计算、推算、计数

提供存储器内神经网络保护的技术可以包括：存储器，用于存储神经网络；以及处理器，执行指令以在存储器中生成具有多个存储器块的神经网络存储器结构，基于随机化的存储器存储模式在多个存储器块之间散布神经网络，以及基于神经网络存储器存取模式在多个存储器块之间重新混洗神经网络。散布神经网络模型可以包括将神经网络的每层划分为多个组块，对于每层，基于随机化的存储器存储模式为多个组块中的每个组块选择多个存储器块中的一个，并且将每个组块存储在相应选择的存储器块中。多个存储器块可以被组织成存储器块的群组，并在堆栈空间和堆空间之间被划分。

本发明涉及曲线包覆的技术领域，具体地，涉及一种平面曲线包覆算法的优化方法、设备及存储介质。与现有技术相比，本申请提出的技术方案具有如下的有益效果：优化后的包覆算法，可以直接在包覆过程中获得分段包覆曲线的长度，并基于此长度修正包覆点位置，保证最终的包覆曲线长度与原曲线长度一致。在平面曲线的包覆过程中，通过构建特殊的坐标系，利用数值积分快速计算包覆分段曲线长度，并利用此长度矫正包覆过程，从而获得一个更好的包覆结果。

本发明涉及一种多头注意力和图谱嵌入算法融合的类案推荐方法，属于人工智能技术领域。本发明使用基于双向自编码机制的阅读理解式信息抽取模型抽取案件中所有实体及关系，构建案件知识图谱，将其转换为案件图结构矩阵；基于图谱嵌入算法获取所述案件实体嵌入向量及图结构嵌入向量；基于多头注意力机制获取所述案件实体及图结构上下文特征向量；融合所述案件实体及图结构的嵌入向量和上下文特征向量；训练融合多头注意力机制和图谱嵌入算法的图卷积神经网络模型；将待查询案件和候选案件输入类案推荐模型，计算查询案件与所有候选案件的相似度得分，输出最高得分对应的案件信息。本发明提供的模型方法在类案推荐中取得了较好的结果。

本发明涉及一种核磁共振谱降噪方法及其核磁共振谱降噪装置。所述方法采用的深度神经网络模型，其设计方法包括：对所述低信噪比核磁谱数据依次进行m次编码得到特征图；对特征图进行优化得到中间特征图；对中间特征图依次进行m次解码，在每次解码时需要叠加相应倒叙次数的编码输出，最终得到解码特征图；对解码特征图叠加低信噪比核磁谱数据后再进行数据重建得到高信噪比核磁谱数据。本发明将通过少量采集次数获得的低信噪比核磁谱数据，输入深度神经网络，得到高信噪比的核磁谱数据，因而去噪质量高，结果可靠，重构时间短，具有广泛的应用前景。

本发明属于图像处理领域，公开了一种基于卷积稀疏残差学习的混合失真图像复原方法，本发明处理的失真类型和强度在空间分布上更具随机性，更符合现实场景中的图像失真情况；本发明使用基于转置注意力机制的学习迭代阈值收缩算法解决多尺度卷积残差稀疏编码优化问题，并将深度展开网络嵌入到U‑Transformer网络中，兼具学习能力强和可解释性好的优点；本发明与传统复原网络所经常采用的卷积运算相比，本发明将转置注意力机制引入复原网络模型，建模了通道间的依赖关系，在保持参数量较小的情况下，改善了网络的自适应能力和性能。

本发明提供一种支持增量训练的快速无监督异常检测方法及系统，涉及异常检测技术领域，所述方法包括：基于训练数据集中的实数向量进行局部敏感哈希编码、分组以及布隆过滤器构造；基于增量数据集中的实数向量进行局部敏感哈希编码、分组以及布隆过滤器更新；基于初次训练或增量训练的模型进行异常检测。本发明通过使用局部敏感哈希编码将实数向量的训练数据编码为整数的哈希向量，并且对哈希向量进行随机分组，然后将随机分组后的各个哈希向量分别加入到一个布隆过滤器，以实现模型训练、增量训练以及异常检测，解决了现有无监督异常检测预测计算的时间复杂度高、异常检测量大、异常检测时延长，难以满足异常检测实时性要求的问题。

