计算、推算、计数

本发明公开了一种昆虫种群动态的预报估计方法，所述方法包括如下步骤：一、建立昆虫种群的交互时滞不确定网络模型；二、对不确定网络模型设计预报器和估计器；三、针对第κ类昆虫种群，利用预报器计算相应的预报误差协方差矩阵上界Ψκ,ι+1|ι；步骤四、利用Ψκ,ι+1|ι优化设计估计器中的待定参数Ξκ,ι+1；五、将Ξκ,ι+1代入到估计器中，得到ι+1采样点处的估计值此时，判断当前采样点ι+1与交互时滞不确定网络模型估计总采样点Z的关系，若有ι+1＜Z，则执行六，否则循环结束；六、根据参数Ξκ,ι+1，计算不确定网络模型的估计误差协方差上界矩阵Ψκ,ι+1|ι+1；更新采样点令ι＝ι+1，执行二，止于等式ι+1＝Z成立。本发明可同时处理建模误差扰动、交互时滞和传感器异常对昆虫种群动态的影响，具有一定的鲁棒性和稳健性。

本发明公开了AI芯片单粒子翻转影响评估方法和系统，该方法采用地面模拟辐照试验结合软件故障注入的方法，包括通过地面辐照试验获取AI芯片存储单元SEU数量和在轨时长关系，以及通过SEU软件故障注入建立AI芯片存储单元SEU数量和其推理准确度退化关系，从而实现评估AI芯片在轨时长与其推理准确度退化之间额关系。采用本方案可将AI芯片SEU影响评估成本降低至辐照试验评估的10％以内，评估时间由2个月缩短至1周；可根据AI模型特点开展尽可能多的重复SEU故障注入，大大提高了获取的AI芯片推理准确度退化数据的置信度；提出的评估方法通用性强，器件类型覆盖基于不同硬件加速器的AI芯片，算法覆盖MLP、CNN、DNN不同类型的神经网络算法。

一种CXL内存模组、控制芯片、方法、介质和系统，涉及CXL内存模组领域，其中，CXL内存模组包括控制芯片以及控制芯片管理的多个内存芯片，多个内存芯片中设置多个第一存储空间和作为冗余存储空间的至少一个第二存储空间；控制芯片被配置为：利用替换字代替失效字存储数据，并记录具有替换关系的替换字与失效字之间的地址对应关系，其中，替换字为第二存储空间中有效的字，失效字为第一存储空间中失效的字，地址对应关系包括替换字的内存地址和失效字的内存地址。大大降低了修复失效存储单元所消耗的存储单元的数量，有助于提高内存芯片的利用率。

本申请公开了一种数据选择方法、装置、电路及设备，属于数据处理领域。本申请实施例的数据选择方法，包括：获取指示信号和缓存器的M行数据；根据所述指示信号，确定K组多路选择器中每组多路选择器是否输出重排列数据；根据所述K组多路选择器中最后一组多路选择器的输出，得到所述M行数据中的N行数据；其中，M为大于或等于N的整数，N为大于或等于1的整数，M的取值小于或等于2K。

本申请公开了意图识别方法、模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，该意图识别方法包括：获取第一文本；将所述第一文本输入到意图分类模型，得到所述第一文本对应的第一意图类别；将所述第一文本输入到第一语义特征提取网络，得到第一语义特征向量；计算所述第一意图类别对应的中心语义特征向量与所述第一语义特征向量之间的第一距离；根据所述第一距离与所述第一意图类别对应的距离阈值，对所述第一文本的意图进行识别。该方法能够减少误识别的情况。

本发明公开了一种用于认知模型问答预测的加速推理方法，包括：获取问题文本，基于问题文本得到问题Token；将问题Token分发给认知模型推理引擎；通过时间延迟神经网络并基于问题Token确定运行内存；认知模型推理引擎分别基于运行内存、模型参数量化和模型混合并行对问题Token进行加速推理预测，得到预测答案。支持各种认知模型的高效推理，并支持认知模型会话的高效重载。

本发明提供了一种适用于虚拟现实协同学习的任务分配方法，将临场感、自我效能、学习动机和协同互动作为影响VR协同学习的因素，并参考这些因素提出适用于虚拟现实协同学习的任务分配方法，从而通过优化任务分配来实现团队和个体的共同进步。

