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龙图腾网获悉来邦科技股份公司申请的专利一种基于人工智能的低代码数据对接检测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：CN119149401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411131884.4，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权一种基于人工智能的低代码数据对接检测方法是由潘晓亭设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的低代码数据对接检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的低代码数据对接检测方法，方法包括：组件编排、模板测试、建立数据对接检测模型、任务对接调度和更新反馈。本发明属于数据工程技术领域，具体是指一种基于人工智能的低代码数据对接检测方法，本方案采用将模拟数据输入并经过对接模拟逻辑完成数据流转，通过背景色提示错误级别，确保数据对接的可靠性；采用定义样本邻域和邻域粒度，明确数据的局部范围和精细程度，有助于更好地把握数据的局部特性，衡量特征相似性，共同提升数据对接检测模型的准确性；采用通过寻找最小化整体延迟的任务分配方案，考虑加速器的性能和任务特点进行合理分配，对任务按层划分并合理规划执行位置确保任务调度的正常进行。

本发明授权一种基于人工智能的低代码数据对接检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的低代码数据对接检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：组件编排；步骤S2：模板测试，具体为获取模拟数据进行模板测试，通过背景色提示错误级别；步骤S3：建立数据对接检测模型，具体为定义样本邻域及邻域粒度，衡量特征相似性，使用局部gram矩阵建模得到数据特征之间关系，最后引入注意力机制层，传递特征相似性和关系，标记同构和异构特征，实现数据对接检测模型建立；步骤S4：任务对接调度，具体为明确任务调度目标是找到最小化整体延迟的任务分配方案，计算加速器分配任务时的延迟，按序分配任务，将CNN任务分层划分子任务，规划各层执行位置，再配置任务调度规则，记录日志；步骤S5：更新反馈；在步骤S3中，所述建立数据对接检测模型，包括以下步骤：步骤S31：定义样本邻域，特征集上样本的邻域粒度定义，所用公式如下： ；式中，表示样本的邻域，U1是包含所有特征的集合，x表示特征集中的样本点，θ是邻域粒度的阈值，表示距离度量值，表示样本点x与样本之间的距离度量值；步骤S32：衡量特征相似性，根据样本的邻域粒度对关系进行建模，通过计算局部gram矩阵中元素的绝对值来衡量特征相似性，所用公式如下： ；式中，表示局部gram矩阵中第i行第j列的元素，表示样本邻域粒度中的第i个特征向量，表示样本邻域粒度中的第j个特征向量的转置；步骤S33：使用局部gram矩阵进行建模，得到数据特征之间关系，所用公式如下： ； ；式中，n表示邻域粒度的数量，g表示具体的邻域粒度的索引，是系数矩阵的第j行，表示系数矩阵的第i行，N表示系数矩阵的行数，即参与计算的元素的数量维度，表示邻域粒度为g的拉普拉斯矩阵，是邻域粒度为g时的对角矩阵，用于对成对特征之间的相似性进行编码，tr（）表示矩阵的迹；步骤S34：引入注意力机制层，将特征相似性和数据特征之间的关系传递到注意力机制层，对每个特征分配不同的注意力权重，根据相似性阈值标记同构和异构特征，对异构特征进行重要性评估和加权处理，进而实现数据对接检测模型的建立。

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