本发明涉及自然语言处理技术领域，公开一种大语言模型的输出优化方法，包括：通过历史对话处理模块在LMM输出生成模块和prompt优化模块之间传输信息；通过LMM输出生成模块根据用户输入的初始prompt生成第一LMM输出；通过prompt优化模块根据预设评价标准判定第一LMM输出待优化，并得到改进要求prompt；通过LMM输出生成模块结合第一LMM输出和改进要求prompt，生成第二LMM输出。本发明结合LMM输出生成模块、prompt优化模块、历史对话处理模块实现大语言模型输出优化的自动化，无需通过手动方式反复调试prompt，提高LMM输出生成模型的输出效率和质量。

基于本发明的一方式的秘密计算系统的秘密计算装置1n具备第一计算部11n、第二计算部12n、第三计算部13n、第四计算部14n、第五计算部15n、第六计算部16n、第七计算部17n、输出部18n3。通过它们协作进行计算，从而能够对追加了标志的表格进行group by count运算。

本发明公开了一种动态可配置的物资数据审查分析方法，涉及物资管理技术领域。该一种动态可配置的物资数据审查分析方法，通过计算电力设备质量符合系数、电力设备价格符合系数、供应商可靠性符合系数，实现了将审查过程置于数据驱动的环境中，减少主观判断的偏见，并提高决策的科学性，同时提供客观和综合的评估指标，帮助审查人员更好地选择最适合的供应商，并做出准确和科学的物资采购决策，以及对电力设备质量符合系数、电力设备价格符合系数、供应商可靠性符合系数以及电力物资数据审查异常数据进行可视化展示使审查人员更好地理解和分析数据，并为决策提供更全面的支持，提高决策效率和准确性。

本申请涉及一种数据脱敏方法、系统和设备，涉及数据处理技术领域。该方法获取用户输入的信息，并根据用户输入的信息发出访问请求；接收服务器根据访问请求发送的返回数据；识别返回数据中是否包含敏感标记，并在返回数据中包含敏感标记时，解析得到脱敏算法；利用脱敏算法对返回数据进行脱敏，得到脱敏数据。本方法可以在不改动业务系统的情况下，对数据进行脱敏，减少工作量。

本发明提供一种水深反演模型选择方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像水深反演技术领域，该方法包括：获取多种水深反演模型，并获取目标水域对应的多个卫星遥感数据和多个实测水深；针对各水深反演模型，将多个卫星遥感数据分别输入至水深反演模型中，得到水深反演模型输出的多个估计水深；根据多个估计水深和多个实测水深，确定水深反演模型对应的目标误差；将所有目标误差中最小目标误差对应的水深反演模型，确定为目标水域对应的最优水深反演模型。该方法通过大量的卫星遥感数据和实测水深，对多种水深反演模型进行筛选，得到最优水深反演模型，以实现对不同水域的水深进行准确反演，整个过程适用于大范围水域水深反演，且反演精度高。

一种基于风速风向分布的避雷针响应分析方法，将避雷针抗风计算与实际风速风向概率分布结合，基于实测数据获取风速、风向的联合概率分布，再利用这种分布生成风的时间序列，利用流场仿真与结构仿真结合进一步解决了避雷针在风场中的响应计算问题；相较于现有方法，该方法更充分地考虑实际风速与风向的影响，与概率分布模型结合，同时结合流场中的有限元仿真，对避雷针在风场中的受力进行更全面的考虑，提高了计算风速风向与实际情况的符合程度，可以有效计算出符合实际风速风向分布的避雷针振动响应情况。

本发明公开了一种日夜状态检测方法及系统，属于图像数据处理技术领域，方法包括：获取原始图像数据；对原始图像数据进行滤波处理；将滤波处理后的原始图像数据转换为RGB图像数据；通过R通道分量滤波技术，对RGB图像数据进行滤波处理；将RGB图像数据进行缩放处理，缩放至预设尺寸，得到输入图像；提取输入图像的图像特征；将输入图像的图像特征输入至卷积神经网络中；通过卷积神经网络，确定初步日夜状态检测结果；通过抖动过滤技术，对初步日夜状态检测结果进行校核；输出数据校核后的最终日夜状态检测结果。在本发明中，通过卷积神经网络准确地检测日夜状态，避免因误判导致滤光片切换器频繁切换而发生提前损坏，提升整个摄像机的产品质量。

