本文公开了一种源代码漏洞检测方法、系统、设备及存储介质，涉及程序安全技术领域，公开的源代码漏洞检测方法包括:对待检测源代码进行静态分析，得到第一漏洞集合；将待检测源代码输入预设的机器学习模型，输出得到第二漏洞集合，其中，漏洞集合为待检测源代码中检测出漏洞的代码的集合；将第一漏洞集合输入机器学习模型中，输出得到第三漏洞集合；将第二漏洞集合和第三漏洞集合作为待检测源代码对应的目标漏洞集合。本申请旨在解决漏洞检测准确性较低的技术问题。

本技术公开了一种基于容器化应用管理系统的故障隔离方法和系统，属于容器化应用管理的技术领域，所述故障隔离方法包括容器隔离的方法:对容器进行健康监测，获得一个或多个故障容器组；获取管理故障容器组的Deployment；判断所述Deployment是否具有多个故障容器组；若是，将Deployment的一个或多个第一故障容器组进行隔离，并终止第二故障容器组。容器隔离的过程中，保留故障应用POD，方便排查故障原因；同一Deployment下的多个故障容器组，仅隔离其中的部分故障容器组，而终止或杀死其余的故障容器组，减少隔离造成的资源消耗。

本公开实施例公开了一种任务处理方法及装置，其中方法包括从用户端获取任务自动创建请求，针对任务创建API接口，并获取所述任务对应的任务流程节点；响应于接收到所述用户端在任务处理过程中，通过所述API接口发送的交互请求，基于所述交互请求指示的任务流程节点确定交互数据；将所述交互数据通过所述API接口发送至所述用户端，以供用户端自动创建任务。基于任务建立API进而实现任务的自动创建，能够以可控的方式协助用户端自动创建任务的过程，提高任务自动创建效率，避免了用户端投入过多的较高成本的技术投入。

本技术公开了一种基于BIM的轨道交通运维方法、系统、电子设备及存储介质，属于轨道交通运维领域。该基于BIM的轨道交通运维方法通过对历史轨道交通运维数据分析，综合考虑降雨因素对工作日客流量的影响，采用改进LSTM方法，融合多个弱学习预测器确定强学习预测器，通过动态折减系数，对日流量进行修正，提高日流量预测值准确性，通过建立BIM运维模型，进行可视化流量预警。

本文实施例涉及计算机技术领域，公开了图像处理方法、装置、设备及可读介质，其方法包括:显示产品设计界面，产品设计界面包括产品设计图像；响应于对产品设计图像中初始曲面的偏移操作，获取产品设计图像中的初始曲面所对应的等距曲面；基于等距曲面的点曲率信息、等距曲面的位置信息，以及初始曲面的位置信息，得到相交判别因子；将相交判别因子与第一预设阈值进行比较，得到等距曲面的自相交判别结果；根据自相交判别结果对等距曲面进行调整，得到新的产品设计图像并在产品设计界面中输出。本申请实施例的技术方案可准确判别等距曲面的自相交情况，以生成更精准的产品设计图像。

本技术公开了一种计算机软件自动测试分析方法及测试平台，涉及软件测试分析技术领域，方法包括:对计算机软件源代码进行静态分析，将源代码的关键元素映射为实体，并基于实体及关系构建知识图谱。软件版本迭代时，检测代码变更并映射至知识图谱节点，标记变更区域。根据预设的依赖深度参数，迭代计算受影响的节点集合，将测试用例与知识图谱节点关联，识别需重新执行的测试用例，进行优先级排序，生成测试用例集合和执行序列；根据测试用例集合，生成测试用例执行序列，获取测试结果，分析失败用例，定位缺陷源头。通过智能识别代码关键变化点和引入风险评估与优先级排序机制，提升测试的效率与覆盖率，降低测试成本，保障软件的质量和稳定性。

 本技术公开了一种LLC谐振变换器故障诊断方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括:对LLC谐振变换器进行开路故障分析，并基于开路故障分析结果生成LLC谐振变换器的故障诊断策略，响应于LLC谐振变换器发生开路故障，采集LLC谐振变换器中各桥臂的开关管漏源电压参数，基于开关管漏源电压参数确定各开关管的目标漏源电压值，基于故障诊断策略和目标漏源电压值对LLC谐振变换器进行故障诊断；由于本发明通过开路故障分析，从而构建准确的故障诊断策略，结合故障诊断策略对开路故障时的开关管漏源电压参数进行分析，实现高效率的故障诊断，从而及时发现并定位故障，从而有效地提升LLC谐振变换器的可靠性和稳定性。

 本文提供了一种适应多工作点的并网逆变器灰箱阻抗辨识方法及装置，包括:基于包含双环控制的控制方案确定并网逆变器考虑频率耦合特征的序阻抗解析表达式；并提取第一非线性函数关系和第二非线性函数关系；利用前馈神经网络分别代替第一非线性函数关系和第二非线性函数关系，构建第一神经网络和第二神经网络；向并网点注入电压扰动，获取第一数据集和第二数据集；基于第一数据集和第二数据集分别对第一神经网络和第二神经网络进行训练，获得适应多工作点的并网逆变器灰箱阻抗模型，并计算并网逆变器考虑频率耦合特征的正序阻抗幅值和相角。能够在有限的数据量下提高神经网络模型训练的准确性，实现多工作点下并网逆变器阻抗的准确辨识。

 本技术公开了一种考虑区间灰数工时的航空复合材料热压成型产能评估方法，包括:通过历史生产数据与不确定工时生成算法，确定每个工件的区间灰数工时；在此基础上，以最小化生产任务最大完工时间为目标的混合整数线性规划模型和启发式方法，获取最大完工时间作为评估指标，通过与机器可用时间的对比，生成产能评估结果。在满足约束条件的前提下，本方法针对实际生产过程中的不确定性工时，综合考虑航空复合材料热压成型工序的生产特性，设计了针对该工序的生产能力评估方法，以更准确地反应生产能力；本方法提供的产能评估结果可为实际生产计划的设计与生产资源的配置提供指导，降低生产延误，提高生产效率。

 本技术涉及煤岩渗流演化信息数据处理技术领域，尤其提供了一种各向异性煤岩吸附‑渗透率耦合模型及渗流演化方法；方法包含:通过采集煤岩原始数据进行预处理，识别出煤岩的各向异性特征，根据各向异性特性进行分析计算，得出水以及气体煤岩变形特征渗透率；构建渗透率耦合模型，对煤岩的渗流演化过程进行模拟，得出煤岩变形特征渗透率；将水以及气体煤岩变形特征渗透率与煤岩变形特征渗透率进行对比，验证模拟精度。本发明能够更准确的预测煤岩在不同条件下的渗透率变化，为煤层注水及瓦斯抽采等工程提供了科学依据；通过考虑煤岩的各向异性特征和多因素影响，构建了更为准确的渗透率耦合模型，提高了渗透率耦合模型的预测精度和实用性。