招商银行股份有限公司

本申请公开了一种代码生成方法、装置、设备及存储介质，本申请涉及计算机技术领域，该方法包括：监听代码文件的修改事件以得到实时修改事件，基于实时修改事件确定代码文件中的原始代码；判断原始代码是否包含预设的接口关键词，在原始代码包含接口关键词的情况下，提取原始代码中与接口关键词对应的接口标识信息，从预设接口文档平台确定与接口标识信息对应的目标接口定义信息；基于目标接口定义信息生成接口请求代码，并将接口请求代码补全至原始代码，得到目标代码。本申请能够简化接口代码编写的操作链路，提高接口代码编写的效率。

本申请公开了一种基于微前端框架的前端开发系统，涉及系统开发技术领域，所述系统包括：微前端应用框架和前端开发平台，微前端应用框架用于为前端开发平台提供统一的接入标准与管控入口；前端开发平台采用结构化分层设计，将技术能力模块自上而下划分为应用层、工具套件层、系统布局层及业务组件层，实现了共性能力的逐层沉淀与独立演进，有利于解决大型前端系统中对共性能力的重复开发与维护。通过分层解耦与结构化分层设计，实现了微前端应用共性能力的集中治理与业务功能的快速组装，大幅度缩减了子应用的开发范围与代码冗余度，能够显著提高前端开发效率与交付质量，同时有利于降低应用生命周期的维护成本。

本申请公开了一种前端框架智能转换方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，所述前端框架智能转换方法，包括：获取待转换框架的待转换代码，并基于待转换代码提取得到第一组件结构特征；在知识图谱中对第一组件结构特征进行检索，得到第一组件结构特征与目标框架的第二组件结构特征之间的转换模式；将转换模式作为约束生成目标提示词，并通过大语言模型按照目标提示词对待转换代码进行智能转换，得到目标框架的目标代码。由于是通过结构约束将大语言模型的生成空间限定在知识图谱的转换模式范围内，大语言模型按照结构约束中规定的对应关系进行转换，减少了因缺乏约束而产生的幻觉现象。

本申请涉及日志采集技术领域，公开了一种日志处理方法、装置、设备及存储介质，包括：采集目标日志文件中的日志数据，并监测目标日志文件的文件状态；根据文件状态对所述日志数据进行归一化处理，生成归一化日志文本；基于归一化日志文本生成语义指纹；根据语义指纹，在预设时间窗口内对日志数据进行去重判断，并根据判断结果输出日志数据。整个日志处理过程能够在应用异常退出时主动感知文件状态变化并触发缓冲区数据输出，无需依赖新日志事件驱动，从根本上解决了传统方案因缺乏新事件触发导致的关键异常信息丢失问题，显著提高了异常场景下日志数据的完整性。

本申请公开了一种基于自然语言理解的即时通讯消息混合检索评估方法、装置、设备及介质，涉及消息检索技术领域，包括：响应于用户发出的查询请求，获取所述查询请求的查询向量，并获取即时通讯消息；根据所述即时通讯消息中的消息文本信息和消息元属性信息，确定消息向量；根据所述即时通讯消息与所述查询请求之间的关键词匹配程度，确定关键词检索得分；根据所述消息向量和所述查询向量之间的相似度，确定向量检索得分；根据所述查询请求对应的融合权重，对所述向量检索得分和所述关键词检索得分进行加权融合，得到所述即时通讯消息的混合检索得分，以及所述混合检索得分对应的评估结果。

本申请公开了一种异常数据分析方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取待检测的业务数据表；对业务数据表中的字段进行类型识别，得到线性数值类字段和非线性数值类字段；对线性数值类字段和非线性数值类字段，分别采用对应的异常数据识别路径，并结合无监督学习算法联合判定机制识别异常数据，得到联合判定识别结果。本申请实现了对业务数据表字段的自动化类型识别与分流处理，有效解决了单一算法异常检测效果差、准确率低的问题，实现了对异常数据的有效识别，提升了识别精度，以及辅助提升了测试数据在异常场景下的仿真度和测试覆盖率。

本申请公开了一种交易预测方法、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，交易预测方法包括：获取目标客户的原始交易数据，提取原始交易数据中的数据特征；基于数据特征，通过目标全局模型生成第一预测数据；获取目标客户对应的单人交易序列，基于单人交易序列，通过目标客户的个性化模型生成第二预测数据；基于数据特征和规则知识库，通过经验模型生成第三预测数据；基于预设的质量评分规则，确定目标全局模型、个性化模型和经验模型的质量评分；基于第一预测数据、第二预测数据、第三预测数据以及各质量评分，根据编排规则计算得到目标客户的交易预测结果。本申请解决了交易预测方法分析维度单一和准确性低的问题。

