简介：摘要：在面向对象软件开发过程中，模型驱动架构(MDA) 是一种非常重要的软件开发方法。然而，该方法在处理大型系统的构建与开发时存在一定的困难。因此，我们采用了模型驱动的大模型构建方法对其进行了优化改进，并将其与实际软件开发实践相结合。我们首先提出了一种高效的模型创建与优化框架，能够控制并降低大模型的复杂度；然后，我们将该框架与软件开发实践相结合，旨在更为实际和透明的方式中实现软件开发。研究结果表明，本文提出的模型驱动大模型构建方法能够有效提升大型系统的开发效率，并将对未来模型驱动软件开发领域的研究和实践产生积极的影响。
简介：摘要：探讨基于深度神经网络（DNN）的语音识别模型的训练与优化策略。首先分析了传统模型在复杂语音环境下的局限性，随后提出了利用深度学习技术解决这些问题的方法。研究集中在模型结构设计、数据预处理和训练过程中的优化策略上，以提升识别准确率和系统稳定性。通过实验验证，优化后的模型在多种语音环境和不同口音下表现出显著的改进。为语音识别技术的进一步发展提供了有价值的指导和实践经验。
模型驱动的大模型构建与软件开发实践的融合研究
基于深度神经网络的语音识别模型训练与优化
