计算、推算、计数

本发明涉及一种融合局部上下文信息并利用标签语义进行命名实体识别的方法。该方法包括以下步骤:对数据进行预处理，得到标签的自然语言形式；使用两个基于Transformer的模型提取全局上下文信息向量和标签语义向量。然后通过多窗口Bi_LSTM层增强局部上下文信息提取，同时，利用基于CNN的联合学习模块进一步捕捉相邻词之间的局部上下文信息。通过多窗口注意力层整合全局上下文和局部上下文信息，以获得token的最终表示，最后计算token与每个标签的相似度，选取与token相似度最高的标签作为该token的预测值。本发明弥补了基于Transformer的模型对局部上下文信息提取不充分的缺陷。此外，本发明还使用标签语义进行预测，提高了任务预测的准确率。

本发明公开了一种基于特征变换的遥感图像特征提取模型预训练方法及装置，属于遥感图像处理领域。本发明利用自适应卷积计算的机制优化遥感图像在频域特征和纹理特征表达中的潜在目标区域的特征信息，帮助模型更好地捕捉到关于潜在目标区域的上下文特征信息，进而帮助模型更准确地理解图像内容。本发明至少包括对遥感图像进行特征变换，利用特征变换结果对遥感图像特征提取模型进行预训练；其中特征变换包括：将遥感图像映射至频域，并分解为相位向量和振幅向量，所述振幅向量经过卷积和通道注意力后与所述相位向量共同还原至时域，得到特征变换结果。

本说明书实施例提供了一种针对硅基材料气动加热条件下的烧蚀计算方法和装置，其中，方法包括：创建计算域；在计算域内对粒子进行初始化，得到粒子模型和各粒子初始坐标；基于预设的气动加热条件，采集各粒子的热导率、密度、比热容和初始温度；根据各粒子的热导率、密度、比热容和初始温度，得到计算域内各粒子的温度，由温度判断粒子类型为固体或液体；根据预设剪切力参数、预设potential based模型、各粒子的温度、初始坐标和预设时间节点，输出计算域内各粒子的速度和坐标；根据各粒子的温度、速度和坐标，输出粒子模型的波纹状态。以解决在气动加热条件下模拟热防护不同位置的烧蚀量的问题。

本发明实施例提供一种图像生成方法、服务提供方法、设备、介质和程序产品，该方法包括：获取与图像生成任务对应的参考图像，再将从参考特征中提取的、与图像生成任务对应的第一特征输入生成模型。该第一特征可以包括参考图像的图像特征和/或参考图像中包含的目标对象的身份特征。进一步地，可以利用生成模型的输出结果生成目标图像。可见，上述的第二特征也即为在图像生成过程中引入的、用于控制图像生成方向的控制条件，从而可以精细地控制图像的生成。并且当不同的图像生成任务具有不同的控制条件时，借助一个生成模型即可实现不同的图像生成任务，从而提高生成模型的通用性。

本申请公开了一种新用户冷启动推荐方法、系统以及相关装置，该方法包括：获取新用户在冷启动阶段的第一用户数据以及参考用户在多个参考阶段的第二用户数据；其中，参考阶段至少包括相互间隔的当前阶段和冷启动阶段；基于第一用户数据和第二用户数据，得到与新用户匹配的第一提示信息；将第一提示信息输入智能分析模型，得到与第一提示信息匹配的推荐结果。通过上述方式，本申请能够提高新用户冷启动阶段推荐结果的准确性。

本发明涉及一种增强解析能力的人体解析模型构建方法，步骤如下：构建人体图像解析网络模型，网络模型包括骨干网络、颈部网络和头部网络；通过计算特征图的注意力和对特征图进行上下文信息融合激活操作，将注意力机制和上下文增强两个模块计算得到的新特征图通过堆叠的操作融合在一起，得到注意力融合上下文信息模块，并将注意力融合上下文信息模块加入到颈部网络中；将上采样算子应用于颈部网络中，完成人体解析模型的构建；对构建的人体解析模型进行训练，得到最佳权重系数的人体解析模型。该方法构建的模型解决了单阶段人体解析算法中无法充分获取人体目标上下文信息及其注意力机制融合特征的问题，提高了人体解析模型算法的准确性。

