本文公开可靠性仿真方法、可靠性仿真装置、仿真设备及非易失性计算机可读存储介质。方法包括获取电磁干扰信号的周期性干扰信号；对获取的电磁干扰信号周期性干扰信号进行高斯混合模拟，以获取高斯混合干扰信号时域函数；根据高斯混合干扰信号时域函数和预设加速因子模型，将周期性干扰信号转换为矩形脉冲信号，预设加速因子模型为正常工况下的预期失效时间和具有预设加速应力条件下的真实失效时间的比值，预设加速因子模型满足退化一致性条件；及将矩形脉冲信号作为输入边界条件，输入到预设的仿真软件仿真预设次数，以输出待仿真晶体管的退化率，退化率配置为表征待仿真晶体管的可靠性。如此，仿真结果可准确地反映待仿真晶体管的可靠性。

本技术提供了一种三方数据平台的异常事故监控方法及系统，其方法包括:采集三方数据平台对于数据源的数据源子分以及总评分，并基于数据源子分以及总评分对数据源进行预处理；基于预处理结果确定对数据源的监控维度，并基于所述监控维度对数据源进行监控，且将监控结果进行可视化处理；获取筛选指标，并基于筛选指标对可视化处理后的数据源进行筛选定位，确定异常数据事故。通过对发生事故的数据源及调用此数据源评分的客户机构进行全方位、多角度、跨时间的实时监控，得以及时了解异常事故的原因及影响，总结规律，便于杜绝事故的再次发生，并将对业务的影响最小化，以保障各条业务线正常且稳定的运行。

本文涉及一种基于动捕技术的VR动作训练教学方法及系统，其包括步骤:接收到训练指令时，识别其动作类型；基于识别的动作类型匹配虚拟子场景，并获取教学训练信息；采集目标对象的动作传感数据并比对分析；当识别到异常比对数据时，识别其异常类型；识别异常比对数据关联的连续动作数据；基于教学影音数据、异常比对数据以及连续动作数据，对用户端进行教学训练反馈；本申请区分不同的动作类型，并匹配相应的虚拟子场景和教学训练信息，同时，基于当前的异常数据结合连续动作数据进行分析，不仅指出了用户动作中的具体错误，还对连续动作衔接的出错原因进行分析反馈，有助于用户全面了解自身动作存在的问题并进行针对性的改进。

本技术公开了一种多FPGA芯片间可靠传输的通信方法，所述方法包括如下步骤:S1.选择分割点，将目标设计分割放在多个FPGA芯片中，分割后的模块分别为第N‑1模块至第N模块，其中N大于等于2；S2.当第N‑1模块向第N模块传输数据时，在F

本文适用于散热装置技术领域，提供了一种散热风扇的控制方法及电子设备，包括:基于每个预设转速下的多个预设控制信号分别控制散热风扇以各个预设转速转动；获取散热风扇以各个预设转速转动时每个预设控制信号对应的电子设备的加速度数据；基于每个预设控制信号对应的加速度数据确定每个预设控制信号对应的电子设备的振动数据；基于每个预设控制信号对应的振动数据确定每个预设控制信号的频率调节量，基于每个预设控制信号的预设频率与频率调节量确定每个预设控制信号的候选频率；基于所有预设转速下的所有控制信号的候选频率，确定各个预设转速下的目标控制信号的目标频率，降低了控制信号的频率与电子设备的振动频率产生共振的可能性。

本文公开一种改善触控不良的显示触控模组，包括:温度传感器，配置为测量温度值；其中，所述温度传感器设置在温度感应层中，所述温度感应层设置在显示触控模组的显示区叠层结构中；控制模块，配置为获取温度值，当所述温度值处于高温区间或低温区间时，获取与温度值匹配的特殊触控信号采集与处理固件，利用所述匹配的特殊触控信号采集与处理固件对触控信号进行采集与处理。本文提供的方法能够消除或减小高温环境和低温环境中温度对触控检测的不良影响。

本文提供了一种装箱单自动生成方法，包括:从订单中提取出目标属性字段插入到预出货通知单的主表中，然后进行中间环节的审核确认，判断否满足订舱条件，若满足，则判定出货准备完毕；获取客户的出货需求，根据出货需求和预出货通知单生成出货通知单；当出货通知单的审核状态为已审核时，生成离厂通知单；将离厂通知信息保存至离厂通知单中；获取离厂通知单的审核状态，若审核状态为已通过，则生成客户专用文件表，客户专用文件表中包括：装箱单，装箱单是根据客户自定义的装箱单字段从出货通知单以及离厂通知单中提取出相应的数据得到的。此外，还提出了一种装箱单自动生成装置、设备和存储介质。

本公开实施例公开了一种订单处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，所述订单处理方法包括:获取待抢订单的订单信息，所述订单信息包括所述订单的提供方位置；获取配送端的当前位置；在所述待抢订单中存在提供方位置与配送端的当前位置之间的距离小于等于预设距离值的目标待抢订单时，语音输出提示信息，所述提示信息用于提示附近有所述目标待抢订单。该技术方案该技术方案可以大大减少配送员在路上频繁看配送端进行抢单的情况，保证配送员的配送安全，而且能够使配送员快速接到附近的订单，提高配送员的配送效率，保证运力的稳定，进而有利于用户体验的提升和互联网平台服务质量的提升。

本技术公开了一种基于多传感器和云平台的农业数据采集与决策方法和装置，包括:S1，通过农田中部署的多种传感器采集农田中的实时数据，获取实时数据中物体位置和类别，与实时数据中的农田环境数据一并输出；S2，将农作物相关数据输入到农作物生长模型中，加入与农作物相关数据实时对应的农田环境数据，获得农作物当前的生长情况的评估结果；S3，生成目标农作物的任务；S4，将目标农作物的任务、所在区域及农作物相关数据发送给无人农机车，无人农机车切换农具执行任务；S5，根据障碍物相关数据，进行局部避障，实时监测任务执行进度。本发明属于智能农业感知技术领域，能够实现对农场环境的智能感知、全程监测及实时决策。

本技术涉及数据处理领域，更具体地，本发明涉及一种用于药品数据库的数据处理方法，方法包括:获取药品数据集，所述药品数据集中包含若干药品数据；获取任一药品数据的预设邻域数据；将邻域数据聚类成若干聚类簇；计算各邻域数据的参考权重；以各邻域数据的参考权重为权重，利用LOF算法计算该药品数据的局部可达密度；基于局部可达密度利用LOF算法进行异常检测，以去除药品数据库中的异常数据。通过分析药品数据与各邻域数据属于同一类别的程度，给各邻域数据设置不同的权重，来提高异常检测的准确性。