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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利基于数据库驱动深度学习模型的方法、系统、装置和介质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：CN118747175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202410753082.0，技术领域涉及：G06F16/242；该发明授权基于数据库驱动深度学习模型的方法、系统、装置和介质是由马军超;黄广林;凌智;陈勇;李菊设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据库驱动深度学习模型的方法、系统、装置和介质在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于数据库驱动深度学习模型的方法、系统、装置和介质，其中系统包括数据库和深度学习库，数据库包括模型表和关系表；深度学习库链接进数据库的源程序内并通过内部接口进行数据交互；该方法包括：获取模型执行语句并根据模型执行语句获取对应的语法节点；将语法节点转换为执行计划；深度学习库与模型表和关系表交互执行模型执行计划，获得模型处理结果；根据模型处理结果，调整模型表。本发明实施例通过在数据库内设置模型表以存储相应的深度学习模型，并将深度学习库封装链接进数据库源程序，用户可以通过数据库的SQL语句直接在数据库内调用模型，避免了外部深度学习框架抽取数据库系统数据的开销。

本发明授权基于数据库驱动深度学习模型的方法、系统、装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于数据库驱动深度学习模型的方法，其特征在于，应用于基于数据库驱动深度学习模型的系统，所述系统包括数据库和深度学习库，所述数据库内包括模型表和关系表；所述模型表用于存储深度学习模型，所述关系表用于存储模型数据，所述深度学习库用于执行模型训练和模型推理；所述深度学习库链接进所述数据库的源程序内并通过内部接口进行数据交互；所述方法包括： 从模型语句集中获取模型执行语句，根据所述模型执行语句获取对应的语法节点； 将所述语法节点转换为模型执行计划； 根据所述关系表内所述模型数据的类型，在建立第一映射类型，其中第一映射类型能够将所述模型数据映射为所述深度学习库定义的类型； 根据所述深度学习模型和所述模型数据，获取所述深度学习库能够调用的第一结构体； 根据所述模型执行计划的执行步骤，获取所述深度学习库能够执行的第一函数； 将第一映射类型、第一结构体和第一函数封装为接口头文件，并将基于所述深度学习库实现所述接口头文件的代码打包进动态库中； 将所述动态库链接到所述数据库的源程序内； 调动次级节点获取对应的所述深度学习模型和所述模型数据并通过所述接口头文件传输至所述深度学习库，所述深度学习库根据所述深度学习模型和所述模型数据执行所述模型执行计划，获得模型处理结果； 根据所述模型处理结果，调整所述模型表内存储的所述深度学习模型。

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