本说明书涉及一种风险识别模型的训练方法及系统，训练方法包括获取各训练样本，其中每个训练样本包括应用的图标和应用的名称，训练样本的标签为应用的实际风险结果；获取第一风险识别模型和第二风险识别模型；分别利用第一风险识别模型和第二风险识别模型从各训练样本中选择第一有用样本和第二有用样本；利用第一有用样本对第二风险识别模型进行训练，利用第二有用样本对第一风险识别模型进行训练。本说明的风险识别模型的训练方法及系统，利用包括应用的图标和应用的名称的训练样本对风险识别模型进行训练，从而基于应用的图标和名称得到应用的风险结果，且在训练过程中消除了噪声样本的影响，使得训练好的风险识别模型准确性更高。

本发明公开了一种基于软件审价数据功能簇的发现与审价应用的方法，包括获取报价包及对应报价包匹配的支撑材料，解析报价包的信息得到项目信息、计价对象信息、估算对象信息和估算对象信息的功能描述。本基于软件审价数据功能簇的发现与审价应用的方法通过对报价包的信息和对应的支撑材料中的信息进行相似度匹配，使得报价包的信息和对应的支撑材料进行映射对应，得到估算对象，然后对估算对象进行处理得到语义向量后录入向量数据库，对新的估算对象审价时，将新的估算对象与向量数据库进行对比检索，输出候选价格方案；通过向量数据库，给出对新的估算对象的价格的参考，具有很好的逻辑解释性和知识积累性。

本申请提供一种基于可解释机器学习的塑料包装废弃物预测方法，该方法包括：获取塑料包装废弃物的历史产生量及特征数据；对特征数据进行数据筛选处理，得到第一目标特征数据；根据历史产生量和第一目标特征数据对预设模型进行训练，得到待优化的预测模型；将第一目标特征数据输入至待优化的预测模型，得到第一预测数据；根据第一预测数据，在第一目标特征数据中确定第二目标特征数据；根据历史产生量和第二目标特征数据对待优化的预测模型进行训练，得到目标塑料包装废弃物预测模型，以基于目标塑料包装废弃物预测模型，对塑料包装废弃物的产生量实现预测。本申请对塑料包装废弃物的产生量的预测准确性较高，为预测废弃物的产生提供了可靠的方法。

本申请提供了NFC卡片生成方法、系统、装置、电子设备及服务器，涉及终端技术领域，可以在减小电子设备的硬件成本的同时确保NFC卡片信息的安全性。该方法包括：电子设备响应于添加第一近场通信NFC卡片的操作，从可信应用管理TAM平台获取为电子设备中的第一业务分配的通道密钥，第一业务为第一NFC卡片对应的业务；电子设备向TAM平台发送第一NFC卡片的添加请求；TAM平台根据添加请求获取第一业务对应的第一可信应用的第一安装包，并向电子设备发送通过通道密钥加密的第一安装包，其中，第一可信应用用于处理第一业务；电子设备根据通道密钥对加密的第一安装包进行解密，并根据第一安装包在可信执行环境中安装第一可信应用。

本申请涉及一种香蕉树叶片生长参数提取方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取各个角度的香蕉树图像，基于预设的图像分割模型分割出所述香蕉树图像中香蕉树叶片相对应的序列图像数据，采用预设的运动结构恢复算法根据所述序列图像数据生成所述香蕉树叶片相对应的三维点云数据；采用预设算法提取出所述三维点云数据中的香蕉树叶片生长参数，以完成香蕉树叶片生长参数的提取。本申请能够在香蕉整个生育期内的持续采集香蕉树生长状况，并构建香蕉树生长模型，为香蕉日常种植管理、香蕉育种以及日常施肥、农药喷洒等提供重要数据支撑和作业指导。

本发明提供了一种EDA设计芯片用的互动演示系统及方法，包括：演示内容存储单元，用于存储关于EDA设计芯片的演示内容；演示内容播放单元，用于播放和/或展示所述演示内容；操控单元，用于根据用户的演示控制指令，从所述演示内容存储单元调取用户所需的演示内容，并控制所述演示内容播放单元播放和/或展示所述用户所需的演示内容。本发明用户可以根据自己的需要选择所需的演示内容，演示内容播放单元负责将这些演示内容动态地播放和/或展示给用户，不仅使学习内容更加直观，还大大提高了学习者的兴趣和参与度，实现了可视化、互动的演示效果。

