计算、推算、计数

本公开的实施例提供了一种样本处理方法、装置、计算设备和计算机可读存储介质。该方法包括：获取正样本图像；基于正样本图像，获取与正样本图像相对应的异常标注掩码图；以及基于正样本图像和异常标注掩码图，生成伪造的负样本图像，其中造的负样本图像中的异常区域与异常标注掩码图中的异常标注区域相对应。如此，能够自动生成大量伪造的负样本图像，为样本量稀缺场景下的任务检测提供充分的样本数据集，从而提高异常检测系统的自动检测能力和精确度。

本公开涉及终端装置、图像显示方法以及非暂时性计算机可读介质。使用户易于识别位于不同的空间的其他用户的身体动作。终端装置具备控制部，该控制部基于配置于虚拟三维空间内的虚拟光源与显示对象与用户对象之间的位置关系，生成用户对象的阴影的图像来作为第二图像，其中，该显示对象与第一显示器对应，该用户对象与对显示于第一显示器的第一图像进行操作的第一用户对应，在第二显示器中向第二用户显示第一图像，并且在第二显示器将第二图像重叠于第一图像，当感测到第一用户的相对位置的变化时，根据感测到的变化来调整用户对象的相对位置，基于作为调整的结果而产生的位置关系的变化来更新第二图像，并将第二图像的更新反映到第二显示器。

本发明公开了一种矿山凿岩台车推进系统故障诊断方法、电子设备及介质，包括：获取故障诊断训练数据集；构建初始矿山凿岩台车推进系统故障诊断模型，将故障诊断训练数据集作为初始矿山凿岩台车推进系统故障诊断模型的输入，基于棕熊算法对初始矿山凿岩台车推进系统故障诊断模型进行训练优化，得到训练完备的矿山凿岩台车推进系统故障诊断模型；获取待诊断矿山凿岩台车推进系统的实时运行数据，将实时运行数据输入到训练完备的矿山凿岩台车推进系统故障诊断模型中，输出故障诊断结果。综上，本发明以棕熊算法作为模型的优化方法，解决了由于工况条件复杂和训练数据过于冗余复杂对模型精度的影响，实现了对凿岩台车推进系统故障的准确诊断。

本发明公开了一种模糊替换方法、装置、设备及存储介质。本发明通过获取查找目标集合，查找目标集合包含工业控制软件中的至少一个待查找字符串，然后对至少一个待查找字符串进行遍历，并根据查找条件对每次遍历的待查找字符串进行模糊查找，获得目标字符串，查找条件包括被查找对象和查找范围，再基于替换规则集合对目标字符串进行替换，得到替换结果，替换规则集合中存放有待查找字符串和替换后的字符串之间的映射关系。本发明能够在被查找对象和查找范围内对每次遍历的待查找字符串进行模糊查找，再基于替换规则集合对目标字符串进行替换，从而能够对查找到的目标字符串进行批量替换，满足工业控制软件中对字符串进行批量替换的需求。

本发明公开了基于部分无监督领域自适应的水下目标距离预测方法，该方法包括：建立实测训练数据集和仿真训练数据集；利用仿真训练数据集对深度学习模型预训练得到数据预训练模型；结合数据预训练模型和域自适应网络构建域自适应模型，利用实测训练数据集和仿真训练数据集对域自适应模型进行距离预测以及域预测训练；构建距离预测训练的第一损失函数和域预测训练的第二损失函数，并加权得到第三损失函数；利用第三损失函数对域自适应模型进行更新，得到水下目标距离预测模型进行距离预测。本发明通过对损失函数加权，使实测数据与距离范围相同的仿真数据分布对齐，以此缓解数据距离范围差距过大产生的负迁移效应，从而提升了水下目标距离预测性能。

本发明涉及图像分割技术领域，尤其涉及一种用于生物医学图像的自动SAM分割方法、装置、设备。方法包括：S1：将原始图像进行图像预处理，获取待分割图像；S2：将待分割图像输入至预先训练的自动SAM分割模型，输出待分割图像对应的分割结果图。自动SAM分割模型包括自动分割模块和分割优化模块，其中，自动分割模块包括图像分割编码器、图像分割解码器和ConvNeXt Prompt‑Net模块，分割优化模块包括显示编码器和优化器。本发明能够实现对不同散乱点状的医学分割目标的自动分割，且能够对具有形态复杂、边缘不清等特点的生物医学图像进行有效分割。