本申请公开了一种文本转语音读音标注方法、装置、设备及存储介质，涉及语音合成技术领域，包括：接收待处理文本语料，对待处理文本语料进行文本预处理，得到结构化输入文本；识别结构化输入文本中的读音风险片段，并记录读音风险片段的上下文信息和风险类别，得到风险片段识别结果；将风险片段识别结果和上下文信息发送至大模型，以使大模型生成候选读法结果；根据预设读音规则和领域词典对候选读法结果进行校验，得到校验后的读音标注；将校验后的读音标注中审核通过的标注结果写入领域词典，并输出结构化读音标注语料，提高文本转语音读音标注的准确性并实现领域读音知识的持续沉淀与复用。

本申请公开了一种加密系统异常事件告警触发方法和相关设备，涉及加密系统与安全设备监控技术领域，加密系统异常事件告警触发方法包括：在加密调用出现异常事件的情况下，提取得到异常事件信息，基于异常事件信息和事件分类规则，确定事件类别，基于事件类别，确定告警触发方法，其中，告警触发方法包括用于基于预设的复合触发算法和预设的集中性算法确定所述异常事件的异常集中业务维度的业务级触发方法用，基于告警触发方法和异常事件信息，触发异常事件的告警，输出告警触发记录。本申请提取异常事件信息，通过业务级触发方法确定异常集中业务维度，从而在触发异常事件告警时表达业务维度的异常信息，提升异常事件告警触发的效果。

本申请公开了一种基于异构存储协同与分级学习的多轮会话续接方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，包括：响应于多轮会话中当前轮次的会话，获取用户画像信息、历史观察信息、会话上下文信息、产品图谱信息和匹配话术信息；根据所述用户画像信息、所述历史观察信息、所述会话上下文信息、所述产品图谱信息以及所述匹配话术信息，确定所述会话的数据源信息，以及所述数据源信息对应的风险等级；根据所述风险等级将所述数据源信息写入预设异构存储库进行知识更新，得到更新结果；在所述多轮会话发生中断的情况下，根据所述更新结果中的会话上下文，生成续接结果。

本申请公开了一种批处理任务性能测试的自动化执行方法、装置、设备以及存储介质，涉及性能测试技术领域，所述方法包括：获取待测试批处理任务的静态业务特征、动态环境特征、数据库表结构特征以及表间外键约束关系，并构建初始状态向量，节点初始特征矩阵及邻接矩阵；根据所述节点初始特征矩阵和所述邻接矩阵生成节点嵌入向量；根据所述节点嵌入向量生成表间依赖深度特征；基于所述节点嵌入向量提取表间约束条件，并根据表间约束条件生成结构化测试数据集；将所述初始状态向量和所述表间依赖深度特征输入强化学习模型，生成批处理任务性能测试计划；对所述待测试批处理任务进行性能测试。本申请能提高批处理任务性能测试的效率。

本申请公开了一种故障影响区间的确定方法及设备，涉及软件测试领域。该方法包括：根据指标采集模板，获取待测系统注入目标故障后的业务运行数据时间序列；将所述时间序列分别输入PELT算法和已训练好的RBF模型，通过PELT算法确定变化点，通过RBF模型识别非线性变点；根据变化点构成的第一点集、非线性变点构成的第二点集以及目标故障的注入时间，确定故障影响区间。本申请解决了混沌测试中难以快速准确地定位故障影响区间，并量化影响程度的问题，提升了定位精度，消除了人工识别的主观偏差。

本申请公开了一种评级模型的压力测试方法、设备及存储介质，本申请涉及压力测试技术领域，该方法包括：响应于针对评级模型的压力测试请求，获取压力测试请求中的测试任务信息；在当前轮次的压力测试为对待评级客户的首轮评级的情况下，从外部系统获取各待输入要素的第一要素取值，并在预设的本地缓存空间维护各待输入要素的实时要素取值；在当前轮次的压力测试为对评级客户的非首轮评级的情况下，从本地缓存空间获取各待输入要素的第二要素取值；将各第一要素取值或者各第二要素取值作为初始要素取值，基于各初始要素取值，对评级模型进行多轮压力测试。本申请能够提升评级模型进行压力测试的测试效率。