本发明公开了一种基于图嵌入的卫星故障诊断方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取故障现象查询语句，对故障现象查询语句进行分析，确定故障要素；基于各故障要素构建虚拟子图，基于各故障要素结合预先构建的卫星故障知识图谱确定候选子图，确定虚拟子图对应的第一目标向量以及各候选子图对应的第二目标向量，计算第一目标向量和各第二目标向量的相似度，得到各候选子图与虚拟子图的相似度；基于各候选子图对应的相似度结合卫星故障知识图谱进行故障诊断，得到故障诊断结果。解决了卫星故障诊断结果不准确、耗费资源以及可解释性不强的问题；故障诊断结果更加准确，节省算力资源，故障原因可解释性较强。

本发明提供一种基于hashmod的prometheus‑agent分片采集模式管理方法，涉及存储技术领域，包括以下步骤：S1、建立资源对象：初始化一个config‑map，并设置对应参数。通过本申请步骤可做到agent自动感知节点数量，并且自动修改配置参数，整个过程无需人工干预，prometheus‑agent分片采集模式下共享同一份配置文件，prometheus‑agent分片采集模式下扩缩容无需人工干预，方便管理和部署基于hashmod的prometheus‑agent分片采集方案，修改采集配置的时候只需要改动一次配置文件，agent扩缩容的时候无需手工修改配置。

本发明实施例提供了一种多端口读写的缓存管理方法及装置。该方法包括：将芯片上多端口RAM缓存划分为M×N的缓存单元阵列，其中，所述多端口RAM缓存包括K个写端口和H个读端口，M、N、K和H均为大于1的整数，N大于K和H；在写操作时，通过所述K个写端口将K个数据一次写入所述缓存单元阵列的K个不同列，其中，每个写端口对应缓存单元阵列的一个不同列；在读操作时，通过所述H个读端口一次从所述缓存单元阵列读取共H×N个数据，其中，每个读端口一次从所述缓存单元阵列的每一行中读取一个数据。通过本发明，解决了相关技术中多端口RAM存在缓存利用率低的问题。

本发明公开了一种可靠性激励下配电系统多阶段扩展规划方法，输入用于建立配电系统多阶段扩展规划模型的数据，建立考虑可靠性成本的配电系统多阶段扩展规划模型，包括可靠性激励下的配电系统多阶段扩展规划模型的目标函数，以及可靠性激励下的配电系统多阶段扩展规划模型的约束条件；步骤3、调用商业求解器Gurobi求解前所述可靠性激励下的配电系统多阶段扩展规划模型，并输出规划结果。本发明该建立了配电系统可靠性指标的显式评估表达式，并将这四类的可靠性激励成本纳入到配电系统多级扩展规划目标函数中，以系统运行约束等为约束条件。本发明将从配电系统规划层面上考虑可靠性约束提升供电可靠性。

本申请涉及一种智能的亮度检测方法、系统、电子设备及存储介质。该智能的亮度检测方法包括：获取原始图像，将原始图像进行二值化处理，输出二值化图像；获取二值化图像中的特征信息，将特征信息进行标识处理，输出第一颜色区域图像；将第一颜色区域图像进行识别处理，输出第二颜色区域图像；将第二颜色区域图像进行分割处理，输出第一待测区域图像；将第一待测区域图像与预设门限图像进行比对处理，输出第二待测区域图像；将第二待测区域图像进行计算处理，输出实时图像；将实时图像进行通道分离处理，输出颜色面积最值数据；将颜色面积最值数据与预设门限阈值数据进行比对处理，输出合格图像。本申请提供的方案，能够提高检测的效率和检测的准确度。

本申请实施例公开了一种虚拟资源创建方法、终端及存储介质；终端在虚拟资源创建完成后，生成虚拟资源对应的安全参数；其中，安全参数用于确认虚拟资源的安全性；将安全参数发送至虚拟资源。能够验证虚拟资源的身份，确保网络安全性。

本发明提出了基于掌子面和钻孔图像的隧道裂隙共面性匹配方法及系统，涉及隧道裂隙识别领域，对掌子面图像和钻孔高清展开图进行裂隙识别，对裂隙识别图像进行特征增强和裂隙函数拟合，对钻孔裂隙进行聚类，获取裂隙结构面产状的优势分组，计算各钻孔裂隙面在掌子面上的虚构交线；以虚构交线与掌子面裂隙拟合线的相似度作为禁忌搜索算法的目标函数，对钻孔裂隙面与掌子面出露裂隙进行共面匹配，得到裂隙共面性匹配结果；本发明在对掌子面裂隙图像进行智能识别的基础上，实现掌子面表面裂隙与近前方内部裂隙的联合分析，得到裂隙共面性匹配结果，对后续的裂隙建模过程实行联合约束，为实现高精度三维裂隙建模提供数据基础。

