本技术公开了一种导弹武器毁伤仿真评估方法，具体涉及武器装备研制技术领域，毁伤过程计算分析模块根据爆破战斗部参数化输入模块获取到的工况数据及目标类型先后进行选取计算目标和配置仿真参数，并依据流体、金属、混凝土本构方程建立数值模型；采用该数值模型进行计算，毁伤过程计算分析模块通过程序调用仿真结果数据库对用户指定工况的计算结果进行调取和资源整理，进而通过毁伤效应可视化模块将爆破战斗部对目标的毁伤数据进行可视化处理，直到计算结束。本发明通过数值模拟的方式，以低成本获得大量毁伤效应数据、有效地弥补小样本试验数据不足，分析评估爆破战斗部对典型目标毁伤，可视化显示爆破战斗部对典型目标的杀伤效果。

本技术涉及服务器技术领域，公开了传感器数据管理方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括:通过第一接口在传感器配置文件中获取传感器类型，其中，传感器配置文件用于记录传感器的配置信息；通过第二接口获取传感器的传感器名称，并确定传感器类型和传感器名称之间的映射关系；通过第三接口在传感器数据文件中获取目标传感器的目标数据，其中，目标传感器是根据传感器类型和传感器名称确定的，传感器数据文件用于记录传感器的历史数据，目标数据包含于传感器的历史数据；展示传感器类型、传感器名称以及目标数据。本发明解决了通过单一接口获取传感器数据，获取并展示传感器数据时性能差、响应慢的问题。

本文涉及数据质量管控的技术领域，尤其涉及一种数据质量管控方法、系统、设备及存储介质。本申请首先采集电商平台的订单数据和用户数据，并根据预设规则将其划分为多个数据分区；然后对每个数据分区进行质量评估，确定存在质量问题的分区；针对问题分区中的问题数据，进行标注并识别其质量问题类型，然后构建质量管控知识图谱，通过实体节点和关系链接可视化展示订单数据、用户数据以及质量问题类型对应的实体，并展现它们之间的关联关系；不仅可视化展示数据实体及其关联关系，而且能够形成可积累的质量管控知识，为数据质量管控提供了知识支持和决策引导，能够更好地认知和管理复杂的数据质量问题，从而提高了数据质量管控的智能化水平。

本文公开一种目标分配决策模型的交互性实现方法及装置，包括:根据定义的核心目标和设定的约束条件构建决策模型；对每个参与模型定义收益函数，收益函数映射所有可能的策略组合到实数域；根据收益函数，分析每个参与模型在不同策略组合下的收益，并寻找最优策略组合，从而构建决策模型；其中，最优策略组合定义为没有参与模型有动机单方面改变自己的策略而单独获得更好的结果；重复执行迭代步骤，直至找到一个既满足每个参与模型需求又达到系统核心目标的分配方案；输出最终分配方案。解决了现有技术的目标分配往往缺乏对模型之间交互逻辑的深入分析和优化，导致在多个模型协同工作时可能出现冲突和不一致性的问题。

本文提供了一种视频驱动数字人表情模型的生成方法、装置及设备，该装置包括:获取样本数据，样本数据包括样本数字人视频以及样本用户视频；基于待训练视频驱动数字人表情模型对样本数字人图像以及用户表情特征进行编码，得到样本编码特征；基于待训练视频驱动数字人表情模型对样本编码特征进行卷积，得到样本卷积特征；基于待训练视频驱动人表情模型对样本卷积特征进行超分，得到输出数字人图像，输出数字人图像包括数字人表情；对输出数字人图像以及样本数字人图像进行计算，得到损失函数值；基于损失函数值对待训练视频驱动数字表情模型的模型参数进行更新。本申请的技术方案，可以实时输出高清的数字人表情图像序列。

本技术涉及了一种处理器及其自检方法、系统、存储器及智能点灯单元，该自检方法包括:按第一预设周期定期对处理器的数据存储空间进行检测，并判断数据存储空间是否异常，在异常时，对所述处理器进行重启，并对数据存储空间进行初始化；在每个程序执行周期对处理器的程序存储空间进行检测，并判断程序存储空间是否异常，而且，在异常时，记录当前的状态，并对处理器进行重启，且重启后保持所记录的状态；按第二预设周期定期对处理器的主定时器进行检测，并判断主定时器是否异常，在异常时，对主定时器的硬件参数进行重新配置。实施本发明的技术方案，通过分别对处理器的数据存储空间、程序存储空间及主定时器进行检测，并在检测到异常时，及时消除异常。

本技术公开了一种基于电变量分析的电机运行故障分析方法，具体涉及电机故障分析技术领域，包括:采集得到电机运行数据，将采集的电机运行数据按照运行工况划分为若干区域，搭建各个运行工况对应的电机虚拟仿真模型，通过比较采集的运行数据和仿真预测结果，比较仿真预测结果和实际因变量得到异常信息，汇总得到各个运行工况异常信息；将各个运行工况异常信息输入对应的故障诊断模型，输出故障类型概率矩阵和初步故障类型集合，各个运行工况的输出结果进行相互验证，判断是否需要对初步故障类型集合进行修正，有效地解决了现有电机运行故障分析不够快速准确的问题，提高故障诊断的准确性和可靠性。

 一种机器学习辅助的柔性铰链有限元设计方法，涉及柔性铰链设计技术领域。构建柔性铰链的结构参数库；通过三维建模将结构参数库转化为三维模型库；对三维模型在不同工作环境下进行模拟分析，构建对应的网格库；使用仿真软件生成柔性铰链的三维仿真数据库；利用机器学习的方法，建立结构参数与性能特性参数库；通过机器学习方法对设计方案进行优选；基于机器学习预测设计参数，进行柔性铰链性能特性预测与方案优选。采用机器学习方法预测柔性铰链的最优设计方案，结合有限元分析软件对柔性铰链三维模型的力学性能进行仿真，并通过有限元实验验证性能评估指标，减少实验成本并提高设计效率，避免昂贵的实验和繁重的计算需求。

 一种机器学习增强多节流气浮导轨CFD设计方法，涉及气浮导轨优化设计技术领域。选取设计参数建立多节流气浮导轨的设计参数库；根据设计方案进行三维模型建立，将设计参数库转化为能够用于数值模拟的三维模型库；建立不同设计方案对应的网格库；构建包含性能特性的多节流气浮导轨的二维CFD仿真数据库；采用机器学习方法建立设计参数‑性能特性参数库；基于机器学习选择最佳的设计方案；迭代优化设计参数，直至获得最佳设计参数。通过流体力学软件Fluent对三维导轨模型的流场进行模拟，并结合CFD进行仿真验证，能够有效预测多节流气浮导轨的性能表现，优化设计方案，从而减少实验成本并提高设计效率。

 本技术公开了一种结合联邦学习和知识图谱的隐私保护推荐方法，包括:步骤一、服务器初始化并分发联邦学习全局模型；客户端使用差分隐私边伪装算法对原始数据增加混淆度；步骤二、所述客户端将原始数据加载至所述联邦学习本地模型中训练后得到下降的联邦学习本地模型梯度；步骤三、所述客户端使用感应阶数RDP隐私算法对下降的联邦学习本地模型梯度加噪后并上传至所述服务器；步骤四、所述服务器接收加噪后的联邦学习本地模型梯度，更新并评估联邦学习全局模型；重复步骤二至步骤四，直至模型收敛或达到预设的迭代次数，得到优化的联邦学习全局模型；步骤五、将用户数据输入所述优化的联邦学习全局模型，输出兴趣概率值，判断该用户潜在的喜好。