本申请实施例提供了一种舆情数据处理方法、系统、设备及介质，属于数据处理分析技术领域。该方法包括：获取客户端输入的多个舆情筛选要素，根据多个舆情筛选要素建立当前舆情筛选条件，并获取当前舆情筛选条件对应的舆情筛选层级信息，将当前舆情筛选条件和舆情筛选层级信息输入预设的舆情信息获取模型中，基于舆情筛选层级信息从多个舆情层级中确定至少一个目标舆情层级，并根据当前舆情筛选条件以及目标舆情层级下对应的多个初始舆情筛选要素，更新得到目标舆情筛选条件，基于目标舆情筛选条件更新舆情信息获取模型，并基于更新后的舆情信息获取模型从目标网络数据中获取目标舆情数据。本申请能够提高目标舆情数据的获取效率。

本发明公开了一种正常样本原型驱动的视觉异常检测方法，利用深度学习和计算机视觉技术以无监督的方式实现视觉异常检测功能，通过数据预处理模块构建数据集；利用图像重建和向量量化技术提取一组能够代表正常样本的、紧凑的目标原型，并设计了一种熵正则的最优化传输算法增强的高效原型学习策略；使用正常样本原型指导的交叉注意力模块实现测试样本特征和正常样本原型的动态参考以定位异常区域；根据损失函数对模型进行训练优化；最后通过实际案例对模型进行测试。本发明能够在无需异常样本的情况下训练视觉异常检测深度模型，实现自动化的、高精度的视觉异常检测和定位，有效减轻了相关工作人员的负担，提升了生产效率。

本发明涉及计算机数据处理技术领域，具体公开了一种退件订单自动匹配的方法、设备及存储介质，本技术方案通过建立退件地址数据库和应用字符串相似度算法实现了退件订单的自动化匹配。首先,该方案实现了退件地址的高效管理。通过收集和清洗退件订单的地址数据,建立起一个动态更新的退件地址库,保证了地址数据的及时更新和质量控制,为订单匹配提供了数据基础。其次,该方案利用字符串相似度算法进行地址匹配,提高了匹配正确率。选用编辑距离算法,容忍地址中的拼写错误,使得能够准确识别地址。

本公开的实施例提供用于配置寄存器的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。该方法包括：确定寄存器组中各个寄存器的配置需求；从寄存器组中选择配置需求相同的多个寄存器，以组成目标寄存器组；将目标寄存器组中各个寄存器的配置需求写入批量配置模块；以及控制批量配置模块基于配置需求对目标寄存器组中的各个寄存器进行配置。以此方式，本公开的实施例通过将目标寄存器组中各个寄存器的配置需求写入批量配置模块，可以控制该批量配置模块对具有不同配置需求的寄存器进行配置，提高了配置的灵活性以及配置效率。

本申请提出一种人体姿态检测方法和基于视觉感知的安全人机交互方法。该人体姿态检测方法包括：获取采集区域的人体图像，对人体图像进行人体姿态检测，得到采集区域内人体部位的三维关键点，基于采集区域内人体部位的三维关键点，使用估计算法估计得到采集盲区内人体部位的三维关键点。该基于视觉感知的安全人机交互方法包括：获取机械臂的运行包络，判断采集盲区内人体部位的三维关键点与机械臂的运行包络是否存在交集，确定存在交集的情况下，控制机械臂进入安全模式。本申请有效地解决了存在采集盲区时机械臂的安全性问题，在机械臂与人交互的应用场景中能够避免夹手、刮腿等情况发生，提高了机械臂操作的安全性，提升了用户体验。

本发明公开了一种企业产业链数据检测预警方法及系统，涉及数据预警技术领域，根据相同类型情况下产生的预警信号进行分类，将其划分为一个标的对象，之后会根据标的对象在靠近阶段检测到的各个要素数据，以及根据相关规则确定的权重值，能够计算出所有的标本对象的要素等级；根据要素等级将不同的类型的标的对象进行一个划分；划分完成后，针对新出现的预警信息会进行不同程度规划，针对性在不同时段推送，从而便于人员及时关注重点内容，并进行集中性处理，也有助于集中了解不同重要程度的预警情况；本发明简单有效，且易于实用。