本发明属于会计教学技术领域，具体涉及一种适用于初学者的会计分录生成方法、系统及存储介质；该方法主要包括如下步骤：S1、对会计科目按性质作细致分类并以表格呈现；S2、对T形账综合结构作优化呈现；S3、通过五步骤分析流程，结合会计科目性质及T形账结构，流程化填写会计分录各个要素；S4、按会计分录的格式及内容要求生成会计分录；S5、审核前述步骤所得会计分录是否全面准确反映经济业务；S6、在会计分录薄籍中快速生成准确的会计分录。本方法能提高会计课程初学者的学习效率，将抽象的会计理论具象化，实现会计分录生成的流程化、可视化、可控化，使得广大初学者能够系统全面地判断各类型经济业务并准确生成会计分录，减少错账的发生。

本申请提供了一种企业破产预测方法，该方法可以准确地预测企业出现破产的可能性。具体地，在预测目标企业出现破产的可能性时，首先可以获取目标企业的目标预测数据。目标预测数据既包括企业数据也包括环境数据。其中，企业数据包括与目标企业自身相关的数据。环境数据用于描述目标企业所处的环境的数据。接着，可以根据目标预测数据确定目标企业的异构图。由于目标预测数据包括企业数据和环境数据，目标企业的异构图既能够描述目标企业自身的经营情况，也能够描述目标企业所处的环境的相关信息。因此，可以通过图神经网络模型对目标企业的异构图进行分析，得到预测结果，从而通过预测结果确定目标企业出现破产的可能性。

本发明属于智能技术领域，公开了一种基于情感识别和大语言模型的多模式问答方法及系统。所述的方法包括如下步骤：获取预处理后问答对语音数据集；构建问答知识图谱、语音文本识别模型、语音情感识别模型、文本情感识别模型以及大语言模型；基于文本问答模式，进行文本情感识别；根据预测文本情感标签，进行智能答应生成；基于语音问答模式，进行语音文本和语音情感识别；根据预测语音情感标签，进行智能答应生成；进行文本语音转换。所述的系统包括训练数据采集单元、模型构建单元、用户交互单元、文本问答单元、语音问答单元以及文本语音转换单元。本发明解决了现有技术存在的缺乏情感识别、使用体验度差、功能简单以及无法满足市场需求的问题。

本发明属于财务管理技术领域，具体为一种基于大数据的财务数据管理方法。本发明利用财务管理风险预测模块实现对财务的管理，财务管理风险预测模块是通过神经网络模块计算得出，计算所需要的数据来自于财务管理中的财务数据采集模块、分析模块和预算规划模块，是财务管理过程中的实际数据，包括了历史数据、实际财务金额、通过市场和财务数据得出的财务分析档案以及根据财务分析后的财务预算规划档案，综合了全部的财务数据，再通过该数据来预测未来的月度和季度财务管理方向，再与预警阈值进行比对，通过结果，来实现财务管理过程中，对财务金额数据、分析数据和预算规划数据的更新与优化，实现财务最佳管理。

本发明涉及仓储粮食安全预测预警技术领域，提出了一种粮堆品质空间分布预测方法及预警策略，包括以下步骤：S1、数据获取，获取目标储粮生态区粮库的粮情大数据，S2、历史温度数据预处理，S3、确定输入变量，整理数据，对特征参数进行重要性分析。通过采用克里金空间插值法对品质空间点数据进行插值，实现品质空间分布图形化展示，提升人机交互的便捷性和自然性；通过基于国标中粮食品质指标对粮堆安全性进行警级评估，精确找到粮堆空间的变质风险区，与现有技术对比，增加储粮安全监测的可读性及全面性，有助于保障粮食储藏安全，提高储存品质，减少粮食损失，推动粮库管理向数字化、信息化方向发展。

本发明提供一种电力数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标区域的电力数据和目标区域在待预测时间段内的气象数据，其中，电力数据包括：在历史气象数据下发电设备的供电数据以及历史气象数据下目标区域的用电数据，发电设备包括新能源发电设备，气象数据包括气温、光照和风力；基于电力数据和气象数据，得到目标区域在预测时间段内的发电量和用电量；基于目标区域在预测时间段内的发电量和用电量，得到目标区域在待预测时间段内的竞价空间数据；将竞价空间数据输入第一模型，得到第一模型输出的待预测时间段内的目标电力价值数据，第一模型为训练得到的。本发明能提高目标电力价值数据的准确度。

本发明公开一种光耦合器电路模型建立方法。光耦合器SPICE模型建立方法，包括：将至少三组性能状态对应的光耦合器电路分别建立为SPICE模型；根据光耦合器三组性能状态，分别建立六个选择电路；以及将六个选择电路连接至至少三组性能状态光耦合器SPICE模型的两侧，以建立光耦合器SPICE模型。

