本文提供一种哈希表中的索引数据回收和分配方法及装置，所述方法包括:在当前RAM中为目标哈希表分配RAM目标地址空间；在DDR中为目标哈希表分配DDR目标地址空间；将所述目标哈希表中待回收的各个索引数据分配至所述DDR目标地址空间中；从所述DDR目标地址空间中读取预设数量的所述索引数据并写入至所述RAM目标地址空间；基于接收到的用户输入的索引回收指令，读取该用户对应的索引参数表中的第一RAM地址指针；基于所述索引参数表中的第一RAM地址指针将预先从所述RAM目标地址空间读取的目标索引数据写入所述RAM目标地址空间；并将该第一RAM地址指针的值加1，得到第二RAM地址指针。本申请能够有效提高DPU进行数据存储的效率，减轻DPU的数据存储压力。

本文公开了一种触控面板及触控方法、装置、设备，包括:多个触控分区，所述触控分区包括多个触控电极和与所述触控电极一一对应连接的多条触控走线；触控芯片和多个数据选择器，所述触控芯片通过一个所述数据选择器与一个所述触控分区内的所述触控走线连接，所述数据选择器用于在选择信号的控制下导通对应的所述触控分区内所述触控走线与所述触控芯片的连接。本申请在驱动时可以每一阶段导通一个或多个触控分区，减小每次导通触控分区的走线面积，降低负载，同时可缩减驱动时间，降低显示面板对于触控的噪声影响，提升SNR性能；适用主动笔驱动和非主动笔驱动，适用于大尺寸触控面板，可以通过算法处理实现该技术方案，不增加成本。

本技术公开了基于大数据的风险数据分析方法及系统，涉及数据分析技术领域，包括:基于大数据获取项目进程中存在风险的数据；建立风险模拟模型，获取项目的进程特征值，得到存在风险的数据中的可优化风险数据；对风险模拟模型进行优化并对存在风险的数据进行分类；本发明用于解决现有技术中无法基于特征数据对项目进程的整体走向进行分析，从而判断得到的特征数据是否对项目进程的整体运行造成负面影响，同时片面地获取行业中存在的风险特征，会导致虽能提高风险获取的效率，但会造成无法判断风险特征的真实性的问题。

本文提供了一种多引擎的软件入网智能检测方法，涉及数据处理技术领域，该方法包括:读取接入检测引擎并进行矩阵分布转换，确定引擎矩阵，监督训练智能检测模块，读取入网检测任务，进行微处理器激活，执行引擎内竞式分配与多引擎并行联检确定入网检测单列，然后进行基于单特征系数的层次赋权处理，确定综合入网系数，然后进行单系数判定与综合系数判定，最后可视化入网检测报告，并同步生成入网许可指令。通过本申请可以解决现有技术由于检测引擎单一或缺乏有效的多引擎整合机制，导致检测效率和准确性不高，漏报率和误报率较高，进一步影响了网络安全防护的整体效果，提高了软件入网的检测能力，确保网络环境的安全稳定。

本技术公开了一种触控基板及触控显示装置，通过将至少一条触控信号线设计为至少两条短走线结构的第一走线，并且通过在绝缘层上开孔的方式将两条第一走线通过连接线连接，从而形成完整的触控信号线，本发明触控信号线的设计能够有效降低制程中因触控信号线长走线设计而引起的静电累积能力，从而防止ESD发生，提高产品的良率。

本技术涉及医疗数据归档技术领域，具体为一种数据智能集成化管理系统，包括数据采集单元、数据处理单元、文本组合单元、文本分类单元和数据归档单元，具体地:所述数据采集单元用于每隔预设的采样周期接收多个预设的数据源上传的医疗数据，将所述医疗数据传输至数据处理单元；所述数据处理单元用于对所述医疗数据进行分词操作，以得到所述医疗数据所对应的医疗词语序列，对所述医疗词语序列进行特征提取。本发明通过自动化的数据采集、处理和归档流程，避免了人工处理过程中可能出现的误差和延迟，这对于医疗行业的数据处理尤为重要，因为医疗数据通常具有高时效性和复杂性，自动化的流程可以提高工作效率。

本公开提供了一种基于大模型的逆向分析方法及电子设备，所述方法包括响应于目标分析指令，通过大模型获取目标逆向任务，并将目标逆向任务拆分为分步执行的子任务序列，确定当前需要执行的子任务；基于逆向分析框架执行当前需要执行的子任务，得到当前执行结果；基于大模型根据当前执行结果确定下一步执行的子任务；在大模型与逆向分析框架进行多次交互完成子任务序列后，输出分析结果。本文能够自动化完成逆向分析任务，无需安全专家过多参与，人工成本较低。

 本技术公开了一种基于流程模拟软件自定义模块的流程模拟方法、装置、平台、介质及产品。所述方法包括:响应于流程模拟事件被触发，获取流程模拟自定义脚本；其中，所述流程模拟自定义脚本为用户在所述流程模拟软件的自定义模块中编写的流程模拟脚本；判断所述流程模拟软件中是否存储有与所述流程模拟自定义脚本对应的CPU控制指令；若所述流程模拟软件中存储有与所述流程模拟自定义脚本对应的CPU控制指令，则调用所述CPU控制指令，生成流程模拟结果。本方案在基于流程模拟软件进行流程模拟时，可有效提升代码的执行性能，快速获取流程模拟结果。

 本技术涉及数据处理技术领域，本发明涉及气动进给清灰装备控制方法，包括:首先，通过获取气动进给清灰装备中多个锯齿在不同时刻下的扭矩数据，并将同一时刻下多个锯齿的扭矩数据组合为一个扭矩序列，从而形成第一扭矩序列组；接着，计算当前扭矩序列与下一扭矩序列之间的关联度，利用皮尔逊相关系数及扭矩的最大最小值的乘积进行分析；若关联度低于设定关联度阈值，则剔除对应的扭矩序列，获得第二扭矩序列组；然后，针对第二扭矩序列组计算异常值，当异常值超过异常阈值时，系统将自动触发最大气动功率进行清灰。本发明解决了面对复杂操作环境下清灰效果不佳的问题。

 本技术公开了一种基于自学习的数据挖掘方法及系统，收集不同生鲜产品在各个新鲜度阶段的时间序列图像数据，从中提取出静态特征和动态特征，通过分析这些特征，定义标签，该标签将静态特征与动态特征关联起来，以形成一个综合性的描述；根据动态特征的变化规律，将具有相似变化模式的产品归入同一相似组；在此基础上，利用这些标签和相似组数据训练自学习挖掘模型，专注于提升对相似组产品的识别能力；将挖掘结果反馈至系统的动态时空图中，实现对图中节点属性的更新，从而持续优化识别算法。本发明不仅能够有效克服动态特征变化带来的识别难题，还能通过静态特征提供稳定的识别基准，进而显著提升生鲜产品在不同新鲜度下识别的准确性和可靠性。