本发明提供了一种智能化档案管理方法及系统，涉及档案管理技术领域，包括：交互档案库，获得已归档文件集进行高频词挖掘，生成若干组类内敏感词和停用词库；遍历若干组类内敏感词，配置若干棵分类二叉树；激活语义提取通道，对待入库档案pdf扫描件进行处理，生成分割词集；结合停用词库，调取若干棵分类二叉树对分割词集进行归类分析，生成档案分类标签和存储位置标签；根据档案分类标签对待入库档案进行入库管理。本发明解决了传统的档案管理方法通常采用针对场景定制化设计的分类模型，缺乏通用性，限制了分类的准确性和灵活性的技术问题，实现了档案管理的通用性、精细化处理和自动化管理。

本发明涉及语义分割领域，公开了一种点云语义分割方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：将获取到的三维点云通过转换网络处理，以获取仿射变换矩阵；以各个点云为中心，根据设定的查询半径，查询各个点云在查询半径内和自身最近的点云，以得到各个点云的最近领域点特征，以得到各个点云的最近领域点特征；通过多层神经网络对所有点云的所述最近领域点特征进行升维操作，得到高维点云特征，并对所述高维点云特征进行聚合以得到聚合特征；将所述聚合特征输入全连接网络中，输出各个点云的分类结果。通过该方法使得点云的语义分割更加准确和迅速。

本发明公开了一种基于迁移学习的跨课程知识追踪方法及装置，方法包括：获取模型输入数据，对所述模型输入数据进行预处理，得到第一数据；将所述第一数据输入到图形嵌入层进行图形嵌入处理，得到第二数据；将所述第二数据输入跨域特征层进行跨域处理，得到第三数据；将所述第三数据输入循环神经网络层进行学生表征与视频数据的处理，完成跨课程知识追踪模型的训练；输出跨课程情况下学生在下一个时间步的知识掌握水平状态。本发明将迁移学习与知识追踪相结合的创新，为知识追踪在多个教学场域下的使用提供了新的方法。

本发明实施例公开了一种相机参数获取方法、系统、设备及存储介质，通过对第一像素坐标集合进行畸变和矩阵变换以优化第一像素坐标集合，获得第二像素坐标集合；根据第二像素坐标集合和第三像素坐标集合构建损失函数，以确定第二像素坐标集合与第三像素坐标集合的误差；通过对损失函数进行最小化求解，从而降低第三像素坐标集合与第二像素坐标集合的误差，获得待标定相机拍摄待拍摄物体更为精准相机参数。

本申请提供了一种基于云平台的安全生产教育培训系统，涉及安全生产技术领域，包括云服务器、表现层和管理层；云服务器采用阿里云提供方的服务安全生产智慧平台应用部署于所述云端服务器，用以硬件托管；所述表现层，为平台应用采用服务模式向用户交付培训应用软件，用户通过移动端微信小程序访问已部署于云端的所述云服务器；所述管理层，通过所述云服务器指挥控制实现平台用户的日常维护管理。本申请解决了现有的安全生产过程中员工不愿学，企业不真管、不敢管，政府监管部门管不过来的不足。

本申请公开了一种车厢检测系统和方法，系统包括：沿车辆行驶方向依次设置的图像获取设备、激光雷达、X光检测设备和数据处理设备；激光雷达，用于实时扫描得到绿通车的点云并发给数据处理设备保存；图像获取设备，用于实时获取绿通车的图像信息并发给数据处理设备；数据处理设备，与图像获取设备、激光雷达和X光检测设备连接，用于根据图像信息对绿通车的车厢进行跟踪，并在确定车厢到达视频触发线、已保存的历史帧中的点云具有穿透特征、且当前帧的点云不具有穿透特征时，生成并发送第一触发信号给X光检测设备，绿通车的点云包含一组车辆帧中的点云，一组车辆帧包含历史帧和当前帧；X光检测设备，用于根据第一触发信号对绿通车进行X光检测。

本发明涉及一种融合多源数据的长输天然气管道高后果区识别方法及系统。该方法包括：确定融合多源数据的长输天然气管道灾害事故影响距离；构建考虑承灾体特性的管道高后果区精细化评估模型；根据所述长输天然气管道灾害事故影响距离和所述管道高后果区精细化评估模型，构建长输管道高后果区精细化评估的地理信息系统模型；根据所述地理信息系统模型，对长输天然气管道高后果区进行识别。本发明实现了高后果区识别工作批量化处理，简化了人工操作的工作量，有助于输气管道高后果区识别工作信息化水平向更高层次发展，实现高后果区的智能自动识别。