本申请公开了一种基于2D数字人的实时交互方法及程序产品，涉及人工智能技术领域，包括：获取客户端实时采集并上传的用户音频流；从用户音频流中提取有效语音片段，对有效语音片段进行语音识别得到用户提问文本，基于用户提问文本生成回复文本；对回复文本进行语音合成得到回复音频流；基于回复音频流驱动2D数字人模型进行唇形推断，生成数字人视频帧序列，将回复音频流与数字人视频帧序列进行时间同步封装后，通过与客户端之间建立的点对点实时通信连接推送至客户端；响应于在数字人回应的生成与推送过程中，检测到有效语音，停止当前的数字人回应生成任务。本申请降低了数字人交互的响应延迟，提高了数字人交互的自然度。

本申请涉及图数据库技术领域，尤其涉及图数据库自循环动态剪枝优化方法、装置、设备及介质，本申请通过对图数据构建、查询与优化环节，构建双循环自洽评估框架以迭代生成可执行图谱；在查询中，通过动态剪枝筛选图谱知识并注入大模型生成图查询语句；在优化中基于执行代价构建量化反馈机制提升查询效率。该方案通过双循环评估框架可有效规范图结构与建图语句的生成，确保构建结果的可执行性；利用动态剪枝能够显著精简大模型的输入知识，降低语义幻觉的概率，从而提高查询转换的准确性；执行代价的量化反馈机制通过多次迭代引导查询路径的调整，保障系统在优化过程中的稳定性与收敛性。

本申请公开了一种基于智能体的任务执行方法、装置、设备以及产品，涉及人工智能技术领域，方法应用于信息处理端，方法通过主智能体对用户端的录入信息进行解析，得到信息处理逻辑；对所述信息处理逻辑进行意图澄清，得到澄清信息，将所述澄清信息发送至所述用户端，由所述用户端根据所述澄清信息进行信息补全，得到补全信息；根据所述补全信息以及录入信息生成待执行任务，并执行所述待执行任务得到执行结果。由此，解决了现有需求澄清方案业务耦合度高，无法适配用户非线性交互，易产生执行错误的问题，提高了基于智能体的任务执行的效率。

本申请公开了一种智能体工具调用的检验方法、装置、设备及存储介质，涉及智能体应用的技术领域，本申请通过获取当前智能体的交互样本数据；对所述交互样本数据进行规则校验，得到规则校验结果，所述规则校验包括调用触发校验、工具选择校验以及参数生成校验；在所述规则校验结果为校验通过时，根据与当前智能体同源的基座模型对所述交互样本数据进行边界校验，得到边界判定结果，所述边界判定结果包括超出基座模型的回答范围和未超出基座模型的回答范围；根据所述边界判定结果对所述交互样本数据进行语义匹配校验，得到智能体工具调用的检验结果，实现了对智能体工具调用行为的自动化分层检验，提高了检验结果的准确性和可靠性。

本申请公开了一种造数方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及测试技术领域，所述造数方法包括：响应于业务触发指令，获取业务信息，其中，所述业务信息包括业务类型、场景集合和批量笔数；基于所述业务类型，匹配对应的标准交易步骤序列，基于所述业务信息和所述标准交易步骤序列，执行批量造数。本申请在接收到业务触发指令之后，会自动获取包括业务类型、场景集合和批量笔数的业务信息，并根据业务类型，自动匹配对应的标准交易步骤序列，从而，根据业务信息和标准交易步骤序列，自动执行批量造数，不需要人工在设备端处理并完成相关操作，测试数据准备及执行，提高了造数效率。

本发明公开了一种文档智能识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待识别文档，并确定待识别文档的文档类型；当文档类型为单页证照类时，对待识别文档进行视觉增强处理，确定感兴趣区域；对感兴趣区域进行标准化处理，获得标准化图像；将标准化图像输入至多模态大语言模型进行结构化信息抽取，获得待识别文档的识别结果。由于本发明通过文档类型判别实现差异化处理，针对单页证照类文档先进行视觉增强与标准化处理，有效抑制拍摄畸变和背景噪声对多模态大语言模型的干扰，相比于现有技术，本发明提升了复杂拍摄场景下证照字段的识别准确率。

本申请公开了一种互联网网关的请求处理方法、装置、设备及存储介质，涉及互联网通信技术领域，所述互联网网关的请求处理方法，包括：接收客户端发起的互联网访问请求，并解析得到请求路径；获取路由配置规则，并对请求路径进行白名单匹配，得到对应的目标后端服务；基于互联网访问请求的协议类型以及目标后端服务的协议类型生成互联网访问请求对应的转换请求；将转换请求转发至目标后端服务，并接收返回的响应结果。由于是通过在转发请求之前执行协议转换，使得处理设备发出的转换请求的协议格式与目标后端服务所支持的协议格式一致，无需额外部署独立的TCP代理层，降低了系统架构的复杂度和部署成本。