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龙图腾网恭喜中信联合云科技有限责任公司申请的专利一种基于人工智能的代码生成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：CN119847533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510326400.X，技术领域涉及：G06F8/41；该发明授权一种基于人工智能的代码生成方法及系统是由周彦彬;付鹏;罗庚;韩阳;吴培文;张文超;齐书稳;王殿武;潘恒;张轲;张天琪设计研发完成，并于2025-03-19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代码生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能的代码生成方法，涉及电数字数据处理领域，所述方法包括：采用卷积神经网络模型根据当前可执行代码文件的最新编写函数的各项函数关联信息、执行任务编号、执行任务的前序任务编号和后续任务编号以及已编写代码段落对应的二进制数据流智能解析最新编写函数的下一编写函数的函数名称；将函数名称对应的函数框架自动生成在最新编写函数的下方。本发明还涉及一种基于人工智能的代码生成系统；通过本发明，针对无法自动生成后续函数框架导致程序人员敲写代码任务繁重的技术问题，能够采用人工智能模型根据代码文件整体信息以及已存在的函数数据自动生成未人工敲入的后续函数的框架，从而解决了上述技术问题。

本发明授权一种基于人工智能的代码生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的代码生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取当前可执行代码文件对应的执行任务编号、当前可执行代码文件对应的执行任务的前序任务编号和后续任务编号以及当前可执行代码文件已编写代码段落对应的二进制数据流； 获取当前可执行代码文件的最新编写函数的函数名称、变量数量、代码行数以及二进制数据流以作为当前可执行代码文件的最新编写函数的各项函数关联信息输出； 对卷积神经网络执行多次训练动作以获得执行完多次训练动作后的卷积神经网络，并将执行完多次训练动作后的卷积神经网络作为卷积神经网络模型输出，所述卷积神经网络的训练动作的次数与当前可执行代码文件的最新编写函数的变量数量正向关联； 采用卷积神经网络模型根据当前可执行代码文件的最新编写函数的各项函数关联信息、当前可执行代码文件对应的执行任务编号、当前可执行代码文件对应的执行任务的前序任务编号和后续任务编号以及当前可执行代码文件已编写代码段落对应的二进制数据流智能解析当前可执行代码文件的最新编写函数的下一编写函数的函数名称； 将智能解析获得的函数名称对应的函数框架自动生成在当前可执行代码文件的最新编写函数的下方； 其中，对卷积神经网络执行多次训练动作以获得执行完多次训练动作后的卷积神经网络，并将执行完多次训练动作后的卷积神经网络作为卷积神经网络模型输出，所述卷积神经网络的训练动作的次数与当前可执行代码文件的最新编写函数的变量数量正向关联包括：在对卷积神经网络执行的每一次训练动作中，将过往已确定为某一可执行代码文件的某一编写函数的下方函数的函数名称作为卷积神经网络的单项输出内容，将所述某一可执行代码文件的所述某一编写函数的各项函数关联信息、所述某一可执行代码文件对应的执行任务编号、所述某一可执行代码文件对应的执行任务的前序任务编号和后续任务编号以及所述某一可执行代码文件已编写代码段落对应的二进制数据流作为卷积神经网络的多项输入内容，完成卷积神经网络的本次训练动作。

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