本发明公开了基于GPS数据及时空关联性的公交到站时间预测方法及系统，属于智能公交领域，方法包括：利用公交线路数据对原始GPS数据进行趟次划分、地图匹配和到站时间提取；利用公交到站时间，提取包括同一趟公交的站间行程时间序列、同一站基于时段均值的站间行程时间序列和同一点基于时段均值的车头时距序列在内的三类序列数据；利用LSTM模型、Seq2Seq结构、注意力机制搭建预测模型，分别对上述三类序列进行序列预测；分别利用三类预测结果构建包含时空信息的特征；结合新特征与原始GPS中的特征，利用XGBoost模型进行多站点的公交到站时间预测，模型采用网格搜索调优。本发明充分挖掘了GPS数据中包含的时空相关性信息，能有效提升公交到站时间预测准确率。

一种MIMO雷达低峰值旁瓣非连续谱信号快速设计方法，属于雷达波形设计领域。本发明针对现有MIMO雷达非连续谱低峰值旁瓣信号在设计时未考虑频谱时变，使得信号自适应性弱的问题。包括设定每个阵元的一个相参积累周期包含G组脉冲信号，每组脉冲信号时长对应频谱环境时变周期，每组脉冲信号包含L个脉冲；建立发射信号与功率谱的关系式并计算得到发射信号的自相关表达式；计算得到发射信号的平均自相关函数加权峰值旁瓣水平和互相关函数峰值旁瓣水平，并构造目标函数，再结合频谱阻带能量约束和恒模约束描述优化问题；采用MM法迭代求解优化问题，最后确定发射信号的具体形式。本发明用于考虑频谱时变下的发射信号快速设计。

本发明涉及机械参量技术领域，尤其涉及螺纹紧固件设计方法及系统，一种螺纹紧固件设计方法包括：获取螺纹紧固件的特征参数以及尺寸参数；根据特征参数，选取第一组件中的特定区域进行磨平处理以形成焊料槽；根据尺寸参数确定第二组件的通孔直径，并在第二组件上开设焊料孔；根据焊料槽以及焊料孔的重合度确定是否进行焊接；对完成焊接的螺纹紧固件进行抗疲劳检测；根据抗疲劳检测的试验结果调整特定区域的面积；本发明通过获取螺纹紧固件的特征参数以及尺寸参数，并确定对应的特定区域以形成焊料槽以及确定通孔直径以形成焊料孔，通过焊接焊料将焊料槽以及焊料孔形成统一整体，本发明实现对螺纹紧固件的全面、系统化设计、加工、焊接以及测试，从而确保螺纹紧固件整体性以及牢固度。

本发明公开融合深度学习与序贯三支决策的盾构故障预测方法及装置，涉及盾构故障预测领域，解决现有技术未考虑盾构故障诊断代价不平衡的问题；本发明包括S1：收集数据并处理划分为粗粒度数据与细粒度数据；S2：构建LSTM模型并确定序贯三支决策规则，结合LSTM模型和序贯三支决策规则构建LSTM‑S3WD模型；S3：对LSTM‑S3WD模型进行训练及相应评价；本发明引入序贯三支决策思想，对故障预测的流程进行优化，得到更符合实际情况的决策结果；同时本发明提出的LSTM‑S3WD模型，与传统的LSTM模型相比，具有更好的预测精度与更低的预测成本。

申请公开一种线下门店商品销售量预测方法，服务器及存储介质，属于深度学习领域，包括如下步骤：获取线上用户交互数据，构建线上店铺销售量样本集；根据线下门店销售数据，采用数据增强方法扩充构建线下门店销售量样本集；将线上店铺销售量样本集以及线下门店销售量样本集输入线下门店商品销售量预测网络中进行迁移学习，完成线下门店商品销售量预测网络的训练；采用线下门店商品销售量预测网络进行商品销售量预测。本方法通过线下门店商品销售量的数据增强，扩充了线下门店商品销售量的样本，以及通过针对互联网线上海量用户交互样本的迁移学习，实现了在不降低线上商品销售量预测精度的前提下，有效的提高了线下门店商品销售量的预测精度。

本申请涉及一种基于深度学习的敏感数据访问行为画像及异常预测方法及系统，方法包括以下步骤：建立静态台账；建立描述敏感数据分布的基础台账；建立动态台账；基于用户权限信息建立权限台账；将静态台账、基础台账、动态台账以及权限台账进行融合，形成不同维度的用户画像；形成敏感数据整体态势的数据安全规则；建立数据泄露的访问规则；综合判定该访问行为是正常访问行为或是异常访问行为；统计周期内每月敏感数据访问量；使用深度学习中的加法模型预测下个周期各月份敏感数据访问量。本申请帮助用户识别数据使用过程中的风险事件和敏感数据泄露隐患。

