本技术公开了一种城市设施状态检测及分析的方法及系统，涉及城市设施状态检测技术领域，包括采集城市设施实时数据，对实时数据进行预处理并整合至中央数据库；通过中央数据库，构建城市设施集成环境影响评估模型，评估城市设施对环境的影响；基于城市设施环境影响评估结果，综合评估城市设施状态，分析城市设施潜在问题和维护需求。本发明所述方法通过中央数据库构建城市设施集成环境影响评估模型，可以在更广阔的视角下评估城市设施对环境的影响，提高了城市设施状态检测的效率和可靠性；通过综合评估城市设施状态，分析潜在问题和维护需求，综合管理策略有助于提高城市设施的整体性能和可靠性，同时确保城市设施的环境友好性。

本说明书一个或多个实施例提供的一种盖板及显示装置，包括功能孔和覆盖所述功能孔的保护膜，所述保护膜包括层叠设置的第一保护膜及第二保护膜，相对于所述第一保护膜，所述第二保护膜靠近所述功能孔；所述第二保护膜与所述功能孔对应的位置处设置有垫片，所述垫片能够遮盖所述功能孔。本说明书一个或多个实施例通过在盖板的功能孔上设置两层保护膜，并在功能孔对应位置处设置能够覆盖功能孔的垫片，以此通过垫片防止功能孔受到污染，并通过双层保护膜及垫片的结构，防止了保护膜出现高低差的现象，进而防止了保护膜因为大幅度高低差产生的空隙导致的保护膜易脱落的问题，最终在避免残胶风险的同时，增加了粘胶面积，降低了保护膜脱落风险。

本技术属于水稻产量预测领域，涉及遥感数据分析技术，用于解决现有技术的水稻产量预测分析过程效率低下的问题，具体是一种基于遥感数据分析的水稻产量预测系统，包括稻田基础信息模块、遥感数据分析模块、历史数据匹配模块、产量预测模块以及种植优化模块；稻田基础信息模块、遥感数据分析模块、历史数据匹配模块、产量预测模块以及种植优化模块依次进行通信连接；稻田基础信息模块用于对需要进行水稻产量预估的稻田进行基础信息收集:将水稻种植地区标记为预测区域，获取预测区域的种植参数；本发明可以绘制生长系数与监测时间点的生长预测曲线，通过生长预测曲线比对的方式简化传统的水稻产量预测分析过程，提高预测分析的效率。

本文提供了一种隐私算法构建方法、装置、电子设备和可读存储介质，其中，该方法包括:将原始函数的当前数值区间划分成M个数值区间；原始函数为用于隐私计算的平滑非线性函数；针对目标数值区间，根据该目标数值区间中的第一值和第二值，确定出该目标数值区间的目标阶数，该第一值为该目标数值区间中的最大绝对值，该第二值为最小绝对值，该目标数值区间为该M个数值区间中的任意一个数值区间；根据该原始函数，构建该目标数值区间的目标多项式，该目标多项式的最高阶数不大于该目标阶数；对当前得到的所有多项式集合进行融合，得到目标函数，该目标函数用于替换原始函数，用于隐私计算，目标函数的输入参数包括用于隐私计算的密态数据。

 本技术公开了一种基于全生命周期法的架空输电线路工程建设碳排放计算方法，该计算方法包括以下步骤:S1、选用GB/T 51366‑2019《建筑碳排放计算标准》作为架空输电线路碳排放计算准则；S2、结合计算标准，选择以全生命周期法为理论基础，以碳排放因子法为主要计算方法进行组合计算；S3、对电能、化石燃料、机械设备、建筑材料的碳排放因子进行详细对比，并最终建立适用于架空输电线路工程建设的碳排放因子清单；本发明基于全生命周期法法，将碳排放量划分为三个关键阶段：车辆运输、建造过程以及建材使用，简化了对架空输电线路主要部件与整体结构分析的复杂性，降低了计算的工作量和计算成本，具有广泛的适用性。

 本技术属于船舶机电装备虚拟环境中故障排除维修技术领域，涉及到一种船舶机电装备虚拟环境中故障排除维修系统。本发明通过构建目标船舶机电装备虚拟环境，并分析其评价情况，有助于构建更逼真的目标船舶机电装备虚拟环境，利于维修人员在其中进行故障的排除和维修演练，减少了实际维修的试错成本，提高了维修人员的实践能力和应急处理能力，通过分析各维修人员当前故障排除维修测试对应各故障模拟状态的评价指标，有助于维修人员发现并纠正自己在维修过程中的优势和不足，并进行有针对性的改进，通过分析各维修人员的故障排除维修测试的综合评价情况，识别出技能优秀的维修人员，制定各维修人员的个人发展计划。

 本技术公开一种基于邻域粒模糊c均值聚类的区域生态环境质量评价方法，属于电数字数据处理技术领域，包括:基于云平台计算并重构遥感时序MODIS数据集，将生态因子进行标准化，对生态因子遥感影像基于邻域粒模糊c均值聚类划分为n个类别，利用改进的熵权法得到基于MODIS的综合遥感生态指数PRSEI，根据研究区的PRSEI得出年份区间的矿区生态环境质量变化。本发明将熵权法与邻域模糊c均值聚类算法实现有效融合，不仅保留了各个生态因子的全部遥感像元信息，过程清晰，有助于更好地分析和解决遥感生态等复杂的系统问题。

 本技术公开了基于注意力引导特征蒸馏和原型对比对齐的联邦学习方法，通过结合注意力引导的特征蒸馏和原型对比对齐机制实现了在保护客户端隐私的同时提升联邦学习模型的个性化和泛化性能的功能。注意力引导的特征蒸馏技术用于解决历史信息遗忘问题，通过利用前一轮的本地特征提取器作为教师模型，并结合注意力机制指导新学生模型的学习，有效保留和传承客户端的个性化历史知识。原型对比对齐技术解决个性化与泛化之间的冲突问题，通过调整全局原型和本地原型之间的关系，并采用原型对比学习损失和原型对齐损失，增强模型在不同客户端数据上的区分能力，从而在保持个性化准确度的同时提高模型的泛化性能。

 本技术公开了一种知识增强因果链推理的事件预测方法。其中，方法包括建立事件征候识别框架；获取事件文本，利用事件征候识别框架对事件文本进行事件摘要与分类，论元抽取与匹配操作，获得事件文本对应的匹配因果知识图；基于匹配因果知识图，使用蒙特卡洛模拟方法对与匹配因果知识图对应的事件征候进行推理和概率估计，确定事件征候发生的概率；并将匹配因果知识图中的节点信息格式化为事件征候推理的提示词，并将提示词输入事件征候识别框架中，获得事件征候发生概率。本发明提供的方案是在大型语料库中进行自监督预训练，无需利用大量的标注数据进行训练，因此，相比于深度学习模型，可显著降低成本。

 本文公开了一种航空发动机燃烧室寿命预测方法、装置、设备及介质，涉及寿命预测技术领域，获取对航空发动机的燃烧室分别进行高温燃烧试验和单轴拉伸试验所得到的第一试验数据和第二试验数据，对第一试验数据进行特征提取和特征融合，得到融合特征，基于第二试验数据计算得到疲劳损伤参数，以融合特征和疲劳损伤参数作为输入，利用训练好的寿命预测模型预测燃烧室的寿命，能够在寿命预测过程中充分捕捉微观结构变化对材料宏观力学性能的影响，从而可提高航空发动机燃烧室寿命预测的预测精度。