置查询命令”这一外部输入，来获取数据的位置信息。主存储节点响应该命令，返回包含VCSN等信息的列表。这个过程可以被视为系统根据外部命令（外部输入）来动态更新或提供访问控制信息（VCSN）。虽然该“动态修改”的对象是数据访问路径和验证信息，而非目标选择函数，但从非常宽松的隐含公开标准来看，存在“外部输入触发系统动态更新相关信息”这一广义逻辑。因此，判断为隐含公开。 |
| **技术特征I**：其特征在于，所述动态地修改包括以下至少一者：动态地修改所述神经元的可兴奋性、动态地修改突触权重的功效、或其组合。<br>**判断：未公开** | 全文未提及“神经元可兴奋性”或“突触权重”。 | 这是目标专利特有的神经形态计算特征。对比文件完全不涉及神经元模型，因此不可能公开修改神经元属性或突触权重的技术手段。 |
| **技术特征J**：其特征在于，所述突触权重是至少针对输入突触、神经元之间的连接、或其组合的。<br>**判断：未公开** | 全文未提及“突触权重”。 | 同特征I，这是神经网络领域的专有概念，在存储虚拟化对比文件中没有对应物。 |
| **技术特征K**：其特征在于，所述目标选择函数基于以下至少一者：回报的抑制、选择了所述目标的对象的行为状态、时间段、所指派的任务、时间复用函数、从与多个人工神经网络相对应的多个任务中选择任务的事件、或其组合。<br>**判断：未公开** | [0071] ... VCSN将由虚拟化层202A在每次迁移操作执行时递增，并且在主机代理决定如何执行主机IO请求之前需要主机代理查询它时，每次都会更改VCSN。<br>[0143] ... 每次虚拟池中任何数据的实际位置发生更改，或者VPM或虚拟池本身的数据或状态发生需要主机在访问数据或卷之前重新查询VPM的变化时，VPM都会将与该ME相关联的VCSN递增1。 | 对比文件中VCSN的更新基于“迁移操作”、“需要主机重新查询的事件”等系统内部管理事件或状态变化。这些事件是存储系统维护和数据一致性的操作。目标专利的“目标选择函数”是基于机器人行为决策相关的准则，如“回报的抑制”、“行为状态”、“任务”等，这些准则旨在实现智能的、自适应的目标选择策略。两者在准则的性质和应用领域上完全不同，对比文件未公开任何与机器人行为决策相关的准则。 |
| **技术特征L**：其特征在于，每个任务对应于所述多个人工神经网络中的一个，并且每个人工神经网络是静态网络或动态网络。<br>**判断：未公开** | 全文未提及“人工神经网络”，也未提及任务与网络的对应关系。 | 该特征完全依赖于“人工神经网络”这一前提。由于对比文件未公开神经网络，因此该特征必然未被公开。 |
| **技术特征M**：其特征在于，进一步包括基于对所述人工神经网络的输入、来自所述人工神经网络的输出、或其组合中的至少一者来控制所述人工神经网络中的失衡量。<br>**判断：未公开** | [0070] ... 主机代理110根据列表向目标数据所在的RAID子系统发出IO请求... VCSN代理验证从主机代理110发送的读/写SCSI命令的VCSN的有效性... | 对比文件描述了基于来自主机的IO请求（输入）和来自主存储节点的VCSN信息（可视为一种控制信号），子系统中的VCSN代理执行有效性检查。这可以宽泛地理解为基于输入/输出进行控制。然而，该控制作用的对象是VCSN验证逻辑，而非“人工神经网络中的失衡量”。目标专利的控制环涉及神经网络内部状态（失衡量）的调整，这是神经形态自适应系统的核心。对比文件的控制环是确保存储访问一致性的协议验证机制。两者在控制对象和系统性质上存在根本差异。 |
### 公开性判断总结与代码输出
根据上述分析：
- **直接公开**：无任何技术特征被对比文件直接公开。
- **隐含公开**：仅技术特征H（动态地修改包括用外部输入来动态地修改）被判断为在非常宽松的标准下隐含公开。
因此，根据输出格式要求，在回答结尾插入代码：
<<<h>>>