本文公开了一种展示方法及其相关设备，该方法包括:在获取到用户输入的目标语义单元之后，先从至少一个候选解析维度，对目标语义单元进行解析处理，得到至少一个候选解析维度的解析结果，以使这些解析结果能够比较全面地表示出与该目标语义单元相关的学习知识点；再根据这些解析结果以及预先构建的拟态人物，确定待展示解析数据，以使该待展示解析数据能够表示出与目标语义单元相关的学习知识点；最后，向用户该展示待展示解析数据，以使该用户能够从该待展示解析数据中学习到与该目标语义单元相关的学习知识点，如此能够实现针对该目标语义单元的自主学习过程，从而能够有效地避免老师现场教学存在缺陷，进而有利于提高该用户的语言学习效果。

本技术公开了一种心理咨询短视频的大数据分析精准引流方法，具体涉及大数据分析技术领域，本发明通过对心理短视频按照受众群体进行分类，并根据现有用户的实际情况对现有用户进行分类和数据采集，通过大数据提取各电子渠道的其他用户使用信息，对用户画像进行分析，并基于用户特征，提取出相似度较高的初级目标用户，构建用户特征指标的相关矩阵和当前用户的相似度矩阵，采用皮尔逊相关系数分析算法，提取出初级目标用户中的高级目标用户，并结合具体的客户情况，制定差异化引流策略，根据不同的目标用户所处的分类和偏好针对性的推送相关类的心理咨询短视频，从而可以基于大数据根据不同用户的使用情况进行分别精准引流处理。

本技术公开了一种基于天气搜索的推荐方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括:在天气搜索需求对应的高频搜索时段内接收到用户针对目标地点的天气搜索请求时，获取与所述目标地点对应的天气信息，其中，所述天气搜索需求对应的高频时段指一天内针对天气搜索的用户流量大于预设流量的时间段；获取所述用户的目标画像，基于所述目标画像，确定目标推荐内容；将与所述目标地点对应的天气信息与所述目标推荐内容推送给所述用户。上述方案中，基于目标画像确定出来的目标推荐内容会更加贴合用户的搜索偏好以及用户需求，在满足用户的天气搜索的需求的同时向用户进行个性化的内容推荐，增加了推荐的多样化。

本技术涉及一种快速拆分无引用关系资源的方法、装置及介质的技术方案，包括:获取基于Unity 3D的工程资源列表，在每个资源中设置标识位，同时创建一动态标识；每次从工程中取出资源时，生成对应资源的递归引用资源列表，并将对应的资源标志位写入递归引用资源列表；遍历递归引用资源列表，根据资源的引用关系，对资源标识位进行修改，并动态调整动态标识；重复直至资源列表中所有资源被标记；根据所有资源的标识位数量，确定资源相互无引用关系的数量，根据资源相互无引用关系的数量使用对应的多个线程对工程资源进行打包。本发明的有益效果为：增加bundle冗余的情况下，加快打Bundle包速度，方便项目快速出包验证效果。

 本技术公开了一种SKTC任务模型数据交互关联映射传递方法，涉及SysML设计模型与Modelica仿真模型的数据交互与关联映射技术领域。本发明包括定义统一的数据交互格式，格式和协议遵循FMI标准，确保了模型的互操作性；设计映射规则，用FMI提供的接口实现模型之间的数据读写操作；实现数据交互接口，通过FMI进行模型参数的设置和计算步骤的触发；开发协同仿真环境。本发明通过定义统一的数据交互格式和映射规则，将设计模型与仿真模型通过符合FMI接口标准的格式导出为FMU格式，并有效集成在协同仿真环境中，使得两种模型能够无缝对接，实现数据的准确传递和模型的协同仿真，大大提高了模型的交互性和重用性。

 本技术公开基于关键路径分区的生成式异构逻辑优化方法。本发明方法包括:首先将数字逻辑电路转换成AIG图格式，并采用强化学习根据电路本身关键路径信息对AIG图进行分区获得关键路径感知分区以降低分区带来关键路径变化而影响时序性能；将分区后电路分别用强化学习方法自动探索适合该分区的优化结构与优化综合流，强化学习智能体以面积时延为导向选取各种结构的优化算子对分区进行优化；将优化后分区以AIG形式合并。本发明将数字逻辑电路进行针对关键路径的分区并用强化学习以面积时延为导向探索优化结构与策略，减少分区对时序性能的影响并且跳出局部最优解，获得全局更优解，同时自动探索无需人工干预可以减少芯片设计中的人工成本。

 本技术提供一种道路场景图生成方法、装置、设备及介质，涉及自动驾驶技术领域，方法包括:以自车获取的多视角图像为输入数据，输入多任务交通元素检测模型，获得BEV空间下的交通元素，所述交通元素包括交通实体和矢量地图元素；根据所述交通元素在BEV空间下的位置信息，计算获得不同交通元素之间的空间关系，根据不同交通元素之间的空间关系和交通实体的属性，计算获得不同交通元素之间的交互关系；根据所述交通元素以及不同交通元素之间的空间关系和交互关系，构建道路场景图。本发明构建了包含交通实体和地图元素、融合动静态信息、顾及几何和语义信息的道路场景图，提升了自动驾驶车辆对复杂、动态道路环境的整体感知和深度理解。

 本技术公开一种基于改进黑翅鸢算法优化神经网络的室内定位方法，属于室内定位技术领域。本发明利用黑翅鸢优化算法进化能力强、搜索速度快的特点提高算法性能，并进一步对黑翅鸢算法进行改进，采用Tent混沌映射产生均匀分布的初始个体，提高种群的多样性，从而避免算法过早收敛到局部最优解，增强全局搜索能力；通过透镜成像反向学习策略，提高算法的稳定性和鲁棒性；在攻击和迁徙阶段引入黄金正弦策略，按照黄金分割系数切割解空间，更新黑翅鸢的个体位置。本发明的黑翅鸢优化算法性能更优异，并利用黑翅鸢优化算法构建基于BP神经网络的RSSI测距模型，优化神经网络的权值和阈值，实现复杂室内环境下的高精度定位。

 本技术公开了一种陶瓷基复合材料孔隙分级建模及模量预测方法，涉及材料模量预测技术领域，用于解决现有技术在对陶瓷基复合材料进行建模或预测的过程中存在孔隙的建模慢，且无法实现材料的整体建模，预测复合材料模量时存在误差大的技术问题。陶瓷基复合材料孔隙分级建模方法，包括:获取陶瓷基复合材料的微观组织；提取孔隙，并对孔隙进行拟合获取参数值；建立单胞模型边界并进行四面体划分；在单胞模型内建立纤维束模型；获取陶瓷基复合材料中的单一孔隙，并根据体积从大到小进行第一次建模；确定孔隙的第一临界体积，并进行第二次建模。本发明的技术方案用于提供一种陶瓷基复合材料孔隙分级建模及模量预测方法。

 本技术提供了一种基于多目标优化和动态调整的票价体系设定方法，涉及资产收益管理技术领域，包括收集旅行区间内从一个地点出发到达另一个地点的所有席别的订单数据，建立成本函数；在关键区域增加价格点密度，使用插值法填充额外价格点，得到潜在执行价格集合，采用遍历计算和快速精英多目标遗传算法运用收益计算模型计算价格组合下的运输收益，得到最优价格组合；对设定结果进行验证，建立动态调整机制，基于实时销售数据、市场反馈持续优化价格点以及验证结果对票价体系设定方法进行调整，以确保票价体系设定方法的最终优化效果。本发明通过对需求价格曲线的研究，从备选票价中选取一组最优价格作为执行价格。