本技术提供的一种存储器结构，包括存储器阵列以及逻辑层，所述存储器阵列设置在逻辑层的一端或两端，所述存储器阵列与逻辑层之间通过TSV通道进行连接通信，所述存储器结构还包括TSV通道冗余结构，所述冗余结构包括冗余通道，所述冗余通道位于所述TSV通道的一侧；TSV通道设置有修复电路，所述修复电路基于所述TSV通道发生错误的位置，建立信号发送端或信号接收端与未发生错误的TSV通道以及冗余通道的连接通信。该技术方案的有益效果在于，对TSV冗余通道结构进行改进，冗余通道位于TSV通道一侧，减少了TSV通道的数量，优化了TSV通道结构，同时通过修复电路对失效的TSV通道进行修复，具有修复效率高的优点。

 本技术涉及一种防止患者非计划性自行拔管的预警装置，属于医疗辅助器械技术领域，包括基架、防护组件、预警单元和主控单元；基架放置在卧床患者的颈部，基架的两端分别与防护组件连接并抵接在患者的下颌骨，预警单元设置在插管处，用于监测患者是否出现拔管动作；预警单元与防护组件均与主控单元电连接，预警单元用于将监测到的患者是否出现拔管动作信息上传主控单元，主控单元根据预警单元上传的信息驱动防护组件对插管处进行防护；通过滑轨和滑动件的设置，防护件能够精确地覆盖插管区域，一旦预警单元检测到拔管风险，防护组件能够迅速响应并自动启动防护动作，有效减少了医护人员的人为延迟，提高了响应速度和效率。

本技术提供了一种卫星数据的故障及时效性检测方式，包括:通过计算得到掩星单机在每个工作周期内的存储数据总量，判断每个工作周期内数据上传的完整性；通过监控软件定时检查数据上传状态，设置数传门限值和监控时间，并实时通报异常状态；在监控过程中自动记录日志文件，日志文件中包括数据上传状态和告警信息，并进行上传时效性的优化和升级。本发明有益效果：实现了对有数据时效性要求的掩星卫星数据的软件自动监控；通过计算圈次信息，得出当前圈次将要下传数据量大小，方便人员去随时查看问题，及时有效的监控数据上传时效性。

 本技术涉及一种基于移动嵌套阵列的FDA‑MIMO雷达目标参数估计方法，属于雷达信号处理领域。其实现步骤是:构建单基地FDA‑MIMO雷达的移动嵌套阵列模型，进行角度和距离解耦；计算观测矩阵的样本协方差矩阵，建立基于低秩矩阵重构的优化问题，利用交替投影方法求解获得Toeplitz矩阵，采用二维子空间类方法获得目标角度和距离估计值。本发明优点是将移动嵌套阵应用于FDA‑MIMO中，显著增加了差分共阵的虚拟阵元数，具有更大的阵列孔径，通过求解低秩矩阵重构问题，具有更高的目标参数估计精度，能够解决现有FDA‑MIMO雷达参数估计精度和分辨力不高、可探测目标数有限等问题。

 本技术公开了一种胎心分析方法、装置、设备及存储介质，该方法包括:获取用户上传的胎心数据和用户基本信息；将胎心数据和用户基本信息输入至预设胎心分析模型，获得胎心分析结果，预设胎心分析模型包括位置编码模块、双向门控循环单元、通道注意力机制、多尺度特征提取模块和特征融合模块；根据胎心分析结果将胎心数据、用户基本信息和胎心分析结果分发至不同等级的医生。由于本发明中将胎心数据和用户基本信息输入至预设胎心分析模型，获得胎心分析结果，预设胎心分析模型包括位置编码模块、双向门控循环单元、通道注意力机制、多尺度特征提取模块和特征融合模块，相比于现有技术，本发明提高了胎心分析的准确率。

 本技术公开了一种非线性场景多目标跟踪方法、系统及存储介质，方法包括:通过构建非线性运动模型和量测模型，具体包括：通过非线性模型表示非线性的状态过程和量测过程；根据二维平面内的多目标跟踪，确定每个目标的运动方程设置为协同转弯模型，确定目标的运动方程；构建系统状态转移矩阵、过程噪声分布矩阵、量测方程；根据所述非线性运动模型和量测模型，通过FAUKF‑PHD滤波器进行多目标状态估计的提取，得到各个目标的状态向量，完成对各个目标的跟踪；基于多个预设场景信息，对各个目标的跟踪结果进行验证。本发明跟踪精度高且成本低，能提高方法的有效性，可广泛应用于计算机技术领域。

 本技术公开了一种面向目标跟踪的多基雷达接收站分配及组网架构优化方法，该方法首先获取考虑双边丢包的分层分布式克拉美罗下界。其次结合雷达节点资源开销模型和通信资源开销模型，得到多基雷达资源开销模型。然后根据分层分布式克拉美罗下界，建立带资源变量的目标跟踪精度模型。最后基于多基雷达资源开销模型和目标跟踪精度模型，建立多基雷达接收站分配及组网架构优化模型，并求解，根据求解结果，完成多基雷达接收站分配及组网架构优化。本发明在保证预设多目标跟踪精度的条件下最小化雷达网资源开销，能够很好地应用于目标跟踪与信息融合领域。

 本技术涉及一种使用机器学习方法预测心理学指数的方法、系统、介质、程序产品，其中方法包括:从数据集中读取与教师心理幸福相关的数据，并使用IQR方法剔除异常数据，将异常值替换为NAN值；使用中位数替换NAN值，进行聚类分析以识别教师心理状态模式，并进行标准化处理和使用SMOTE技术处理类别不平衡问题；训练多个机器学习模型，选取测试精度最高的机器学习模型；输出每个特征变量的SHAP值，并可视化自变量与因变量之间的关系，以展示教师幸福指数的影响因素。与现有技术相比，本发明能够实现可视化模型的预测过程，解释各个特征变量对预测结果的影响，从而使研究者和决策者能够更好地理解和信任模型的预测。

本技术提供一种微波光子雷达探测装置及其探测方法，该装置包括信号调频模块、发射端、接收端、混频模块和信号处理模块；信号调频模块用于调制基带信号产生线性调频信号；线性调频信号包括第一线性调频信号和第二线性调频信号；第一线性调频信号的频率与基带信号的频率相同；第二线性调频信号的频率是基带信号的频率的三倍；混频模块用于将线性调频信号与回波信号混频，获得中频信号；中频信号的频率为回波延时乘以线性调频斜率加多普勒频移；信号处理模块用于处理中频信号，获得实时的多普勒频移；多普勒频移的正负代表径向速度方向。本发明通过设置双波段线性调频信号，相对于三段线性调频信号，简化了信号处理过程。

本文公开了一种结合测风激光雷达和多普勒天气雷达的阵风锋识别方法，涉及气象技术领域，该阵风锋识别方法根据多普勒天气雷达对测风激光雷达的探测范围外的待识别阵风锋的连续两次扫描得到的阵风锋探测结果建立阵风锋运动状态模型，然后根据阵风锋运动状态模型确定待识别阵风锋进入测风激光雷达的探测范围时的阵风锋特征参数，按照阵风锋特征参数根据测风激光雷达实时观测到的径向速度数据，获取测风激光雷达的阵风锋探测结果；将两个雷达的阵风锋探测结果进行融合得到最终的识别结果。该方法能够在保留多普勒天气雷达对阵风锋进行远场探测优势的同时，发挥测风激光雷达近场探测优势，具有较好的阵风锋识别效果以及较低的虚警误判。