本发明公开了采气井的采气指数预测方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括，周期性的获取目标采气井生产数据和预设参数的参数数据；第一更新函数根据当前的生产数据和参数数据计算目标采气井在预设时刻的井底流压预测值；第二更新函数计算与所述第一更新函数生成井底流压的时间点对应的平均地层压力预测值；第三更新函数根据同一时刻的井底流压预测值和平均地层压力预测值计算理论采气指数；以理论采气指数为建模数据，更新基于ARIMA的所述采气井的采气指数预测模型。本发明可以在不需要采气井停机也不需要到井下安装井底流压和平均地层压力的监测设备的情况下，低成本且高效的获得采气井的采气指数，进而为采气井的产能评估提供依据。

本公开提供了资源检索方法、训练方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及智能检索技术领域、大数据技术领域和深度学习技术领域。具体实现方案为：响应于接收到搜索文本，根据搜索文本确定目标对象的对象属性，目标对象与搜索文本相关；对搜索文本和对象属性进行特征融合，得到搜索特征；根据搜索特征在预设资源融合特征库中进行检索，得到目标资源融合特征，预设资源融合特征库中的预设资源融合特征表征与预设资源相关联的预设资源相关文本和关联预设搜索文本；根据目标资源融合特征进行资源检索，得到目标资源；以及向与目标对象相关的终端推送目标资源。

本发明涉及主题资源调度技术领域，公开了一种Web GIS主题资源管理方法、系统和服务器。本发明获取主题资源图标和存储主题资源信息的配置文件；配置文件包括属性配置文件和主题资源列表文件；将主题资源图标合成一张雪碧图，并计算每个主题资源图标在雪碧图中的位置，生成图标位置文件；对主题资源列表文件进行数据解析，从中获得主题资源信息；加载地图插件，在对应的部署页面引入UI依赖和属性配置文件，并根据图标位置文件将雪碧图注入地图插件；通过地图插件在地图上新建图层，将要素数据显示在图层上，要素数据为通过主题资源信息转换的地图插件可识别数据。本发明减少了迭代开发中不必要的过程，降低请求次数，提高了开发效率，提升系统性能。

本申请涉及一种读码方法及读码设备，读法方法用于读取柔性膜工件内的识别码，读码方法包括如下步骤：控制输送单元将工件输送至扫描区域，使工件的识别码处于读码器的视场范围内；控制支撑单元接触工件以至少将识别码所在区域支撑为呈平面状；读码器读取处于工件内的识别码。如此设置，当工件运动至扫描区域后，控制支撑单元支撑工件，能够使工件上识别码所在的区域呈平面状。由此，能够提高读码器获取位于工件内部的识别码的图像的准确性，便于提高读码器读取识别码的成功率。读码设备采用如上述的读码方法，具有较高的识别码读取成功率。

本申请提出了一种基于混合现实MR的煤矿用设备管理系统及方法，涉及煤矿技术领域。该系统中，MR运用模块包括MR显示可穿戴设备；煤矿用设备标识解析模块包括标识解析单元；煤矿用设备数据监测模块包括设备数据监测单元和设备运行诊断单元；MR显示可穿戴设备用于扫描设备的设备标识码并将设备标识码发送至标识解析单元进行标识解析；标识解析单元将解析数据发送至煤矿用设备数据库；煤矿用设备数据库根据解析数据从子库中调取设备数据并将设备数据基于MR技术以虚拟方式进行展示。本申请通过设备标识码对设备进行数字化唯一化管理，便于设备信息获取，将设备的数据以虚拟方式展示在用户眼前，使用户能够随时了解设备的工作状态，及时发现异常情况。

本发明涉及遥感图像变化检测领域，具体为基于分层次跨尺度全局特征融合深度网络的遥感图像变化检测方法。首先，该网络分层次提取双时相高分辨率遥感图像不同尺度信息；然后，对不同尺度特征图（如同级、邻级、全局）都分别构造差异信息增强及融合模块，强化融合网络局部特征表示能力及上下文信息关联性；最后，通过提出全过程组合损失函数监督中间特征层学习以增强各模块特征表示能力。实验证明，本文在定性、定量指标方面都取得了显著效果。