本申请属于总线试验技术领域，特别涉及一种试飞前1553B数据总线试验方法。主要包括总线外观检查、总线链路层试验、总线应用层试验、试飞前需求试验、试飞前故障注入试验。总线外观检查试验为地勤开展的外观检查，总线链路层试验为针对总线的链路层有效性的试验，总线应用层试验为针对总线的应用层有效性的试验，试飞前需求试验为试飞特殊需求的试验，试飞前故障注入试验为试飞安全性试验。本申请的试飞前1553B数据总线试验方法，一方面涵盖了1553B数据总线常规试验项，另一方面满足了试飞需求，同时考虑到试飞所属研制流程末端，对总线物理层和总线电气特性层试验项进行了删减，从而保证了试飞前总线1553B数据总线试验的正确性和完整性。

本申请提供一种基于XGBoost算法的设备故障预警方法及系统，涉及设备预警监测技术领域，预警方法包括获取目标检测设备的历史运行数据；根据历史运行数据进行基于XGBoost算法的报警模型训练，得到报警模型和健康指标；对健康指标进行自适应平滑计算，得到报警阈值；当运行数据超过报警阈值时，对目标检测设备进行预报警，并计算预报警的次数，当预报警的次数大于预设次数时，对目标检测设备进行正式报警；对目标检测设备进行现场检测，得到检查结果，检查结果用于报警标记或二次报警模型训练。本申请通过上述方案解决因对设备的运行状态进行检测时，工况变化引起的误报警、漏报警，和异常冲击引起的误报警，实现整个报警流程闭环。

本申请涉及一种基于实体关系联合抽取的电力知识图谱可视化方法，包括以下步骤：步骤1：针对电力文本信息进行数据预处理；步骤2：建立电力实体关系联合抽取模型，其中包括基于Roberta层和PGD对抗层的预训练、基于BiLSTM层的全局文本信息抽取和基于CRF层的标签约束；步骤3：进行知识加工融合，最终实现可视化表示。本申请用于实现更高质量的监测及可视化需求。

本申请特别涉及图像处理的方法、系统、设备、介质和程序。该方法包括：对于第一图像，初始化第二图像；在第一循环期间：在所述第一图像中搜索多个色块，其中，每个色块的填充颜色值为该色块所在区域内的所有像素点的颜色值的均值；计算所述多个色块的分数，其中，每个色块的分数为该色块的填充颜色值与该色块所在区域内的所有像素点的颜色值的误差；比较所述多个色块的分数，以从所述多个色块中选择一个色块；将选择的色块绘制到所述第二图像中的对应的区域。如此，本申请不借助于额外的数据，可以适应多种风格，并且可以动态地呈现中间的绘制过程，达到类似油画的效果，进而可以作为一种通用转场效果进行使用。

本申请公开了一种生物样品分析设备的仓位信息处理方法、系统，响应于用户的第一指令，显示仓位状态界面；仓位状态界面包括有第一类区域和第二类区域，第一类区域用于显示第一类通道标识，第二类区域用于显示第二类通道标识；第一类通道标识用于标识一个包括第一类仓位的第一类通道，第二类通道标识用于标识一个包括第二类仓位的第二类通道；响应于用户的第二指令，将仓位状态界面中的第二类通道标识变更为第一类通道标识，或者将仓位状态界面中的第一类通道标识变更为第二类通道标识。本申请能够实现不同通道之间的灵活替用，兼容性强且操作便捷，有利于提高实验的效率。本申请的技术方案可广泛应用于信息处理技术领域。

本发明提供了一种菜谱数据的自适应调整方法、系统和存储介质，首先对所采集的第一菜谱数据信息进行数据分析，实现菜谱的查重与去除无效数据；其次，当第一菜谱数据信息为有效信息时，生成对应的第一菜谱数字信息；然后将第一菜谱数字信息输入至预设的特征向量调整模型中进行分析与调整，用以调整第一菜谱数字信息，实现智能化、个性化的菜谱的生成与推荐。