本申请公开了一种模型训练和实体识别方法，根据指定文本包含的实体缩略词在指定文本中的第一频次和各实体缩略词在通用语料库中的第二频次，确定各实体缩略词的参考指标，并以此从各实体缩略词中确定指定文本对应的目标缩略词，进而以指定文本为训练样本，以目标缩略词为标注，基于训练样本及其标注训练实体识别模型。基于实体缩略词在指定文本中的第一频次和实体缩略词在通用语料库中的第二频次确定训练样本的标注的方式，可实现自动挖掘缩略词的目的，无需人工标注，降低人力成本。并且，还可提高标注的准确性，进而提高实体识别模型的识别准确性。

本发明属于充电站选址技术领域，具体涉及一种基于山地电动汽车出行特征的充电设施规划方法及系统，所述方法包括：在山地城市环境下建立山地城市交通路网模型；计算路网中任意两个节点间的耗电量；计算任意两点之间的最短行程时间信息；计算道路上的电动汽车数量；预测电动汽车的充电负荷；建立多目标函数；将建立的多目标函数作为评估指标，采用TOPSIS评价分析方法在实际山地城市环境下充电站最优位置规划方案。本发明考虑了电动汽车交通行为影响，进行考虑多目标的山地城市充电设施规划；并采用主客观综合计算权重的方法进行最优解集寻优，得到的规划结果能满足多个目标需求。

本发明提供了一种信息码、信息交互方法，信息码包括标识码和数据码，标识码为定位标，或在数字和/或字母和/或文字和/或字符中选取，所述数据码为数字和/或字母和/或文字和/或字符，用户注册并获取与其对应的信息码，所述信息码绑定信息，在信息数据服务器存储。用户终端设备获取目标用户的信息码载体图像；对所述目标用户的信息码载体图像进行识别并提取信息码数据；将所提取的信息码数据发送到所述信息码服务器；根据所获取的信息码数据与信息码服务器存储的信息码数据进行匹配对比，是否有对应的目标用户信息码及绑定的信息；若有，则运行所述目标用户信息码所绑定的信息。

本申请提供了一种农业探针的布局方法和装置，其中所述方法包括：获得待布局地块的第一属性信息，所述第一属性信息包括待布局地块所处地势、形状、面积和所种的农业品种中的至少之一；对待布局地块的第一属性信息进行分析，得到针对所述待布局地块的探针布局策略；获得待布局地块的第二属性信息，所述第二属性信息表征所述待布局地块中是否存在不同于探针的部署物或所述农业品种的属性；基于待布局地块的第二属性信息，确定是否对所述探针布局策略进行调整以得到目标布局策略；按照所述目标布局策略，对所述待布局地块进行探针的布局。可实现探针的自动、准确和高效的布局。方便对土壤中相关数据的自动获得，满足智慧农业的智能性。

本申请提供了一种用于进行图像分割的方法、装置及计算机可读介质。根据本申请的方法包括由客户端设备执行的以下步骤：接收来自服务端设备的初始视频帧的分割结果信息；根据所述分割结果信息，对所述初始视频帧的一个或多个后续视频帧进行光流计算；基于光流计算结果来对所述一个或多个后续视频帧的前景区域和背景区域进行分割，以得到所述一个或多个后续视频帧的分割结果信息。本申请通过服务端设备和客户端设备相结合进行图像分割的方式，利用了服务端设备的图像分割能力，使得客户端设备在对后续视频帧进行图像分割时以较高的效率获得高质量的图像分割结果。

本发明公开了一种轨道交通长时客流预测方法和系统，基于遍历关联历史信息机制，其基于城市轨道交通AFC大数据，利用先进的深度学习方法实现对轨道交通客流的高精度长时预测。具体为：基于多步预测中采用的迭代框架，通过动态地构建不同预测时刻的关联历史特征来动态学习和充分挖掘有价值的历史信息，以减小在长时预测过程中的误差累积，在此基础上提出了一个动态相关特征学习网络，通过整合多图卷积网络和叠加的因果卷积网络来动态捕捉轨道交通中客流的时空关联性，有效解决了现有的预测模型中预测精度随着预测时间范围的扩大而迅速恶化的问题。通过实验验证，本发明与现有模型相比，随着预测时间跨度的增加，所提出的网络的优越性更大。

本发明实施例提供一种配电台区设备管理方法、装置、存储介质及电子设备，属于电力技术领域。配电台区设备管理方法，用于CCO，包括：在检测到有设备接入网络后，获取接入设备信息，接入设备信息包括设备基本信息和设备通信需求信息；基于设备基本信息在预设的老化表中增加设备信息，并基于设备通信需求信息在预设的老化表中设置对应设备的老化时间，得到新的老化表；基于新的老化表，对配电台区设备进行管理；其中，老化表用于记录各个设备的老化情况。从而可以实现不同类型设备根据自身通信需求灵活设置老化时间，满足种类丰富的生产设备的需求。可以实现设备入网即插即用、档案自动更新功能，使得对设备管理更加简单方便和灵活。

