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申请/专利权人：白晗熙;王泰然

摘要：本发明公开了基于人工智能的低代码平台自动化构建与部署系统，所述的系统包括：需求解析模块、设计模块、编码模块、构建模块、部署模块、监控模块；所述的系统工作流程为：用户通过可视化界面输入需求描述，系统通过需求解析模块将需求转换为标准化描述；设计模块根据需求描述自动生成设计方案。编码模块根据设计方案生成源代码，构建模块对源代码进行编译打包；测试模块对软件产品进行自动化测试，确保质量；部署模块将软件产品部署到服务器，监控模块进行实时监控和预警，所述的系统支持多种编程语言和开发框架，满足不同项目的需求，通过集成需求解析、设计、编码、构建、测试、部署和监控等多个模块，本系统实现了软件开发的全面自动化。从用户输入需求到软件上线运行，整个过程无需人工过多干预，大大提高了开发效率。

主权项：1.基于人工智能的自适应学习低代码平台自动化构建与部署系统，其特征在于，所述系统包含：需求解析模块、自适应设计模块、智能编码模块、动态构建模块、智能部署模块、多维度监控模块以及自适应学习模块；所述的需求解析模块利用深度学习和自然语言处理技术，对用户需求进行深度解析，并生成细粒度的需求描述；所述的自适应设计模块基于需求描述，通过机器学习和强化学习算法，自适应地生成软件的设计方案，包括数据库设计、界面设计、业务流程设计等，同时根据历史数据和用户反馈不断优化设计方案；所述的智能编码模块采用基于人工智能的代码生成技术，根据设计方案，结合低代码平台的预定义组件和模板，自动生成高质量的软件源代码；所述的动态构建模块通过集成持续集成和持续部署工具，对源代码进行动态编译、打包，生成可执行的软件产品，同时利用自适应测试策略进行功能测试、性能测试和安全测试，确保软件的质量和稳定性；所述的智能部署模块根据测试结果和负载均衡策略，自动将软件产品部署到分布式的服务器集群中，实现快速、高效地上线；所述的多维度监控模块对部署后的软件进行多维度实时监控，包括性能监控、安全监控、用户行为监控等，收集全面、丰富的运行数据，发现潜在问题，并进行预警和自动修复；所述的自适应学习模块利用深度学习技术，对系统的工作流程、用户行为、测试结果等数据进行学习，不断优化系统的性能和行为，提高自动化构建与部署的效率和准确性。

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百度查询： 白晗熙 王泰然 基于人工智能的低代码平台自动化构建与部署系统