本发明涉及一种自动寻找缓冲器插入位置的方法和装置，所述方法通过在布局布线工具中选取驱动到每个负载所经过的线段，再通过排序和循环比较构建当前网络的扇出树；从扇出树的最高层节点开始，比较得到遍历起点，并以此开始累加子树，寻找符合条件的线段；在符合条件的线段上，根据调整差值和相对方位计算得到待插坐标，判断坐标是否合规并调整。本发明对于多扇出路径的时序违例，避免了手动指定位置，节省时间，从而提高效率。

本发明公开一种弱光照条件下车站细粒度功能区域客流计数方法及系统，涉及车站客流计数领域，该方法包括获取待计数车站包含弱光照条件下采集的实时视频流；利用基于小波条件扩散模型的弱光照视频增强模型对视频流进行视频增强；将增强后的视频流输入集成增量学习算法优化的乘客位置检测模型，确定视频流中各个乘客的位置框；根据视频流中各个乘客的位置框，利用射线法，确定待计数车站的各细粒度功能区域的乘客数量；细粒度功能区域包括上/下行站台、上/下行楼扶梯、换乘通道、步行通道、闸机、站厅和安检等区域。本发明提出的弱光照条件下车站细粒度功能区域客流实时精细化计数方法能为精细化客流管控和车站布局优化提供有效的数据支撑。

本发明涉及一种基于自监督学习的无范例类增量学习动作识别方法及装置，在基础数据集上对自监督学习模型进行训练，得到一个自监督特征提取器ΦSSL；将自监督特征提取器中的特征表示与普通类增量学习特征相结合，生成详细信息，得到一个通用特征提取器Φbase；利用通用特征提取器Φbase对新任务的视频数据进行处理，得到每个视频的特征向量；增量学习数据处理方法将当前会话的分类器与旧任务的分类器结合，利用新任务的数据和旧任务的伪数据进行训练，得到通用的分类器，利用通用的分类器识别视频中每个动作的种类，对视频进行分类。本发明增强了骨干网络的特征提取能力，提高了数据的稳定性和私密性。

本发明涉及环境管理技术领域，公开了工业园区碳排放评估模型的构建方法、装置、设备和介质，方法包括：获取工业园区的夜间灯光指标、园区规模指标和社会经济指标；计算工业园区的碳排放总量；对夜间灯光指标与碳排放总量之间、园区规模指标与碳排放总量之间和社会经济指标与碳排放总量之间的相关性进行分析；根据相关性分析结果从夜间灯光指标、园区规模指标和社会经济指标中选择指标组合来构建碳排放评估模型。本发明通过分析工业园区实际生产中各种指标与碳排放的相关性，能够基于选取的与碳排放强相关的指标来构建碳排放评估模型，提高工业园区实际生产中碳排放评估准确性，为平衡工业园区发展与碳排放之间的损益关系提供科学依据。

本公开提供一种事件论元的抽取方法及相关设备。所述抽取方法包括：获取原始文本；对所述原始文本进行预处理，得到事件文本；利用预设语言模型对所述事件文本进行处理，得到摘要信息、关联信息和命名实体信息；根据所述事件文本，拆分得到语句信息；根据所述摘要信息、所述关联信息、所述命名实体信息和语句信息，利用事件论元抽取模型，确定所述原始文本对应的事件论元；其中，所述事件论元抽取模型为经过训练的神经网络模型。本公开的技术方案，有助于提高事件论元抽取的准确性。

本发明涉及一种产品智能质检装置及质检方法，属于质检装置技术领域，质检方法包括：导入BOM清单：在系统运行之前，导入BOM清单，该BOM清单描述了每个站点需要添加的固定类型SKU；纸箱到达第一站点：当纸箱到达第一站点时，摄像组件的摄像头检测到纸箱并启动程序；站点操作：每个站点都有工作人员负责放置固定类型的SKU，工作人员在纸箱经过站点时，将相应的SKU放置到纸箱中，同时，行进间进行录像和检测，依此类推一直到第N个站点；第N+1站点扫描：当纸箱到达第N+1个站点并放置到位时，工作人员扫描纸箱的侧条形码；视频串联拼接：将N+1个站点的录像视频串联拼接起来，作为证据留存；检测结果与BOM清单对比；结果显示与入库。