本申请涉及虚拟人的三维重建技术领域，提供一种基于透明度纹理贴图的头发重建方法及电子设备，将预先生成的人脸基础模型与标准头发模型绑定蒙皮权重，这样，在根据单张正面人脸图像中提取的形状参数和表情参数对人脸基础模型进行变形时，能够获得与个性化的人脸模型匹配的初始头发模型，并根据正面人脸图像，生成带透明度的正面纹理图像和背面纹理图像，借助三维渲染引擎对透明度纹理贴图的支持，按照人脸模型与正面人脸图像间的投影矩阵，直接使用正面纹理图像对初始头发模型的正面区域进行渲染，使用背面纹理图像对初始头发模型的背面区域进行渲染，使得初始头发模型中带透明度的面片不可见，从得到个性化目标头发模型。

本发明公开了一种基于区域电网差异的光伏电站主动支撑能力评价方法，包括：首先基于电网对主动支撑能力不同需求将电网划分为不同区域集并确定各区域电网对整体电网主动支撑能力影响的权重；确定光伏电站主动支撑能力的一级指标，再根据一级指标构建二级指标；求取各二级指标值并采用层次分析法与熵权法相结合的主客观分析法确定一级指标和二级指标的权重；计算各区域电网主动支撑能力性能值；计算整体电网主动支撑能力性能值，实现主动支撑能力的评估。本发明能够在考虑区域电网差异化的基础上全面地评估光伏电站主动支撑能力，具有较高可信度。

本申请属于工业模型训练领域，具体涉及一种基于多工业模型的模型训练方法、装置、设备和存储介质。在获取到多个候选工业教师模型后，可以从中确定出具有工业领域处理特点的工业学生模型和相应的工业训练数据集。通过使用该工业训练数据集对工业学生模型进行训练处理，可以得到目标工业模型。该方法不仅解决了在多个工业教师模型基础上注入工业知识的难题，还可以使最终确定的工业模型更好地适应工业互联网生产的各种场景，快速适应新的待处理任务和领域，从而提高生产效率，降低生产成本，并整体提升企业的效益。

本发明涉及目标识别的技术领域，公开了一种基于图像序列的废钢斗号码识别方法，其包括获取废钢斗表面图像；通过连续多帧图像确定运动的废钢斗，分离废钢斗以外的背景；根据图像中分离后的废钢斗，判断废钢斗的倾斜角度；根据倾斜角度，进行图像中废钢斗倾斜矫正；提取矫正后图像中废钢斗的号码。本发明具有通过分离废钢斗的背景，对废钢斗的图像进行倾斜角度计算，再对废钢斗进行倾斜矫正，可以得到正视的废钢斗的图像，更准确的提取废钢斗中的号码的效果。

本申请涉及一种图像自适应网格去除方法、装置和可读存储介质，其中，图像自适应网格去除方法包括：基于网格图像中的相邻两个连通域的中心之间的距离，确定所述网格图像的网格大小；基于所述网格大小，确定对应的第一滤波参数；基于所述第一滤波参数对所述网格图像进行滤波处理，得到去除网格的图像。本申请的网格大小计算和网格去除均在空间域上进行，无需进行复杂的傅里叶变换和使用深度学习模型，可以较低的计算资源消耗为代价在各类设备上实时运行，并根据网格大小使用合适的滤波参数的空间滤波器来对网格进行去除，提高了网格去除的效果，提高了去除网格后图像的清晰度。

本申请公开了一种疾病申报的处理方法、装置和电子设备，具体涉及计算机领域。该方法包括：获取目标患者的目标信息；所述目标信息包括患者个人信息和患者疾病信息；通过线上申报系统获取初步审核人对所述目标信息的初步审核结果，所述初步审核结果包括初步审核通过或初步审核不通过；在所述目标信息的初步审核结果为审核通过的情况下，对所述目标信息中的敏感内容进行脱敏处理，得到脱敏目标信息；通过所述线上申报系统展示所述脱敏目标信息；通过所述线上申报系统获取目标医师对所述脱敏目标信息的审核结论，所述审核结论包括审核通过、审核驳回或者审核部分通过；基于所述目标医师对所述脱敏目标信息的审核结论，在线出具目标疾病认定通知书。

