基于深度学习的一键建表和模型加工任务生成方法

本发明公开了基于深度学习的一键建表和模型加工任务生成方法，包括S1、利用深度学习算法，自动分析结构化和非结构化输入数据；S2、通过图神经网络加强的数据关系智能识别系统；S3、采用集成的多模态数据融合框架，处理和整合来自不同数据源的信息；S4、引入基于深度强化学习的自动数据清洗和预处理系统；S5、通过遗传算法进行模型性能优化，自动调整模型的网络结构和超参数；S6、基于任务的优先级和资源使用效率，实施动态调度算法，实时优化计算资源分配，减少处理延迟，提升系统响应速度和任务处理能力。本发明具备自动化程度高、响应速度快、适应性强和资源利用效率高的优点。