本发明涉及人工智能模型技术领域，具体涉及一种基于大型语言模型的日程安排系统，包括：数据获取模块，自所述用户应用程序中获取原始数据；任务识别模块，向所述大型语言模型输入所述原始数据并接收所述大型语言模型识别到的待处理任务；任务推荐模块，对所述待处理任务进行排序以得到任务推荐顺序；日程安排模块，依照所述任务推荐顺序生成日程提醒。有益效果在于：通过引入大型语言模型和数据获取模块，能够自行从用户应用程序中主动获取原始数据并识别得到待处理任务进行任务推荐排序、添加日程表等处理，更易于使用。

本发明涉及一种PCR检测荧光强度数据处理系统，尤其涉及PCR数据检测技术领域，包括，信息获取模块，用以根据预设分析周期周期性获取PCR检测时的初始数据、荧光信息、环境温度和反应周期数；图像分析模块，用以对第一扩增参数进行分析；荧光分析模块，用以对CT值和第二扩增参数进行分析；温度分析模块，用以对峰值参数、峰值数量和峰值特征进行分析；特征分析模块，用以对数据特征进行分析；调整优化模块，用以根据CT值对数据特征的分析过程进行调整，还用以根据峰值特征对数据特征的调整过程进行优化；数据处理模块，用以根据数据特征对荧光强度数据进行分类并存储。本发明实现了对荧光强度数据的精确分类处理。

本发明公开了一种面向元宇宙的2D数字人生成方法及终端，涉及人工智能技术领域，包括步骤：S1、获取视频片段文件；S2、利用对抗神经网络提取视频片段文件中的真人对象，建模并进行训练，生成2D数字形象；S3、从视频片段文件中提取音频片段；获取目标合成文本；根据音频片段和目标合成文本，生成语音对象；S4、对2D数字形象和语音对象进行合成，生成虚拟数字人；S5、使用多模态交互算法，根据获取的交互内容生成反馈内容；通过虚拟数字人响应反馈内容。本发明中只需用户提供交互内容，即可根据算法得到相应反馈，机器根据反馈实时生成数字人模型及其嘴型、动作和合成语音，响应快，且交互性强，数字人模型更加拟真自然。

本发明提供了基于多尺度混合分析的病理图像分割模型及方法，采用多尺度混合分析，在多个尺度上对病理图像进行分析，获取多尺度病理图像分析数据；根据多尺度病理图像分析数据，基于卷积神经网络架构，采用多效分割优化策略，训练大规模的病理图像数据，并通过自动学习提取病理图像中的特征，获取深度学习多样病理图像特征；根据深度学习多样病理图像特征，在卷积神经网络训练过程中，通过并行连接多分辨率子网络，进行循环重用多尺度分辨率融合，获取多尺度病理图像特征融合信息；根据多尺度病理图像特征融合信息，捕捉病理图像中不同组织结构的特征，并始终保持高分辨率图像，预测出精确热力图像，实现病理图像精确分割。

本发明适用于光伏故障检测和定位技术领域，尤其涉及一种光伏故障的检测和定位方法、系统及相关设备。本发明通过无人机获取光伏红外图像；通过深度学习图像分割算法对光伏红外图像中的多个光伏组串进行分割，得到每一光伏组串的掩膜以及最小外接矩形；通过深度学习多目标追踪算法对每一光伏组件进行目标追踪，得到每一光伏组件的数据信息；根据光伏组串的位置信息和光伏组件的数据信息通过定位算法对每一光伏组件进行定位，得到每一光伏组件的逻辑位置；通过深度学习目标检测算法对光伏组串进行检测，得到检测结果。本发明能够准确定位和检测到故障在光伏组串中光伏组件的位置，提高了对光伏故障的检测和定位的精确度。

本公开涉及图像下采样方法及装置、计算机可存储介质，涉及图像处理领域。图像下采样方法包括：将图像分为在第一方向上的多个子图；对第一方向上的多个子图进行卷积；将卷积后的第一方向上的多个子图进行拼接，得到在第一方向为第一目标尺寸的第一下采样图像；将第一下采样图像分为在第二方向上的多个子图；对第二方向上的多个子图进行卷积；将卷积后的第二方向上的多个子图进行拼接，得到在第一方向为第一目标尺寸、在第二方向为第二目标尺寸的第二下采样图像。根据本公开，实现了图像不同方向的尺寸的自由缩减。