本申请涉及图像处理领域，尤其涉及管道缺陷检测方法及系统，方法包括步骤：对管道彩色图像进行灰度化处理得到灰度图像，获得灰度图像中每个像素点的灰度值和梯度值，将灰度值作为阈值对灰度图像进行二值化处理得到二值图，以对灰度图像进行自适应的二值化处理；计算二值图中连通域面积的变化值和梯度值平均值，根据变化值和梯度值平均值计算裂缝完整性的概率，将概率的最大值对应的像素点作为二值图中的灰度变换临界点；计算灰度变换斜率，根据灰度变换临界点和灰度变换斜率对灰度图像进行增强得到增强图像，将增强图像输入到预设的缺陷检测模型中，生成裂缝识别结果。本申请具有提高管道裂缝识别准确度的效果。

本发明适用于疲劳驾驶检测技术领域，提供了基于视频帧的多特征感知驾驶疲劳状态检测方法及系统，包括以下步骤：当检测到车辆启动时，采集主驾驶位的人脸视频，根据主驾驶位的人脸视频确定标定人脸图像；每间隔设定时间值采集一段主驾驶位的面部视频，对所述面部视频进行视频帧提取得到设定数量的面部图像；识别所述面部图像的眼部特征和嘴部特征，得到面部分析信息，所述面部分析信息包括眼特征数据和嘴特征数据；计算标定人脸图像的眼标定数值和嘴标定数值，将面部分析信息与标定人脸图像的眼标定数值和嘴标定数值进行对比，判定面部分析信息是否存在疲劳迹象；根据所有面部分析信息的疲劳情况，能够精准的判定驾驶员是否存在疲劳驾驶。

本发明涉及企业管理技术领域，具体是指一种基于大数据的企业管理系统，包括客户信息管理单元、人才信息管理单元和部门信息管理模块，所述客户信息管理单元包括潜在客户信息挖掘模块和合作客户信息管理模块；所述人才信息管理单元包括职工信息管理模块和外部人才挖掘模块，通过职工信息管理模块对在职员工进行基础管理的同时，还能对在职员工的潜力进行在线追踪，增强企业对现有职工的深入管理，能及时发现员工与岗位的匹配度和职业预期走向，从而实现员工的定制化培养。

本发明适用于指挥自动化技术领域，提供了一种基于Douglas‑Peucker算法的实验数据高效浏览方法，首先对实验数据中战场实体原始轨迹高度信息进行阈值判断，筛选出高度信息明显变化的高度关键时刻点，其次对战场实体经纬度信息进行特征点提取，得到战场实体特征轨迹点对应的距离关键时刻点，再次对两次提取得到的关键时刻点进行求并运算，得到实验数据中的所有关键时刻点，最后根据系统输入的浏览倍速需求，确定浏览回放逻辑。本发明用于快速浏览查看实验经过，有效解决了实验数据浏览倍速较小，浏览时间较长的问题，有效提高了实验人员掌握实验过程的效率。

本发明提供一种产品线工序次序优化方法，包括：步骤1，初始化产品线的工序次序数组，步骤2，提取工序次序数组中的前后相邻的两个部件编号G和H；步骤3，计算先处理部件G再处理部件H的效率p1，和计算先处理部件H再处理部件G的效率p2；步骤4，若p1＜p2，则将部件编号G和部件编号H的位置互换；步骤5，基于冒泡排序法对工序次序数组中的部件编号执行步骤2～步骤4，得到排序后的工序次序数组。本发明采用冒泡排序法对工序次序数组中的部件编号进行重新排序，排序的依据是按照不同的顺序处理部件的效率，按照效率高的顺序调整不同部件的处理顺序，对产品线工序次序进行优化，达到了自动优化产品线工序的目的。

本发明公开了一种基于信息素划分生态位的浮游藻类互动快速智能分析办法，具体包括如下组成部分：(1)基于卷积神经网络（CNN）和SIFT SURF HOG，对不同藻类样本的特征进行提取，包括数量和形状特征；(2)通过学习已知浮游藻类信息素和特征之间的关系，来识别水样中的信息素；（3）通过规则库，反馈权重文件给识别系统，所得数据用于生态位的鉴定，分析种间互动关系；(4)利用少量精准标注信息对模型进行权重精调；（5）根据藻类专家的反馈结果，模型自适应微调，本发明能够准确分析水样中浮游藻类的数量和种类，并分析它们之间的相互作用，发明可以帮助科研人员和环境保护部门更好地了解湖泊中藻类的生态系统，为藻类生态学研究和环境保护提供支持。

