本文提供了一种用于数字地球的高维数据检索方法、设备及介质，属于数字地球技术领域。该方法基于预先搭建的数字地球模型及预设数据划分属性，确定动态模型数据；将动态模型数据输入预先训练的数据转换模型以转换为若干第一高维位向量数据集；根据预设降维算法对各第一高维位向量数据集进行降维处理，得到相应低维数据集；当接收到来自用户终端的待检索数据之后，将待检索数据进行降维处理，以确定与降维处理后的待检索数据对应的一个或多个查询标签；基于查询标签与各低维数据集的匹配操作，确定一个或多个匹配低维数据集，以根据匹配低维数据集关联的原始标签，确定查询标签对应的目标原始标签，并将目标原始标签发送至用户终端。

本技术属于数字芯片领域，涉及一种用于集成电路芯片验证的通用验证系统，其顶层代码目录包括bin目录、lib目录和pub目录，所述通用验证系统的每个验证平台的目录包括tb目录、env目录、testcases目录、etc目录、inst.fl目录；在仿真开始后，收集每个etc目录下的所有配置信息，然后根据用户指定要仿真的验证用例，选取相应的测试用例所继承的编译参数进行验证平台的编译；编译完成后，再添加用户指定的仿真参数进行仿真；仿真完成后，根据build中指定的检查规则对仿真的log文件进行检查，判定验证用例是否通过。本发明具有统一的验证环境、灵活的测试用例管理、实时的验证结果展示、学习成本低、资源利用高、跨模块协作、统一参数管理、通用性强等优点。

本文提供了基于大数据的供热系统负荷预测方法、系统和介质。该方法包括:获取预设供热系统在预设时间段内的负荷运行数据以及对应的影响要素数据，根据时间序列对负荷运行数据以及对应的影响要素数据进行分割，获得n个时间子序列对应的负荷运行数据以及影响要素数据，并加权处理获得负荷波动指数，提取负荷运行数据的统计特征数据，处理获得负荷形态指数，获取预设时间段内的能量数据，并处理获得负荷效率特性指数，结合负荷波动指数以及负荷形态指数进行处理，获得负荷综合性评估指数，根据负荷综合性评估指数与预设负荷综合性评估阈值进行对比，根据对比结果进行供热系统负荷预测，从而实现基于大数据的供热系统负荷预测的技术。

本文提供了一种神经网络的执行方法及相关装置，应用于人工智能芯片，所述人工智能芯片配置有逻辑信号量，每个逻辑信号量关联多个物理信号量，支持多个对应的条件等待任务对应一个条件信号任务可以支持多个对应的条件等待任务对应一个条件信号任务，首先，在申请神经网络的资源的过程中，分配所述逻辑信号量，所述逻辑信号量包括预设条件信号任务和预设条件等待任务；接着，在对所述神经网络进行构建、实例化以及执行的过程中，以第一执行流和第二执行流执行所述神经网络。可以在保证神经网络执行正确的情况下，无需再手动对大量的物理信号量进行管理，大大降低用户编程的难度和提升用户的编程体验。

本公开涉及一种井道电子标签故障上报方法、装置及电子设备。包括:接收电子标签发送的级联标签故障信息，级联标签故障信息是在电子标签未接收到对应的级联电子标签发射的光波的情况下发送的，每一电子标签包括相邻的上一楼层的电子标签以及相邻的下一楼层的电子标签；根据级联标签故障信息中携带的光波信息，从电子标签的级联电子标签中确定目标故障标签；向目标故障标签发送确认指令，确认指令用于目标故障标签进行自检并上报自检结果；根据目标故障标签上报的自检结果，确定目标故障标签存在的故障。通过级联电子标签上报的级联标签故障信息，控制电子标签进行自检及自检结果上报，可以提高电子标签向控制器上报自身存在故障的准确性。

本文公开了一种静态代码扫描方法、装置及计算机设备，获取代码仓库首次扫描结果，并保存为第一规则文件；根据rule_info字段判断扫描规则是否发生变化；若未发生变化，则计算第二规则文件的md5值，并根据md5值和repo_id判断被扫描文件是否存在，若存在，则删除被扫描文件的扫描，若不存在，则保留被扫描文件的扫描，得到第二次扫描结果；若发生变化，则每个被扫描文件都需要重新扫描，并得到第二次扫描结果；将首次扫描结果与第二次扫描结果进行合并，得到第二次扫描的完整扫描结果。本申请提供的一种静态代码扫描方法、装置及计算机设备不仅极大的减少了资源消耗，且提升了扫描效率。

本技术公开了一种地热资源开采方案的优化方法及系统，涉及地热资源开采技术领域。优化方法包括；获取原始数据:对目标区域进行地质勘察，获取地热区域的地质数据和地热资源数据，地质数据和地热资源数据作为原始数据。本发明通过将目标区域划分成若干个一号区域，利用模拟计算对方案进行评估和优化，通过调整开采井和回灌井的布局以及设备参数，以达到更高效的开采效果或更低的成本，通过划分区域进行计算，虽降低其计算精度，但其本身为模拟计算，使得模拟计算的结果能够有效地进行参考，同时为后续的优化方案的计算提供便捷，同时减少了计算出错的可能性。

本技术公开一种智能的数据建模的方法，包括:将数据库中的待选范围的字段分割为多个子字段，将各所述子字段中由分割得来的节点字节作为第一节点字节；将各个所述子字段的所述第一节点字节与所述设定数据进行匹配；当匹配成功，则将匹配成功的所述子字段及其相邻的所述子字段与所述设定数据进行匹配，当均匹配不成功采用并行的方式，分别将各所述子字段与所述设定数据进行匹配；根据匹配的结果，获取所述待选范围的字段中的建模数据；通过所述数据库中的所述建模数据进行建模，在本发明提供的技术方案中，通过将数据库中的待选范围的字段分割为多个子字段，然后，对各子字段进行匹配找到建模数据，以能够可以快速找到建模数。

本公开提供了一种模型训练方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、图像处理、计算机视觉等技术领域，具体涉及一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。具体实现方案为:获取用于模型训练的各个样本；将所获取的样本分别输入待训练的半监督模型，得到输出结果；利用所述输出结果与各个样本所具有的标签的差异，以及所述伪标签对应的损失权重，计算模型损失；基于所述模型损失调整所述半监督模型的模型参数，从而获得目标半监督模型。通过本方案，可以提升半监督模型的精度；并且，通过更为准确的模型损失，可以使得模型的收敛速度得到加快，降低针对计算资源的占用时长，从而节省模型训练时所利用的计算资源。

本技术公开了减少UBI子系统管理开销的方法、UBI子系统及介质，该方法包括以下步骤:设置第一逻辑块，映射到闪存中的第一物理块和第二物理块，第一物理块与第二物理块物理地址上相邻；第一物理页和第二物理页被配置为第一逻辑页，第一物理页和第二物理页大小相同，第一物理页与第一物理块的头的相对位置跟第二物理页与第二物理块的头的相对位置相同；设置第一物理块的头部存放EC头，第二物理块的头部存放VID头；若发起读写或擦除操作，以第一逻辑页为读写单位，第一逻辑块为擦除单位。本发明具有以下有益效果：通过优化UBI管理结构，压缩管理开销，腾出更多的用户空间。