本发明提供一种基于智能模型的领域高颠覆性专利预测方法及系统，包括：获取用户发布的颠覆性技术预测任务；构建专利数据集，利用SVM分类算法对专利数据集进行分类得到各类别的子数据集，构建LDA主题模型，采用LDA主题模型对各类别的子数据集进行技术主题提取；构建颠覆性技术测度评分模型并对提取的技术主题进行综合评分，筛选出综合评分排名前列的技术主题并整理其对应的专利文本；提取专利文本中的关键词，并统计各技术主题对应类别的主题词，计算各专利文本的关键词与各对应类别的主题词之间的相似度，选取与类别主题词相似度最大的专利文本及其所属技术领域作为预测结果进行输出。本发明提高了潜在颠覆性技术测度的准确性。

本发明涉及深度学习可解释性领域，具体涉及一种面向深度学习可解释性的鲁棒性对抗训练方法，包括：采用解释攻击方法建立对抗解释样本的数据集，正常样本和对抗解释样本作为数据元组输入深度学习模型，经模型传播计算样本的分类得分；对数据进行沿解释梯度的多方向采样，计算模型对采样数据的预测分数和计算采样数据的综合损失项；计算模型梯度的L2鲁棒性正则损失项和余弦鲁棒性正则损失项；计算总损失项，反向传播迭代更新模型参数。该方法可以提升模型的解释鲁棒性，可以较为高效地提升模型对输入样本的解释准确性，使解释不容易被操纵攻击。

本发明公开了一种异步电路设计方法、系统、装置及存储介质，其中，方法包括：通过EDA工具构建异步电路模型架构，异步电路模型架构包括数据通路和控制通路；对数据通路和控制通路进行时序约束，得到第一异步数据捆绑电路；对第一异步数据捆绑电路进行规划布局、时钟树综合以及布线得到第二异步数据捆绑电路；对第二异步数据捆绑电路进行延迟匹配，得到目标异步数据捆绑电路。本发明提高了异步电路的设计效率，保障了异步电路的大规模应用，可广泛应用于集成电路设计技术领域。

本发明公开了一种保险合规风控方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及保险合规分析技术领域。其中方法包括：获取目标保险机构上传的基础信息、业务信息和会计记账信息，得到目标保险机构的待分析数据，其中，待分析数据包括多个数据项以及与每个数据项对应的数据内容。获取每个数据项对应的数据治理模型，利用数据治理模型对每个数据项对应的数据内容进行校正，得到校正数据。获取多种风险场景对应的合规分析模型，利用合规分析模型对校正数据进行合规分析，得到合规分析结果。上述方法通过数据治理模型对保险机构上传的数据进行校正，提高了数据质量，利用合规分析模型针对多正风险场景对保险机构进行合规分析，提高了保险领域合规风控质量。

本申请涉及有机材料制备领域，其具体公开了一种聚氨酯材料生产用温度控制方法及其系统，其能够基于聚氨酯制备的聚合反应的状态特征来判断聚合反应的进展状况和反应速率，并捕捉不同时间跨度内聚合反应温度值之间的高维隐含特征，以此利用两者之间的逻辑关联得到包含聚合反应温度特征和聚合反应的状态变化特征的分类特征表示。这样，基于由分类处理得到的聚合反应状态的结果来自适应地调整聚合反应的温度以使得聚合反应的温度适配于聚合反应的状态变化。

本发明公开了一种树状mux电路的优化方法，其将树状mux电路用Verilog描述，通过对Verilog代码的分析和替换，将树状mux电路中的地址控制逻辑单独提取出来进行优化，进而在保持树状mux电路不变的情况下，实现整个树状mux电路的优化；实验结果显示，本发明方法可以获得更好的面积有延时效果。

本发明公开了一种基于物联网中间件的多源异构海量数据采集与治理系统，包括数据接入层、数据接入处理层、数据体系层以及数据服务层；数据接入层标准化接入感知设备数据、业务数据以及第三方系统对接数据，并按照标准化数据模型对数据进行序列化和反序列化处理；数据接入处理层采用流批一体计算引擎对数据进行提取、清洗、关联、比对、标签、纠错、存储和标识操作，以实现各类数据的标准化结构，数据体系层包括数据仓库、数据治理模块，数据仓库以建设标准规范构建原始库ODS、资源库CDM以及专题库ADS，并定义数据规范和数据标准；本发明实现多源异构数据的标准化接入，对外提供统一的数据服务。