本公开实施例提供一种电容式检测结构及电子设备，涉及压力测试技术领域，电容式检测结构包括：底座以及位于底座正上方的盖板，底座与盖板相间隔，盖板用于承载压力；电路板，电路板位于盖板朝向底座的一面；两个极板，两个极板相间隔，且均位于电路板朝向底座的表面，且极板均与电路板电连接；导电片，导电片位于底座朝向盖板的表面，且导电片与两个极板均正对。本公开实施例将两个极板设置在同一块电路板上，极板无需再通过FPC或者导线的形式接入主电路中，节省电容式检测结构的制作成本。

本申请公开了一种文本处理方法、电子设备及计算机可读存储介质，涉及大模型、计算机技术领域。该方法包括：获取查询文本，其中，查询文本采用自然语言进行描述，查询文本的文本内容包括：待解答的目标问题；将查询文本转化为符号表征，其中，符号表征采用预设逻辑编程语言进行描述；按照预设推理方式对符号表征进行推理，得到目标问题对应的目标答案，其中，预设推理方式用于通过多个推理步骤以及多个推理步骤对应的多个前提条件进行推理。本申请解决了相关技术中通过设计推理结构来迭代式调用大语言模型，仍会导致大语言模型在复杂问题推理过程中生成错误的推理步骤，进而导致大语言模型推理的因果性和可靠性较低的技术问题。

本申请涉及一种基于线性逻辑的相似度分布的轨道交通票务清分方法。该方法包括：根据目标清分时间段、环境信息、日期属性、目标清分入站点和目标清分出站点，获取人数占比系数；根据人数占比系数以及目标清分时间段的前序时间段，生成目标清分入站点至目标清分出站点高斯分布的乘客关联性曲线，根据乘客关联性曲线进行分析，获得目标清分入站点至目标清分出站点的每条路径的收益占比，根据目标清分入站点至目标清分出站点的每条路径的收益占比和票务收益，确定每条路径上的各站点的收益，完成对目标清分入站点至目标清分出站点的票务清分。由此，更加客观的合理的划分每条路径的收益占比，从而提高了票务清分系统的清分结果准确性。

本申请公开了一种异常商户群体的识别方法、装置、设备及介质，属于数据处理领域。该方法包括：根据商户节点与用户的交易关系，得到商户节点的网络同构图，部分商户节点为异常种子节点；根据网络同构图和商户节点关联的交易信息，确定商户节点的重要性参数；对商户节点进行多轮标签传播，直至标签传播形成结构稳定的社区，在每轮标签传播中，根据网络同构图、商户节点的重要性参数和商户节点所在社区的结构信息，进行标签传播，经标签传播后具有相同标签的商户节点划分至同一社区；在结构稳定的社区中，将包含的异常种子节点满足预设条件的社区确定为异常商户群体。根据本申请实施例能够降低开销，提高响应速度。

操作系统升级备份方法，包括如下步骤：系统收到kyroot‑s主备根分区数据同步指令后开始进行主备根分区数据同步，将主根分区数据同步至备份根分区；系统升级后，通过kyroot‑c主备根分区切换指令对系统启动时所引导的根分区进行切换；通过kyroot‑l命令查看系统下次启动时是否会进行根分区的切换，如否，则重新执行kyroot–c进行根分区切换；系统重启后，通过根分区UUID的值验证是否发生了根分区的切换。本发明使用主备根分区实现系统冗余备份，实现了单个硬盘上实现系统双分区冗余备份，降低了硬件成本，提高了系统的健壮性。且该方法能够保证系统升级出现问题后能够回到可用状态，提高了系统运行的安全性和稳定性。

本公开提供了一种维护权限的分配方法，包括：基于历史周期中各个楼盘的权限分配结果，筛选出符合维护分配条件的废弃楼盘；对废弃楼盘所关联的各个共享单位进行单位属性分析，以在多个共享单位中确定楼盘维护单位；以及为楼盘维护单位开放关于废弃楼盘的维护权限，以使得废弃楼盘转换为托管楼盘。本公开还提供一种电子设备、介质及计算机程序产品。