本发明提供一种水稻秧苗植株中心定位方法、系统、设备及介质，涉及机器视觉技术领域，所述定位方法包括：获取水稻秧苗图像，并对所述水稻秧苗图像进行分割处理，以生成秧苗二值图像；对所述秧苗二值图像进行骨架提取处理，以生成秧苗骨架图像；根据所述秧苗骨架图像，计算生成候选植株中心点数据，所述候选植株中心点数据包括多个候选植株中心点的坐标数据；对所述候选植株中心点数据进行筛选处理，以生成植株中心定位数据。本发明可实现对水稻秧苗植株中心的准确识别与定位，为水稻秧苗的对靶喷施和机械化除草提供有力支撑，降低了伤苗率，提高了肥料的利用率和杂草的有效去除，有利于提高水稻产量。

在一个具体实施中，提供了一种用于基于当前情境状态来动态地改变与内容相关联的感官和/或输入模式的方法。该方法包括：在处于第一情境状态时，根据第一呈现模式经由显示设备呈现扩展现实(XR)内容，并且使得第一组输入模式能够指向该XR内容；检测从该第一情境状态到第二情境状态的改变；以及响应于检测到从该第一情境状态到该第二情境状态的该改变，根据不同于该第一呈现模式的第二呈现模式经由该显示设备呈现该XR内容，并且使得不同于该第一组输入模式的第二组输入模式能够指向该XR内容。

本发明提供一种OLED面板的混色缺陷识别方法、系统、设备及存储介质，涉及缺陷检测技术领域，所述方法包括：获取OLED面板图像，并且将OLED面板图像从RGB色彩空间转换至HSV色彩空间；对HSV图像进行去除黑边处理以及色调填充处理，以得到待检测图像；对待检测图像进行多级区域划分，并且基于多级区域划分结果对区域色调均值进行阈值检测，以得到混色缺陷识别结果。本发明基于计算机视觉，设计了一套检测混色的方法，即首先将RGB图像转换为HSV图像，然后去除黑边并且填充黑色区域，最后基于区域划分对比不同阈值，以检查和定位OLED面板的混色区域，解决了现有OLED面板混色缺陷检测容易出现漏检或过检的问题。

本发明适用于供电设备维修技术领域，提供了一种向供电设备推送信息的方法及系统，通过确定故障供电设备的具体故障类型和故障供电设备发生区域；根据具体故障类型确定故障供电设备对应的指定故障难度系数，并根据指定故障难度系数。当施工区域出现供电设备损坏，且损坏程度较低时，只需要往故障供电设备发生区域派遣适量数目的自由电力维修人员即可，且这些自由电力维修人员相距故障供电设备发生区域较近，能够更加及时的赶到故障供电设备发生区域并开始维修作业，并且无需在供电设备的损坏程度较低的情况下仍往故障供电设备发生区域派遣专业的供电机构维修团队，不仅节约了供电机构资源且还能够提高对供电设备的抢修及时性。

本发明公开了一种基于Faster R‑CNN的煤矿井下运输皮带异物识别方法和装置，该方法包括：对从监控视频中提取到的视频逐帧截图后使用中值滤波与多尺度加权平均Retinex算法进行降噪与增强的预处理；将预处理后的运输皮带图像数据集输入到训练好的Faster R‑CNN算法模型中进行识别，统计异物的数量并按照识别框的大小裁剪得到包含该异物的图像，为了减少检测时间，需设定一个识别框的阈值，未超过该阈值的识别框不进行裁剪；裁剪后的异物图像通过边缘检测算法得到异物的轮廓，并利用最小包围法判断异物的平面大小；根据识别结果输出异物的种类、位置和大小的结果。本申请可以通过装置输出异物的数量、种类、位置及大小，便于工人判断并捡出。

本发明涉及计算机技术领域，具体提供一种应用软件升级方法、装置及计算机可读存储介质，旨在解决现有应用软件升级失败时退回旧版本的操作复杂的问题。为此目的，本发明的应用软件升级方法包括：生成应用软件已安装版本程序的备份文件并对备份文件进行存储，备份文件的存储路径与已安装版本程序的存储路径不同；响应于对应用软件升级失败的指令，将备份文件的存储路径修改为已安装版本程序的存储路径并且将备份文件的包名修改为已安装版本程序的包名，以及基于备份文件将升级失败的应用软件回滚至已安装版本程序。该方法在升级失败时无需重新下载已安装版本程序的相关数据，能够便捷的实现退回旧版本且提升了用户的使用体验。

