基于神经网络的上下文感知代码转换与优化

用于高效地将程序代码从源语言转换成目标语言的系统和方法。使用处理器设备将输入源代码解析为中间表示(IR)。通过对IR应用静态分析来建立源代码的结构和语义模型，并且根据IR构造目标代码的程序架构，包括生成上下文感知占位符。IR被变换为单静态分配(SSA)形式，并且从SSA形式构建系统依赖关系图(SDG)。遍历SDG以对转换任务进行排序，并且使用大型语言模型(LLM)将排序的任务转换成目标语言。通过将所转换的代码段集成到目标语言的连贯程序结构中来生成转换的程序。