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龙图腾网恭喜广州七喜电脑有限公司申请的专利一种基于人工智能模型的应用代码开发方法及系统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：CN119473222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510050697.1，技术领域涉及：G06F8/10；该发明授权一种基于人工智能模型的应用代码开发方法及系统是由陈国庆;卢剑超;符张发设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能模型的应用代码开发方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于人工智能模型的应用代码开发方法及系统，包括：采集网络需求数据；将网络需求数据进行分类，得到不同维度的需求分类样本；将需求分类样本及对应的低代码开发数据输入至条件生成对抗网络，得到生成的虚拟需求分类样本及对应的低代码开发数据；根据需求分类样本获取到低代码开发数据；将所述虚拟需求分类样本及对应的低代码开发数据划分为训练集及测试集，将所述训练集输入至低代码小样本模型，得到训练后的低代码小样本模型；将新的需求数据输入至所述训练后的低代码小样本模型，得到输出的特定低代码开发数据；实现应用程序需求样本的扩充，使得用户需求数据与应用代码开发数据相匹配，提高应用代码开发效率。

本发明授权一种基于人工智能模型的应用代码开发方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能模型的应用代码开发方法，其特征在于，所述方法包括：采集网络需求数据；将所述网络需求数据进行分类，得到不同维度的需求分类样本；根据所述需求分类样本获取到低代码开发数据；将所述需求分类样本及对应的低代码开发数据输入至条件生成对抗网络，得到生成的虚拟需求分类样本及对应的低代码开发数据；将所述虚拟需求分类样本及对应的低代码开发数据划分为训练集及测试集，将所述训练集输入至低代码小样本模型，得到训练后的低代码小样本模型；将新的需求数据输入至所述训练后的低代码小样本模型，得到输出的低代码开发数据；所述将所述虚拟需求分类样本及对应的低代码开发数据划分为训练集及测试集，将所述训练集输入至低代码小样本模型，得到训练后的低代码小样本模型，所述低代码小样本模型包括YOLOv3模型，包括：将所述训练集输入至特征卷积模块，得到输出的第一维度数据；通过残差模块对所述第一维度数据进行处理，得到第二维度数据；通过上池化模块对所述第二维度数据进行尺寸扩大，得到第三维度数据；将所述第三维度数据输入至concat操作模块，得到三个特征数据；将所述三个特征数据输入至支持向量机模型模块，迭代更新，针对该支持向量机模型模块的损失函数进行优化，调整支持向量机模型模块的权重参数，得到训练后的低代码小样本模型；所述将所述训练集输入至特征卷积模块，得到输出的第一维度数据，包括：识别出了所述训练集的图像数据及文本数据；提取出所述图像数据的文本内容转化为第一特征序列数据；将所述文本数据转化为第二特征序列数据；针对所述第一特征序列数据及第二特征序列数据合并为特征序列数据，将特征序列数据输入至特征卷积模块，得到输出的第一维度数据。

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