本申请的实施例公开了食品图像识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取待识别食品图像和食品特征库；将待识别食品图像输入至食品特征提取网络，得到食品特征向量；确定食品特征向量与食品类别平均特征向量集的特征相似度数值集；将待识别食品图像输入至食品分类网络，得到食品类别识别信息集；对特征相似度数值集和食品类别概率数值集进行类别对齐处理，以及对得到的类别对齐相似度数值集进行加权求和处理，得到食品类别识别数值集；将新增类别平均特征向量存储至食品特征库。该实施方式可以提高食品图像分类的准确性和及时性，减少食品特征库存储资源的浪费，以及便于后续及时快速识别食品新增类别的识别。

本发明公开一种天然草原植被群落结构权衡配置方法、设备及介质，涉及生态保护与修复技术领域，该方法包括：根据遥感数据和生态调查数据确定植被群落生长特征；根据高程数据、遥感数据和流域观测数据确定植被群落分布特征；根据植被群落耗产水模型确定植被群落耗产水特征；根据植被群落生长特征、植被群落分布特征和植被群落耗产水特征构建天然草原植被群落结构权衡配置模型；对天然草原植被群落结构权衡配置模型进行求解，得到天然草原植被群落结构配置方案。本发明能够配置合理的植被群落结构，解决现有技术对草原生态系统保护与修复难以顾及生态水文协同提升的难题，破解以牺牲水资源为代价的生态治理不可持续的突出问题。

本申请实施例涉及神经网络的解释方法、装置、电子设备和存储介质，上述方法包括：获取样本数据；根据所述样本数据构建知识图谱，得到第一解释数据；将所述样本数据输入目标神经网络中，通过所述目标神经网络对所述样本数据进行语言分析处理，得到处理结果，并基于注意力机制对所述样本数据进行注意力计算，以生成第二解释数据；对所述第一解释数据及所述第二解释数据进行语义分析，生成所述目标神经网络对应的目标解释数据。上述神经网络的解释方法、装置、电子设备和存储介质，能够得到目标神经网络多个方面的解释数据，增强目标神经网络的整体可解释性。

一种数据提取方法、装置和设备，包括：在获取到图像文件后，对图像文件进行图像处理，得到所述图像文件中的各个单元格内文字识别结果，然后再遍历配置文件中的配置单元，确定图像文件的处理结果中与所述配置单元中的索引对象相匹配的目标单元格，获取所述目标单元格所对应的目标单元格组内的各个单元格的文字识别结果，基于所述文字识别结果构建结构化数据，将构建完成的结构化数据输入至目标数据库中，由此可见，本方案可以对图像文件进行进一步分析，基于图像文件中所包含的数据构建所需的结构化数据，从而能够代替人工将目标文件中的各项信息进行提取并汇总到目标数据库中，降低了人力成本，提高了工作效率，降低了人力资源的浪费。

本申请公开了一种基于情报实时更新的伴随时间分析方法及系统，涉及信息处理技术领域，所述方法包括：通过获取目标案件发生时间信息和多个基础情报；采集更新情报的更新情报特征信息，获得更新时间和更新特征信息集；分析更新情报滞后性，进行校正获得校正更新时间；采集获得多个基础特征信息集，结合更新特征信息集，分析更新情报和多个基础情报的多个基础相关性信息；获取伴随时间，结合基础相关性信息，分析获取情报伴随度信息；基于校正更新时间和发生时间信息，计算获取案件伴随时间，结合情报伴随度信息，分析计算案件伴随度信息；基于案件伴随度信息，对更新情报进行管理。进而达成提高关联分析效率，提升情报整合结果的技术效果。

本发明公开了一种基于非易失性内存的键值存储写优化方法，包括非易失性内存友好的缓存层：将日志结构合并树按照层进行划分，顶部若干层作为非易失性内的缓存树，在非易失性内存中使用持久内存表作为数据管理单元，并使用支持多版本并发控制的持久内存跳表对各层持久内存表进行索引；轻量级数据刷写算法：将键值对数据同步写入持久内存和易失性内存，实现高速数据刷写；列表压缩算法：仅通过重建索引对持久内存表归并压缩，避免重写数据；基于最近最少使用的缓存溢出策略：充分利用数据局部性以降低固态硬盘写入量。本发明充分利用非易失性内存特性优化了日志结构合并树键值存储的写性能，降低了写放大并减少了因固态硬盘性能瓶颈导致的写停滞。