本发明公开了一种陆相页岩水平井分段多簇压裂参数优化设计方法，属于水力压裂技术领域，S1基于有限元法和内聚力单元法，引入管流单元，建立完全流固耦合的陆相页岩气水平井多簇压裂裂缝扩展数值模型；S2开展不同排量和黏度条件下的单簇裂缝穿层扩展模拟；以水力裂缝完全贯穿优质储层为目标，筛选单簇裂缝实现穿层扩展的最佳施工参数方案；S3基于筛选出的单簇裂缝穿层扩展施工参数计算多簇裂缝实现穿层扩展的施工参数方案，开展不同射孔参数方案下的多簇裂缝扩展模拟；S4计算不同射孔参数方案下多簇水力裂缝均衡扩展指数和地面施工压力，不超过安全限压，筛选最佳射孔参数方案。本发明克服了优化目标单一导致应用效果不佳的不足。

本公开提供了障碍物分类方法、装置、电子设备及自动驾驶车辆，涉及自动驾驶以及计算机视觉等领域。其中的方法可包括：获取待处理图像，并对待处理图像进行障碍物检测，得到第一检测结果；获取待处理图像对应的点云数据，并对点云数据进行障碍物检测，得到第二检测结果；针对第二检测结果中的各障碍物，分别将该障碍物作为目标障碍物，并将点云数据中属于目标障碍物的各点分别投影到待处理图像上，根据投影结果确定出目标障碍物对应的第一检测框，根据第二检测结果确定出目标障碍物对应的第二检测框，根据第一检测框以及第二检测框确定出目标障碍物的分类结果。由此提升障碍物分类例如低矮障碍物的分类结果的准确性，进而提升车辆行驶的安全性。

本发明提供了一种历史城区旅游景点的数字化推荐方法及系统，该方法包括：收集城市街区旅游景点中游客的历史旅游意向数据，得到旅游意向景点；对旅游意向景点的背景信息进行整理，得到景区背景信息；基于预设分析指标、预设分析指标权重和专家打分对景区背景信息进行量化评价，得到景区吸引力评价结果；获取目标用户旅游数据；基于个性化推荐算法对目标用户旅游数据进行处理，得到游客个性化旅游标签；基于综合推荐算法得到旅游推荐方案。本发明通过在旅游景点引入多维度的参考指标，结合旅游意向景点、景区背景信息、景区吸引力评价结果和游客个性化旅游标签能够提供更加全面、智能和个性化的旅游景点推荐服务。

本发明公开了一种考虑地下水位下降时总应力与土体参数变化的地面沉降计算方法，在地下水位下降的过程中，综合考虑总应力和土体参数的变化情况，建立渗流‑地面沉降耦合模型对降水诱发的地面沉降进行计算；进行计算时先输入初始参数并确定计算步长，再计算应力、土体参数及沉降变化；重复上述过程直到模拟水位达到目标水位，将前一步计算的参数变化值作为本次循环时使用的参数初始值，采用循环迭代的方式进行最终沉降的计算。本发明完善了地下水位下降过程中地面沉降计算的方法，可以合理解释以往研究中沉降计算值都明显大于实测值的现象，更加符合实际沉降过程。研究成果可为类似工程开展地面沉降预测提供参考和指导，具有重要的现实意义。

本发明提供工程报表生成方法、系统、存储介质及电子设备，该方法包括获取待排版的工程报表的数据，以创建原始数据模型；解析工程报表关联的报表模版，获取报表模版的各种信息数据，以生成报表模版模型；将原始数据模型输入至报表模版模型，创建多线程排版任务，其中，排版任务与原始数据模型一一对应；执行排版任务，基于原始数据模型和报表模版模型进行行高计算、分页计算、及跨页文本特殊处理，以输出报表数据排版文件集；按需加载报表数据排版文件集，生成页面可绘制图元，将页面可绘制图元导出至需要的绘制设备中，本发明中通过将工程报表的数据和报表模版模型化，只需按需求将原始数据模型套入报表模版模型，可以大幅降低计算机的处理负担。

本发明属于开挖工程技术领域，具体涉及一种基于MicroStation三维变坡开挖工程地层交线处理方法。本发明根据地层交线的几何结构特点分类，能够有效的拟合地层交线，降低地层交线复杂度，对于拟合后的分段交线通过真倾角与假倾角相关理论计算方法，快速完成多地层变坡放坡。拟合后的三维模型可以在Micro Station平台中快捷调整显示样式，从而提供优秀的三维出图功能。此外本发明在确定拟合结果的过程中考虑到不同工程的差异性，提出了两种控制拟合效果的拟合参数，提高了不同开挖工程地层交线拟合的准确率。本发明方法能够快速、准确地实现三维变坡开挖过程中地层交线的拟合，进而实现多地层开挖工程的三维建模和精准工程量计算。

