技術(shù)特征：

1.一種基于人工智能的低代碼數(shù)據(jù)對接檢測方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的低代碼數(shù)據(jù)對接檢測方法，其特征在于：在步驟s4中，所述任務(wù)對接調(diào)度，包括以下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的低代碼數(shù)據(jù)對接檢測方法，其特征在于：在步驟s3中，所述建立數(shù)據(jù)對接檢測模型，包括以下步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的低代碼數(shù)據(jù)對接檢測方法，其特征在于：在步驟s2中，所述模板測試，包括以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的低代碼數(shù)據(jù)對接檢測方法，其特征在于：在步驟s1中，所述組件編排，包括以下步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的低代碼數(shù)據(jù)對接檢測方法，其特征在于：在步驟s5中，所述更新反饋，具體為實時監(jiān)測模板使用情況，任務(wù)對接調(diào)度和檢測模型的運行效果，根據(jù)監(jiān)測結(jié)果收集到的相關(guān)數(shù)據(jù)和信息反饋給工作人員，以便及時進行調(diào)整和優(yōu)化。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于人工智能的低代碼數(shù)據(jù)對接檢測方法，方法包括：組件編排、模板測試、建立數(shù)據(jù)對接檢測模型、任務(wù)對接調(diào)度和更新反饋。本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)工程技術(shù)領(lǐng)域，具體是指一種基于人工智能的低代碼數(shù)據(jù)對接檢測方法，本方案采用將模擬數(shù)據(jù)輸入并經(jīng)過對接模擬邏輯完成數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，通過背景色提示錯誤級別，確保數(shù)據(jù)對接的可靠性；采用定義樣本鄰域和鄰域粒度，明確數(shù)據(jù)的局部范圍和精細(xì)程度，有助于更好地把握數(shù)據(jù)的局部特性，衡量特征相似性，共同提升數(shù)據(jù)對接檢測模型的準(zhǔn)確性；采用通過尋找最小化整體延遲的任務(wù)分配方案，考慮加速器的性能和任務(wù)特點進行合理分配，對任務(wù)按層劃分并合理規(guī)劃執(zhí)行位置確保任務(wù)調(diào)度的正常進行。

技術(shù)研發(fā)人員：潘曉亭
受保護的技術(shù)使用者：來邦科技股份公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19