本发明提出了一种基于动态样本推荐的基数估计方法及系统，涉及数据库基数估计领域，对数据库中的表以不同采样方法不同采样比例进行采样，采样得到的样本组成样本集；分别对样本集中的样本、数据库中的表和待估计的SQL语句进行编码，得到样本的特征、表的特征和SQL语句的特征；将上述三个特征输入到训练好的样本推荐模型中，从样本集中推荐动态样本，得到最优样本集；在最优样本集上运行SQL语句，将得到的基数结果作为SQL语句在整体数据上的基数估计；本发明结合样本表示整体数据分布的特性和机器学习建模预测的方法，构建样本推荐模型，为每个SQL语句推荐合适的样本集，使得采样成本和基数估计的准确性都得到了改善。

本发明公开了一种机动车驾驶培训网络课程质量评价方法，针对机动车驾驶的待评价课程数据，对所述待评价课程数据的视频进行筛选；将所述课程数据进行划分获得训练集和测试集，对所述待评价课程数据获取课程影响因子，采用专家评估和问卷调查获取所述影响因子的权重；采用所述权重进行修正所述综合教学成绩值所述评价指标包括课程的完成率、学习者满意度和学习效果；使用实证分析法对修正后的综合教学成绩值进行筛选和检验，根据所述评价指标和待评价课程数据构建机动车驾驶课程评价指标体系，获得课程评价结果。该方法不仅可以提高机动车驾驶培训网络课程质量评价方法的精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于机动车驾驶课程评价系统中。

本发明公开了一种国土空间规划设计的系统，涉及国土空间规划设计技术领域，包括数据采集模块、数据传输模块、数据接收模块、数据分析处理模块、三维模型构建模块、模型推演模块、数据获取单元、规划评估模块、评估报告生成模块、规划模拟模块、模拟方案设定模块、地质灾害分析模块、灾害设定模块、模拟情景设定模块与模型显示模块；该国土空间规划设计的系统，通过根据该地区附近地质环境以及历史发生的地质灾害进行分析，得到地质灾害分析结果，根据地质灾害分析结果，对推演模拟方案中的地质灾害进行设定，设定灾害模拟情景，从而可以对规划内容进行推演，使得推演较为全面，根据推演结果，辅助国土空间规划制定。

本公开提供一种多源荷载的识别方法，其用于对受到多源荷载的目标结构体的多源荷载进行识别，所述多源荷载的识别方法包括：获得多源荷载的数量；根据多源荷载的数量，确认布置于目标结构体的观测点的数量，其中，观测点的数量大于多源荷载的数量；获得每个观测点的系列采样时刻的位移响应数据及加速度响应数据；以及根据系列采样时刻的位移响应数据及加速度响应数据中的预设时间段内的位移响应数据及加速度响应数据获取目标结构体的多源荷载。

本申请公开了一种基于多节点的水印溯源处理方法和系统，该方法包括：在每个节点为数据增加水印时，记录该节点增加水印对应的水印信息；收集进行水印处理的多个节点中的每个节点所记录的数据对应的水印信息，并进行汇总得到进行水印处理的所有数据对应的水印信息；将所有数据对应的水印信息发送给所述多个节点中的每个节点，其中，每个节点在接收水印溯源任务之后，使用其接收到的所有数据对应的水印信息对所述水印溯源任务中的水印进行溯源。通过本申请解决了在现有技术中多个节点对数据进行水印进行处理时会导致溯源失败的问题，从而在多个节点进行数据水印处理时也能够成功对水印进行溯源处理。

本申请涉及炼钢控制技术领域，提供一种轧钢时序数据趋势分类方法、装置、设备及介质，方法包括：获取待分类轧钢时序数据；根据待分类轧钢时序数据的目标主题，从预先配置的趋势分类规则数据库中调用与目标主题对应的至少一个目标趋势分类规则，目标趋势分类规则包括规则时序数据和分类阈值；计算待分类轧钢时序数据与规则时序数据的目标动态时间规整值，并将目标动态时间规整值与分类阈值进行比对，根据比对结果得到待分类轧钢时序数据对应的目标趋势分类。本申请中，通过与目标主题相对应的目标趋势分类规则，得到待分类轧钢时序数据的目标趋势分类，有效帮助钢铁厂技术人员对轧钢生产过程中的时序数据走向趋势进行快速高效的分类。