本发明提供一种掩膜细化的机械部件表面裂纹几何信息检测方法及装置，涉及图像检测技术领域，该方法包括：根据待检测机械部件的表面图像，获取目标输入信息；将目标输入信息输入至检测模型中，得到待检测机械部件的裂纹缺陷对应的掩膜检测结果；对掩膜检测结果进行掩膜细化，并从细化后的掩膜检测结果中提取待检测机械部件的裂纹缺陷对应的目标骨架；根据目标骨架的像素点集合，获取待检测机械部件的裂纹缺陷的几何信息；其中，检测模型是基于对多个裂纹缺陷样本图像进行样本扩充得到的样本数据集进行有监督训练得到的。本发明实现避免人眼检测所存在的检测效率和准确性低的问题，由此实现高效、准确地进行机械部件表面裂纹的几何信息的检测。

本发明公开一种基于行输入的轻量化神经网络加速器及其设计方法，该加速器主要包括：控制模块，输入缓存模块，卷积池化模块，RELU模块，输出缓存模块，全连接模块，比较模块；卷积池化模块负责对输入数据和权重数据进行卷积操作；全连接模块负责实现全连接层的功能；比较模块负责通过比较输出大小确定卷积神经网络的识别结果。本发明旨在将卷积运算转化为向量的内积，无需对输入数据进行数据预处理，减少硬件资源的消耗，同时加速器结合网络层级特征进行并行优化，实现多卷积核并行运算，提高硬件资源的利用率，降低功耗。

本申请公开了一种预测数据的获取方法、装置和存储介质及电子设备。其中，该方法包括：确定目标时间序列上的多个第一时间点，并获取多个第一时间点中的各个第一时间点关联的历史数据；基于各个第一时间点关联的历史数据，获取各个第一时间点对应的历史数据向量；在获取到各个第一时间点对应的时间位置向量的情况下，分别整合各个第一时间点对应的历史数据向量和时间位置向量，得到各个第一时间点对应的第一目标向量；基于第一目标向量，获取多个第一时间点对应的第二目标向量；根据第二目标向量，对目标时间序列上的第二时间点进行预测，得到第二时间点关联的预测数据。本申请解决了相关技术中预测数据的获取准确性较低的技术问题。

本申请公开了一种产品订单分配方法、装置、设备及存储介质，属于订单管理技术领域。本申请通过获取二分图模型，其中，二分图模型为表征订单集合和参与方集合之间映射关系的图模型，订单集合为用户对应产品订单的集合，参与方集合为生产工厂的集合，映射关系为生产工厂与订单任务之间的对应关系，映射关系符合任务完成度条件、任务数量条件和/或报价条件，并根据映射关系对应的订单任务和生产工厂，分配产品订单，即通过将用户对应的产品订单汇总，将生产工厂汇总，并将两个汇总后的相应集合进行匹配，从而可在订单集合和参与方集合中确定合适的映射关系，并在该映射关系符合相应条件时，分配相应的订单任务，避免生产工厂成本过高。

本说明书提供的运维方法及系统，能够通过大语言模型对目标用户的目标问题进行识别，以从多个运维模型中识别出目标运维模型，并能够调用目标运维模型执行运维任务以解决目标问题。所述方法及系统能够通过大语言模型自动识别分析运维问题，并调用下游的目标运维模型执行相关运维任务，从而提升运维的智能化水平。

本发明公开了一种基于图像增强的水下视觉slam优化方法及系统，包括以下步骤：对原始水下图像进行RGB通道分离，计算各通道的通道平均值及对应通道的自适应均衡因子，应用均衡因子补偿各通道后再合并得到颜色补偿图像；采用改进暗通道去雾算法和大律法阈值分割算法处理颜色补偿图像，通过大律法阈值分割算法得到大气光值A后再通过暗通道归一化均值和大气光值A控制透射率得到去雾图像；使用高斯滤波平滑去雾图像，再对原始图像与平滑图像的差异图像进行线性变换得到水下增强图像；将水下增强图像输入视觉slam算法前端视觉里程计和回环检测。本发明能够增强水下图像的整体细节和清晰度，有助于提取更优质的特征点，从而获取更丰富的水下环境的纹理特征，提高视觉里程计的精度。