本申请公开了一种实时管控可疑账户的方法、系统、服务器及介质。在上述方法中，银行业金融机构服务器根据冻结报文对目标账户进行冻结，以及读取目标账户的延伸解析配置信息，获得延伸解析标志、延伸账户类型信息、管控关联账户标志和管控策略信息；若延伸解析标志指示延伸解析，则根据延伸账户类型信息，获得可疑账户网；若管控关联账户标志指示管控，则根据管控策略信息对可疑账户网中账户进行管控。在此过程中，通过配置目标账户的延伸解析配置信息，可以自动查询该目标账户对应的名下个人对公开户情况，形成可疑账户网，并根据可疑账户网对相应的账户进行有效监控和冻结，有效降低受害人资金流出的风险。

本发明涉及计算机数据处理领域，具体涉及基于一种客户合作数据管理方法及系统，获取各个客户的合作信息，通过所述合作信息分析并得到客户合作等级，根据合作等级与合作信息构建合作矩阵网络，通过分布式存与客户的合作信息，并保证数据的隐蔽性，本发明通过对客户提供的合作数据进行判断，判断合作信息的准确性，并且根据客户公司合作信息进行分组，通过分组信息构建矩阵，并将矩阵将多个客户的合作信息进行对比，可以更为明确的获取与客户合作的优势与劣势。

本发明提供一种基于智能移动终端的催收装置，属于移动通信技术领域，具体包括：语音文字转化模块负责实时获取催收人员的通话语音并转化为语音文字；敏感词识别模块负责基于语音文字、即时通信软件的沟通记录、短信记录构建催收人员的文字记录并进行敏感词识别；合规度评估模块负责对催收人员进行合规度的评估；沟通频率确定模块负责确定催收人员和债务人的沟通频率；还款意愿度确定模块负责基于正面关键词的数量、催收次数、正面关键词的权重和得到债务人的还款意愿度；结果输出模块负责根据合规度对催收人员进行警告或者暂停催收处理以及债务人的还款意愿度确定债务人的催收频率，从而进一步减少了催收中的合规风险和催收的针对性和效率。

本申请提供了本申请实施例提供的对象运动序列的生成方法、装置、电子设备及存储介质，获取目标对象的初始标记坐标序列，将初始标记坐标序列输入至预先训练好的运动预测模型，以使运动预测模型将初始标记坐标序列按照预设帧数以及预设标记点数量分解为多个局部特征标记子序列，分别提取每个局部特征标记子序列在时空维度上的局部运动特征，并聚合多个局部运动特征确定全局运动特征后，输出目标对象的预测对象运动序列。这样，利用局部时空维度内标记点之间潜在的局部相关性，有效捕获目标对象运动的局部和全局信息，提高输出的预测对象运动序列的细节精度和准确性。

本申请公开了一种数据采集方法、装置及设备，应用于数据处理技术领域，用以解决现有技术中存在的LoRa采集终端存在因复位导致数据异常或丢失而无法保证数据采集的完整性的问题。具体为：获取复位标识数据，根据复位标识数据确定当前复位类型；若当前复位类型为第一类复位，则获取开机标识数据；确定开机标识数据是有效数据时，将当前工作模式设置为开机仅采集模式，按照预设的采集周期采集并存储目标数据和时间数据。这样，通过增加开机仅采集模式，该模式下仅执行数据采集操作，耗电量极低，并能够持续工作较长时间，避免由于设备电量的问题，在上报数据时候导致设备复位，而影响数据采集完整性的问题。

本申请提供一种桥梁墩柱爆破延时计算方法及桥梁爆破方法，其包括：获取待拆桥梁结构及周边环境的相关参数；获取待拆桥梁结构的主梁旋转下落速度与主梁偏转角度之间的关系式；得到桥梁爆破拆除倒塌运动理论，并将桥梁爆破拆除倒塌运动理论表示为主梁偏转角度关于运动时间的关系式；获得桥梁墩柱爆破延时的上限值关系式；通过桥址环境地面的剪切波速获得桥梁墩柱爆破延时的下限值关系式；对计算得到的桥梁墩柱爆破延时上限值、下限值进行复核。该方法具有计算简单、所需参数少、使用高效的特点，符合桥梁爆破拆除的要求，能够有效提升桥梁爆破拆除工程的安全性与施工效率。