本申请涉及一种数据优化方法、装置、设备及存储介质，应用在工业缺陷检测技术领域，包括获取图像数据，图像数据包括测试集数据、训练集数据和验证集数据；对图像数据进行图像增强，生成图像增强数据；对图像增强数据进行特征值提取，并生成图像特征数据，图像特征数据包括测试集特征数据、训练集特征数据和验证集特征数据；对测试集特征数据进行聚类和调整，并得到测试集特征聚类簇；根据测试集特征聚类簇将训练集特征数据和验证集特征数据进行分组，并生成训练集分组数据和验证集分组数据；使用训练集分组数据和验证集分组数据进行模型训练。本申请具有的技术效果是：提高数据集标注的准确度，并且提高检测的模型的精度。

本申请提供了一种基于人工智能的纤维套管生产监测系统及其控制方法，通过启动纤维套管生产监测，对所述纤维套管生产监控图像进行灰度化处理，从而根据所述纤维套管生产监控灰度化图像确定火焰预测图像扩张点和火焰预测图像扩张阈值，进而得到火焰预测图像，由所述火焰预测图像计算得到火焰预测尖形特征值和火焰预测圆形特征值，进而确定火焰静态图像，由所述火焰预测图像计算得到火焰预测相似特征系数和火焰预测闪动特征频率，进而确定火焰动态图像，当所述火焰预测图像既为火焰静态图像也为火焰动态图像时，则判定所述火焰预测图像为火焰图像，发出停止生产的消息，并向控制中心发出报警信号，从而提高纤维套管生产中火灾隐患的自动化控制。

本发明涉及森林防护及监控技术领域，特别涉及一种用于林业保护规划动态数据的监测方法和系统，根据第一无人机监控图像信息和历史记录的保护林木全景图像信息，生成第一保护林木变化图像信息；依据预置的固定场景，生成第一变化林木图像结果；实时获取第一变化林木图像结果的林木病虫害记录；根据预设的时间戳相隔距离，对林木病虫害记录作严重程度记录排列，获得严重程度记录图像；将严重程度记录图像输入到预训练完成的关联模型，进行林木生长状态重点预警；获取病虫害的图像颜色特征分析信息，并向相关机构发送分级标注提醒。该发明基于无人机监控图像进行作物病虫害检测，提高作物病虫害检测的可靠性与准确性。

本申请公开了一种虚拟机迁移方法、装置、系统、电子设备以及计算机可读介质，方法应用于目标节点，包括：接收源节点发送的源节点虚拟机的配置数据；根据所述配置数据部署并启动目标节点虚拟机；在所述目标节点虚拟机运行过程中，当所述目标节点虚拟机访问到所述源节点虚拟机的未迁移内存数据时，控制所述目标节点虚拟机停止运行，并触发Page‑fault机制；在所述Page‑fault机制下，向所述源节点获取所述未迁移内存数据，以控制所述目标节点虚拟机利用所述未迁移数据继续运行。应用本申请所提供的技术方案，可以更为有效地提高虚拟机迁移效率，实现了源虚拟机停机到目标新虚拟机开机的无缝衔接，进而保证了业务的正常运行。

本申请提供一种基于大数据分析的空调负荷预测方法及系统，通过构建包含能耗矢量提取网络、气象影响因子提取网络和特征融合校准网络的空调负荷预测模型，实现了对空调能耗的高效准确预测，首先基于过往能耗数据和扩展气象数据生成扩展样例学习数据序列和多元样例学习数据序列，然后利用这些数据进行模型训练。在训练过程中，特征融合校准网络对扩展模板和样例学习数据的能耗点状态描述进行特征融合校准，生成优化的扩展模板和样例学习数据的优化能耗点状态描述，从而提高了模型的预测精度。最终，通过训练得到的目标空调负荷预测模型可用于预测候选空调能耗大数据的负荷预测热力图，为空调系统的优化运行和能源管理提供了有力支持。

本申请涉及一种用于施工信息查询的问答Term‑BERT模型的构建方法与问答系统，属于信息检索技术领域。问答Term‑BERT模型的构建方法包括在中文BERT模型上增加预分词模块并将施工领域词典加入模型词表中，形成Term‑BERT模型，利用施工条文对Term‑BERT模型进行分词与掩码语言模型预训练，在进行预训练时，Term‑BERT模型接收到输入内容后先通过预分词模块实现施工专业词汇的分词，再通过分词器实现其他内容的分词，在经预训练后的Term‑BERT模型后面依次增加全连接层和归一化指数函数并通过训练微调网络参数，得到问答Term‑BERT模型。通过该方法构建的问答Term‑BERT模型能够基于问题从施工条文找到相应的答案并输出，从而实现施工信息的快速准确的查询。