本发明公开了一种一体机性能提升方法，涉及一体机术领域；为了解决现有技术中一体机性能处理的不足问题；具体包括如下步骤：将高性能移动端与目标一体机构成连接；使用高性能移动端渲染场景，并将渲染后的第一数据层画面发送至一体机；一体机同时向高性能移动端传送传感器数据信息；高性能移动端根据传感器数据信息渲染相应的摄像机视角；利用一体机再运行一个用于单独渲染性能开销较小数据的软件，得到第二数据层画面；将渲染的第一数据层和第二数据层信息叠加在一起，合成完整画面。本发明实施方式较为简单，采用双端进行渲染的方式，缓解VR一体机或XR一体机的负载，可大幅度提高VR一体机或XR一体机可以承载的性能。

本发明公开一种基于次要颜色聚类分析的水稻病害识别方法和系统，该方法包括通过高分辨率摄像机分类采集水稻叶片有病害图像和无病害图像、对收集到的每一张图像进行预处理操作，实现前背景分割、进行颜色空间转换，将采集到的RGB图像转换到HSV颜色空间，利用H通道和S通道生成二维颜色直方图、学习采集到的无病害图像和已知病害图像的二维颜色直方图特征及形态学特征等，本发明能够有效避免现有技术中的少而重要的次要颜色信息被忽视的问题，提高了对于像水稻无病害和有病害这两类图像的差异性。在保证识别过程中鲁棒性的同时，能够在复杂环境下稳定的完成水稻病害的识别。

本申请提供一种显示控件的显示方法、装置及设备，涉及显示设备技术领域，该方法包括：获取显示设备的显示尺寸和所述显示设备的分辨率；基于所述显示设备的显示尺寸和所述显示设备的分辨率，建立所述显示设备的基础显示单元；基于多个显示控件各自的显示尺寸和所述基础显示单元的尺寸，确定所述多个显示控件各自包括所述基础显示单元的数量；基于所述多个显示控件各自包括所述基础显示单元的数量，在所述显示设备上显示所述多个显示控件。本申请的方案，通过重定义的基础显示单元来确定各显示控件在显示设备上的布局，减小了适配布局显示的操作复杂度。

本申请涉及一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：通过双目摄像头获取待测物体的目标图像；将目标图像输入双目深度估计网络进行处理，输出目标图像的深度期望值和数据真值；将数据真值的浮点数进行转换，得到使用N个连续整数表达的数据真值的线性组合；其中，每个整数对应一个系数，所有系数的和为一；根据线性组合确定目标真值；根据目标真值和深度期望值进行无偏深度估计，以确定双目摄像头检测到的待测物体的距离。该方法，可以将数据真值的浮点数进行转换，得到使用N个连续整数表达的数据真值的线性组合，根据线性组合确定目标真值，根据目标真值和深度期望值进行无偏深度估计，从而提高深度估计的准确性。

本公开提供了基于虚拟现实的交互方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能、大语言模型等技术领域。具体实现方案为：根据接收到的交互信息，从候选交互对象对应的候选虚拟形象中确定目标虚拟形象；获取目标虚拟形象对应的目标画像信息；根据目标画像信息和交互信息，生成目标虚拟形象针对交互信息的反馈信息。本公开提供的方案能够根据用户发送的交互信息选择目标虚拟形象并生成对应的反馈信息，实现用户与虚拟形象之间的交互，并保证反馈信息与交互信息和目标虚拟形象的画像信息之间的贴合性，有效提升交互的智能化程度和交互体验。

本申请公开了一种固定资产管理方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取每一项固定资产子类的存储仓储内剩余固定资产物资数量信息；将数量低于设定最低限度阈值的一个或多个固定资产子类，发送至管理人员；验证管理人员登录固定资产管理系统进行固定资产子类物资管理的身份请求信息；开启指定的所述一个或多个固定资产子类的存储仓储；将物资数量补充到大于最低限度阈值，且小于设定的最高限度阈值后，获取固定资产管理系统中固定资产子类的存储仓储内剩余固定资产物资数量的更新列表。本申请能够提升固定资产物资管理的效率，实现自动化、智能化管理，实现对各个固定资产子类的存储仓储内固定资产物资数量的精准管理。