本技术公开了一种微服务合并方法、装置、设备及存储介质，该微服务合并方法包括:基于目标服务器的性能指标，以及所述目标服务器中待运行微服务的数量，确定微服务合并指标；基于待运行微服务的代码总量，确定微服务合并对象；在所述微服务合并指标符合微服务合并条件的情况下，基于微服务合并对象，对所述待运行微服务进行合并，生成至少一个目标微服务。通过上述技术方案，节省了服务器运行资源，同时提高服务器运维效率。

本公开实施例公开了一种模型训练方法、责任判定方法、装置、设备、介质及产品，所述方法包括:获取在订单操作发生前用户方与服务方之间通话的语音通话数据以及与订单操作对应的责任判定结果；对语音通话数据进行语音识别，以获取语音识别文本；确定语音识别文本中的至少一个目标语句；获取责任判定模型，并将至少一个目标语句作为输入，将责任判定结果作为输出，对责任判定模型进行训练，以获取目标责任判定模型。通过该方案所获得的目标责任判定模型可以获取责任判定结果，根据该责任判定结果可以确定用户方与服务方中的一方是否通过语音诱导另一方主动触发订单操作，有助于提高所确定的应承担责任的一方的准确率，改善了用户体验。

本技术公开了一种基于AI数字人的智能录课系统及其工作方法，本发明涉及人工智能信息技术的教学技术领域。系统包括视频采集模块、语音处理模块，图像处理模块、数字人训练模块、数字人生成模块和录课视频合成模块。工作方法包含以下步骤:S1：视频录制及处理；S2：语音数据处理；S3：人体图像数据处理；S4：数字人训练；S5：数字人生成；S6：录课视频合成。本发明构建了一种基于AI数字人的智能录课系统及其工作方法，该系统能够根据输入的文本，智能地生成教师形象并合成录课视频，减少教师录课花费的时间和人力成本。本发明为教师录课提供了一种新途径，促进了教学活动的智能化。

本文公开了一种复杂报价订单的处理方法及系统，具有有益效果:采用基于JSONB的数据存储结构，能存储各种类检测参数及检测次数，能够松应对多维参数变化，具有较高可扩展性和适应性；建立了完善的数据结构，方便查询与处理，不仅提高了管理的效率，更是为报价制定和订单处理提供了便捷的支持；针对客户的需求和产品特性进行定制，通过灵活调整检测项目和次数的组合方式，提供个性化的报价方案，满足其特定需求，具有广阔的市场前景；通过智能化的算法和数据管理，能够有效控制检测成本，提高了报价的准确性；提供了全面的数据支持，使得在复杂报价订单处理中能够高效准确地应对各类需求和变化，具备全面的数据管理能力，有明显的优势。

 本技术公开了一种基于大语言模型的价值观识别数据增强方法，包括:利用大语言模型，通过角色扮演提示和链式思维提示生成与Schwartz价值理论相对应的文本数据；使用大语言模型对生成的文本数据进行质量评估，得到高质量文本数据；将所述高质量文本数据与现有数据集结合，得到新的训练集；基于新的训练集对BERT模型进行训练；利用测试集对训练好的BERT模型进行泛化能力测试，输出价值观识别结果。本发明将Schwartz价值理论作为生成和评估的价值观框架理论支持，确保了生成的数据能够与特定的人类价值观紧密结合，从而提高模型在人类价值观识别任务中的性能。

 本技术公开了一种基于大语言模型的物联网HTTP模糊测试方法，涉及物联网HTTP模糊测试技术领域。所述方法包括如下步骤:数据采集：采取数据采集策略，获取用于物联网HTTP模糊测试的数据；数据预处理：对采集到的数据进行预处理，为后续的模糊测试提供高质量的输入数据；LLM引导的HTTP协议结构感知：使用提示调整方法来利用LLM对请求数据中的模糊变量进行标注，理解协议数据结构，指导变异过程；LLM引导的种子模板扩展：通过丰富数据包和扩展字段值来扩展种子库；LLM引导的种子变异以及种子调度：通过智能选择和管理输入种子来优化测试结果。所述方法能够提高模糊测试的效率和准确性并增强漏洞检测能力。

 本技术涉及人脸识别技术领域，公开基于PRO‑FaceS的人脸图像安全加密与认证方法，包括步骤:终端设备计算原始人脸图像的感知Hash函数值，生成密钥，基于PRO‑FaceS人脸加密模型和密钥对原始人脸图像加密，生成保护人脸图像；终端设备将感知Hash函数值和保护人脸图像存储至服务器；用户将需要认证的人脸图像上传至终端设备，终端设备计算感知Hash函数值并传入服务器，服务器根据感知Hash函数值定位相应的保护人脸图像，将保护人脸图像返回给终端设备；终端设备使用密钥对保护人脸图像进行图像恢复处理，计算恢复人脸图像和原始人脸图像的欧氏距离，得出认证结果。本发明结合安全性、可逆性的方法保护面部隐私。

 本技术属于网络安全和深度学习技术领域，公开了一种基于多源知识融合的APT攻击检测方法及系统，包括构建良性行为知识库和威胁情报知识库，根据良性行为知识库筛选起源图中的可疑节点和候选路径，根据威胁情报知识库得到输入大语言模型的线索，并根据大语言模型的输出形成异常集群，取平均罕见得分最高的异常集群重建攻击图。本发明有效减少误报和漏报，显著提升检测准确性。

 本技术属于过程故障诊断技术领域，涉及一种基于两级循环网络的过程故障诊断方法，用于高准确度实时识别故障类型，其主要步骤包括:建立第一级故障分类器、故障分组、建立第二级故障分类器和识别故障类型；利用独立循环神经网络提取长期趋势特征，通过基于压缩激励和全局时间注意力的注意力全卷积网络提取短期动态特征；建立诊断难度评估指标，将故障划分为难诊断故障和易诊断故障；第二级分类器针对难诊断故障进行精细处理，利用主元分析统计量增广测量向量，利用鲁棒标准化改善模型泛化能力，能够有效增强分类特征提取能力，提升过程故障诊断精度。其整体工艺过程简单，原理可靠，故障诊断效果好，适应范围广，逻辑性强，环境友好。

 本技术涉及混合流水车间调度优化技术领域，特别是涉及基于设备绿色度排序的混合流水车间调度优化方法及系统，其中方法包括:基于所述综合绿色度评价指标体系，构建各个设备的综合绿色度评价矩阵；根据各个设备的综合绿色度评价矩阵，分别计算出相对贴进度和灰色关联度；根据相对贴进度和灰色关联度，确定各个设备的综合绿色度评估值；按照各个设备的综合绿色度评估值由大到小的顺序进行排序，按照设定选择策略，从排序后的设备集合中，筛选出初始种群；将初始种群作为差分进化算法的输入值，执行差分进化算法后，得到最优解，将最优解作为混合流水车间调度优化结果。本发明高效、合理的生成混合流水车间调度方案。