本发明公开了一种基于深度相机的地面残缺点云凹障碍物检测方法，包括获取地面深度的原始点云数据；将获取的原始点云数据基于RANSAC算法分割出地平面，并根据高程阈值聚类出兴趣区域中的目标点云簇和数量；利用点云的拓扑空间关系提取凹障碍物的第一边界轮廓和第二边界轮廓；将提取的第一边界轮廓和第二边界轮廓进行融合生成第三边界轮廓，并输出凹障碍物的几何特征；重复执行上述步骤，直至遍历上述步骤的目标点云簇的数量，并输出最终的凹障碍物的几何特征。本发明通过重建不同程度残缺点云边界轮廓，从而有效且准确地检测出凹障碍物，并计算相应的几何特征。

本申请涉及一种蓝膜检测方法、装置和系统。方法包括：获取三维相机对电池模组的蓝膜采集的高度信息和第一蓝膜图像，以及二维彩色线扫相机对电池模组的蓝膜采集的第二蓝膜图像；根据高度信息和预设高度阈值确定高度检测结果；分别对第一蓝膜图像和第二蓝膜图像进行区域提取处理，得到多个候选蓝膜图像，并根据多个候选蓝膜图像、预设颜色阈值和预设尺寸进行裁剪处理，得到颜色检测结果；根据高度检测结果和颜色检测结果，确定初检结果；若根据初检结果确定电池模组的蓝膜存在缺陷，则利用预先训练的缺陷检测模型对高度信息和初检结果进行检测，得到蓝膜检测结果。采用本申请能够对电池模组进行较为完善的缺陷检测。

本申请涉及航空发动机检测技术领域，具体为一种基于多分布概率融合的航发批量部件异常检测方法，采用数理统计方法对批量数据进行多种分布类型的概率密度函数的拟合，采用BA值作为投票权重对批量数据进行异常检测，判断数据是否异常。本申请提供的基于多分布概率融合的航发批量部件异常检测方法，通过拟合多种数据分布函数，获得数据分布的异常上下边界，实现对异常批量部件的有效监控，从而降低未知故障的发生概率。

本发明公开一种基于点云变形与优化的六自由度物体位姿估计方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，通过实例分割网络对RGB图像和深度图像进行分割进而生成物体实例点云；根据实例分割网络确定物体类别，并选择对应的先验点云；基于RGB特征和物体点云特征，使用特征变形网络，生成实例几何特征，并完成物体点云的补全；进一步，基于实例几何特征和先验点云特征，再次应用特征变形网络完成特征的融合与先验点云的变形；对变形后的先验点云进行循环优化并预测物体的NOCS模型；通过NOCS模型与实际物体实例点云进行相似性计算，计算物体6D位姿。本发明能够更加准确地预测物体6D位姿。

本发明涉及一种基于ACO‑CNN‑LSTM的建筑热负荷预测方法，先通过数据预处理、相关性分析和特征工程处理方法对参数变量数据进行处理，使用CNN提取深层次的特征，并且降低过拟合风险；采取多变量多步长堆叠式LSTM，是为了实现更长时间的记忆，以免特征信息转移和消失，并且预测未来一段时间内的负荷变化；采用ACO蚁群优化算法来优化CNN‑LSTM模型，获取模型的最优参数组合，使用最优参数组合进行模型训练后，通过训练好的ACO‑CNN‑LSTM模型对真实数据进行预测，获得预测结果。该方法使得提取的特征集更合适有效，不仅能够有效提高计算速度，保证了预测的实时性，而且热负荷更接近真实需求，预测结果更准确。

本发明提供了一种水润滑轴承的温度场建立及性能评价方法，根据预建立的水润滑轴承温度模型确定其摩擦热产生与传递规律以及内衬温度场的影响因素；通过温度传感器实时采集轴承工作过程中的温度参数；通过温度数据建立沿水润滑轴承轴向分布的若干二维温度场，利用水润滑轴承二维温度场通过插值法得到三维温度场；根据所述温度场对水润滑轴承性能进行评价；本发明可以在不影响水润滑轴承正常工作的情况下，实时建立其内部温度场及性能进行评价，为水润滑轴承的结构和材料设计，故障诊断及定期维护提供重要参考信息。

本说明书实施例提供了一种页面配置方法，该方法响应一次编辑操作即可支持对多个分组区域内的多个功能模块的编辑，无需用户针对不同分组区域实施多次编辑操作实现对各分组区域内的功能模块的编辑，有利于简化针对目标页面的编辑操作。进一步的，在真个目标页面进行可编辑状态时，由于位于不同分组区域内的多个功能模块均支持编辑，支持跨分组区域的功能模块的位置交换。