本发明涉及图像处理技术领域，本发明公开了一种用于增强x射线医疗图像质量的方法，包括进行直方图统计，得到图像直方图曲线；利用自动求阈值算法对所述图像直方图曲线进行分析，确定窗宽窗位，对像素值进行调整，得到调整后的x射线医疗图像；对调整后的x射线医疗图像进行对比度提升，得到新的x射线医疗图像；对新的x射线医疗图像分割和处理，以获取金属图像和非金属掩膜图像；对非金属掩膜图像进行处理，获取新的骨骼组织图像；将新的骨骼组织图和金属图像进行图像融合，得到增强后的x射线医疗图像；本发明有利于解决金属物质对图像的影响，能够克服由金属导致组织部位图像对比度降低的问题。

一种基于可信邻居信息聚合的多视图数据无标签聚类方法，属于人工智能研究领域，特征空间中的原始多视图数据往往包含与聚类任务无关的信息，使用现有方法很难将其分离的问题，要点是将聚类分布矩阵的列抽象为不同聚类的特征，以进行对比学习，使得聚类分布层具有实际的聚类意义，利用从模糊映射层提取的聚类信息分布，通过拟合归一化图中受信任邻居信息去偏聚合后形成的倾向分布，归一化图考虑了视图内的全局结构和视图之间的聚类级别一致信息。

本发明涉及一种基于随机场方法的钢管腐蚀形貌演化的模拟方法，包括：确定钢管构件尺寸及材料属性参数；基于法拉第电解定律建立腐蚀深度预测模型；建立腐蚀深度预测模型待定参数的随机场模型；建立二维平面的腐蚀电流密度随机场；再根据改进的相关系数函数，建立钢管表面腐蚀电流密度的三维空间随机场；根据腐蚀深度预测模型建立腐蚀深度随机场；根据随机场理论及腐蚀深度预测模型建立时变的三维空间随机场；将防腐涂层的溶解时间看成涂层材料、环境温度、环境湿度、氯离子浓度的函数，并视为随机场；根据钢管构件表面防腐涂层溶解时间及腐蚀深度随机场，可以预测任意时刻的钢管构件的腐蚀形貌。该方法有利于提高钢管腐蚀形貌演化模拟的准确性。

本申请提供了一种高海况动态环境下大型固体火箭热发射起飞段飞行时序设计方法、设备和计算机可读存储介质，该方法针对大型固体运载火箭海上导向架式热发射设计。起飞段飞行时序设计主要包括起飞段火箭关键动作的先后时间顺序编排和火箭做出各动作的判据设计。本申请确保在高海况动态环境下，火箭可靠接收起飞信号，并按既定程序执行各项动作。能够保证火箭正常离架、一级飞行安全起控。

本发明提供一种飞机任务可靠性试飞方法和装置，属于飞机通用质量特性评估验证技术领域。本发明为解决飞机任务可靠性试飞中试验设计关键技术，运用统计学和试验设计的基本理论和方法，突破了试飞最小架次样本确定、试飞科目设计、试验判据构建等关键技术，解决了任务可靠性试飞中的试验设计关键问题。通过本发明的试飞方法，可以更加贴近装备真实使用环境评估任务可靠性，使评估结果更加客观、真实，提高评估结果的可信度；同时，通过本发明的试验设计方法，可以在全面验证装备使用任务剖面的基础上，最大程度地减少任务可靠性试飞架次，节约试飞经费，具有较高的工程应用价值。

本发明公开的一种固态硬盘数据加密方法、系统和可读存储介质，其中方法包括：获取固态硬盘数据信息；根据固态硬盘数据信息，得到对应固态硬盘数据的加密等级；基于固态硬盘数据的加密等级，将对应固态硬盘数据按照对应等级的加密算法进行加密，得到对应固态硬盘数据的密文数据以及对应密文数据的解密密钥；将对应固态硬盘数据的密文数据发送至对应加密等级的预设存储区域进行存储，并将对应密文数据的解密密钥发送至预设管理端以进行显示。本发明通过对固态硬盘数据进行分析，将固态硬盘数据进行分类并进行分别加密；并且，将解密密钥设为非固定解密密钥，提高了固态硬盘数据加密的安全性。