本发明公开了基于油烟气体干扰的传感器寿命预测方法，通过传感器寿命与应力条件下的性能退化率之间的关系式，在环境温度保持不变的前提下，改变油烟气体浓度，计算油烟气体浓度与传感器的性能退化率之间的线性拟合参数，进而得出油烟气体干扰时的传感器在环境温度下的寿命值；根据油烟气体干扰时的指前因子值，最终计算出油烟气体干扰时的传感器在工作温度下的寿命预测值。本发明的预测方法具有准确性高、操作简便、应用广泛等优点，能够帮助用户预测传感器在实际油烟环境中的使用寿命，从而减少因传感器失效来带的风险。

本发明涉及数据处理技术领域，提供了一种获取目标数据列表的数据处理系统，包括：初始字符串列表、处理器和存储有计算机程序的存储器，当计算机程序被处理器执行时，实现如下步骤：根据初始字符串列表，获取第一字符串集；按照第一处理方法，同时对第一字符串集中所有的第一字符串列表中的第一字符进行处理，获取目标数据列表；可知本发明能够根据初始字符串列表，获取第一字符串列表，同时对第一字符串列表中的第一字符进行处理，获取目标数据，能够实现对字符串进行并行处理并且无需训练字符串解析模型，无论什么格式的字符串，都能够获取到目标数据，因此，本发明有利于提高获取目标数据的精准度，且能够避免资源浪费，提高系统的运行效率。

本发明公开了一种基于伪彩色图像处理红印油指印的真伪鉴别方法。本发明方法包括如下步骤：S1、接收待鉴别的文书上的红印油指印的彩色红印油指印图像，红印油指印图像包括指印纹线；S2、将彩色红印油指印图像转换成灰度图像；S3、将灰度图像进行伪彩色图像处理，获得伪彩色图像；S4、分析伪彩色图像中指印纹线的颜色分布，当所述伪彩色图像中指印纹线的颜色不一致时，判定其为真实红印油指印；反之，判定其为伪造红印油指印，伪造红印油指印由指印印章制成，指印印章包括印面，印面为平面结构，印面上设有指印印纹。本发明通过观察伪彩色图像中指印纹线颜色分布即可实现真伪红印油指印鉴别，科学有效，且可实现无损分析。

本发明实施例涉及医疗图像处理技术领域，具体公开了内窥镜图像生成网络训练方法、图像生成方法及系统，包括：获取通过稠密数据集训练的第一内窥镜图像生成网络，通过继承第一内窥镜图像并设置偏移量预测网络P构成第二内窥镜图像生成网络，采用稀疏数据集训练第二内窥镜图像生成网络得到目标内窥镜图像生成网络，使得目标内窥镜图像生成网络实现了生成稠密数据集的风格图像到生成稀疏数据集的风格图像的转换，解决了直接采用稀疏数据训练风格迁移网络导致风格迁移网络所生成的样本数量有限，并且容易造成过拟合的问题，训练所得到的目标内窥镜图像生成网络可以生成大量具有目标风格的、高质量的不受稀疏数据集分布限制的内窥镜图像。

本申请提供了一种注塑模具仿真浇注方法、系统和介质。该方法包括：根据注塑模具基本结构数据以及用户需求数据建立注塑仿真模型，根据注塑仿真模型进行仿真浇注，生成仿真塑件基本数据，获取浇注过程监测数据，根据用户需求数据、仿真塑件基本数据以及浇注过程监测数据处理获得浇注温度调节因子、浇注压力调节因子、浇注速度调节因子，根据浇注温度调节因子、浇注压力调节因子和浇注速度调节因子对注塑仿真模型进行优化，获得优化注塑仿真模型，根据优化注塑仿真模型进行真实浇注。本申请通过对仿真浇注过程中注塑仿真模型参数进行调节以获得符合用户需求的最佳注塑工艺参数，从而实现提高生产效率和塑件质量的目的。

本公开提供了一种虚拟地址分配方法及装置，涉及计算机技术领域。该方法应用于远程调用过程，远程调用过程中存在具有调用关系的CPU进程和GPU进程，虚拟地址分配方法包括：在CPU进程的CPU进程地址空间和GPU进程的GPU进程地址空间中，确定出虚拟地址相同的预留内存块；使用CPU进程地址空间中除了预留内存块之外的剩余地址空间为CPU进程进行内存分配；使用GPU进程地址空间的预留内存块为GPU进程进行显存分配。该方法可以将多进程场景下的服务端分配的显存地址和客户端分配的CPU内存地址进行分隔，确保为GPU进程分配的显存地址与为CPU进程分配的内存地址不会相同，从而可以避免在CPU进程与GPU进程的数据交互中由于内存地址相同而产生的数据交互无法执行的问题。

本申请提供一种裸土检测方法、装置和电子设备。包括：获取待检测图像，所述待检测图像包括待检测区域的采集图像；对所述待检测图像进行初步图像分割，得到初步图像分割结果，所述初步图像分割结果包括背景区域图像、裸土区域图像以及毡布图像；将所述初步图像分割结果输入到经训练的分割结果修正模型中，得到修正后的初步图像分割结果，所述修正后的初步图像分割结果包括裸土检测结果。基于本公开实施例的方法，只需要较少的摄像头来监控整个工地，并且可以提升整体的检测精度，再计算裸土覆盖率。本发明使用相对较低的成本可以监测大面积的工地，另外精确度高、速度快、完全自动化。

本发明公开了一种基于激光投影的按键交互方法及相关设备，所述方法包括：当接收到用户的触发指令时，根据所述触发指令生成虚拟键盘；当检测到遮挡物接触所述虚拟键盘时，获取所述遮挡物的图像信号，并计算所述图像信号对应的信号强度；根据所述信号强度获取所述遮挡物的方位信息，并根据所述方位信息确定所述遮挡物在所述虚拟键盘中对应按键位置的密码数据。本发明通过获取遮挡物接触虚拟键盘时的图像信号来得到对应的信号强度，并根据信号强度来确定虚拟键盘上具体键位的触发，能够准确地识别虚拟键盘上按键触发，进而完成密码输入，有效避免了由于密码识别不准确而造成按键误触发，导致密码输入出错的问题。

本公开提供一种数据资源聚合处理方法和系统，包括：枢纽节点定义规范化数据资源摘要信息，规范化数据资源摘要信息用于描述数据资源基本信息规范、数据资源属性信息规范以及数据资源分类信息规范；数源节点向枢纽节点发送信息获取请求，获得枢纽节点发送的规范化数据资源摘要信息；数源节点基于规范化数据资源摘要信息，生成节点数据资源摘要信息，并将节点数据资源摘要信息上传至枢纽节点；枢纽节点对接收到的多个数源节点上传的节点数据资源摘要信息进行信息聚合；需方节点向枢纽节点发送信息查询请求，获取信息查询请求对应的目标数据资源。从而，大大减少了交易资源占用，优化数据检索流程，同时，提升需方节点的数据资源筛选效率。

本发明公开了一种灾害视频数据的建筑物提取方法、系统和计算机设备，涉及图像信息提取技术领域，方法包括：从预设区域的灾害视频中提取多帧图像，并对每帧图像进行预处理，得到多帧目标图像；识别每帧目标图像中的灾变区域，并提取每帧目标图像中的灾变区域图像，且每帧目标图像中的灾变区域图像的大小相同，并计算每个同一位置像素在每相邻两帧灾变区域图像之间的位移；对每帧灾变区域图像进行分割，得到每帧灾变区域图像中的建筑物的初始分割结果；当存在包含分割错误的区域的初始分割结果时，进行修正，能够进一步提高识别精度，满足灾害信息提取的要求，应用广泛。

一种校准包括图像传感器和结构光投影仪的结构光成像设备的方法。所述方法包括由所述结构光投影仪将结构光的图案投影到目标上，所述目标包括多个光学标记；由所述图像传感器捕获所述目标上的所述图案的图像；使用(i)指定所述光学标记的属性的预定数据和(ii)所捕获的图像中的所述标记的外观，来确定所述设备相对于所述目标的姿态；以及使用所述设备的所述姿态和使用观察到的校准场景的3D模型的初始校准数据来渲染的所述目标和所述图案的图像。然后，所述方法包括通过调整所述校准数据迭代地细化所述渲染的图像，直到在所述渲染的图像和所述所捕获的图像之间实现基本收敛。

本发明提出了一种道路坑洞检测方法，采用掩膜数组结合直方图函数对相机图像进行预处理，以提高识别准确度，获取雷达激光点云数据，对照片与激光点云结合进行标注，提取相关点云，通过图像坐标系中所述相关点云，依据EDTER(Edge Detection with Transformer)算法确定出道路病害平面边缘，然后使用约束函数方程分离出坑洞边缘；确定道路病害的深度分布，然后使用平均深度来从道路病害中分离出坑洞。通过上述检测方式，克服了现有技术中检测算法精度低，计算资源要求高的缺陷，提高了检测效率和识别精度。