本发明提供一种基于联邦学习的轨道交通驾驶策略优化方法及系统。该方法包括:在数据使用者发布联邦学习任务后，每个训练节点分别基于各自的轨道交通驾驶策略历史数据，对本地的初始Q网络进行强化学习训练，得到各自的局部Q网络决策模型；每个训练节点分别将各自的局部Q网络决策模型的中间梯度参数上传至所在的区块链网络；区块链网络中的各共识节点对各个中间梯度参数进行模型聚合运算，得到全局Q网络决策模型，并在区块链网络中广播；数据使用者基于全局Q网络决策模型进行轨道交通驾驶策略优化。本发明能够制定出合理的优化策略，有效提高城市轨道交通系统运营效率，实现降低能耗、提高乘客舒适度。

本实用新型属于保护装置技术领域，具体地说是一种计算机软硬件保护装置，包括支撑管，所述支撑管顶部螺纹连接有螺纹柱；所述支撑管底部设有固定片；所述固定片顶部开设有一对固定孔；所述固定孔为对称设置；所述支撑管顶部固接有固定块；所述固定块中部开设有固定槽；所述固定槽内侧壁滑动连接有支撑管，通过在机箱底部的散热风扇上固定片，在固定片顶部安装有支撑管和螺纹柱组成的支撑装置，使得显卡被支撑装置支撑，即为显卡的另一端提供一个支撑点，从而有效地减少了发生弯曲形变的情况，进而有效地减少因显卡弯曲导致空焊或掉点的情况，以此达到对显卡保护的作用，从而有效地减少了显卡发生损坏的情况，提高显卡的使用寿命。

本申请公开了一种岗位画像生成方法、装置、及电子设备，属于数字化人才发展领域。所述方法包括:获取用户输入的第一信息，所述第一信息包括目标岗位的基础信息；根据所述第一信息，基于预设模型输出所述目标岗位的初始岗位画像；向所述目标岗位对应的目标校准用户发起岗位画像校准任务，并获取经所述岗位画像校准任务得到的校准数据；根据所述校准数据对所述初始岗位画像进行调整，得到目标岗位画像。

本发明提供了一种车辆升级方法、装置、车辆和可读存储介质，涉及车辆升级的技术领域，包括当获知用户的用车意图时，判断当前车辆正在升级的第一控制模块中是否具有目标控制类别，其中，目标控制类别与车辆驾驶性能相关；若存在，则查找与目标控制类别存在依赖性的第二控制模块，当第一控制模块和第二控制模块的升级完成时，控制当前车辆进行工作，缓解了车辆升级场景中用户的紧急用车问题。

本说明书实施方式提供一种表单对比方法、装置、计算机设备、存储介质及计算机程序产品，在根据待入库表单的表单信息在表单模板库中匹配到模板表单的情况下，在待入库表单的表单视图页面中提供表单对比控件，在表单对比控件被触发的情况下，展示对比页面，通过对比页面为用户直观地展示模板表单与待入库表单之间的对比信息，便于用户理解模板表单与待入库表单之间的不同之处或者相同之处，提升模板表单的生成效率。进一步地，通过直观地显示出模板表单与待入库表单的对比信息，降低用户操作成本，便于用户利用模板表单与待入库表单对表单模板库进行维护。

本发明公开了一种点钞机，包括:多个辊轴，以圆周等距排布，能够以一虚拟的中心轴线作旋转运动；圆槽，同轴心开设在辊轴内部；橡胶套，固定设置在圆槽内壁，分隔圆槽形成相互隔绝第一区域和第二区域；多个第一穿槽和第二穿槽，第一穿槽、第二穿槽分别与第一区域、第二区域相互连通设置；其中，对钞票分隔时，施加压力向整打钞票使其向多个辊轴之间的虚拟中心轴线方向移动，直至与任意一个辊轴相抵触，后多个辊轴旋转，旋转时，当第一穿槽接近于钞票时，第一区域形成负压。本发明通过采用负压相吸的方式使得整打钞票中相邻之间的钞票分隔，使得相邻之间的钞票不发生相对滑动，从而防止静电的产生，克服因静电相吸造成钞票非单张捻走的问题。

本发明提供一种数据库数据处理方法、装置、系统及设备，所述方法应用于中央处理器，包括:接收客户端请求，所述客户端请求是线程分发器根据客户端请求中的键值，分配到中央处理器的服务线程的；获取所述客户端请求对应的套接字，将所述套接字加入等待队列；根据等待队列中存在的套接字，将所述套接字分配至输入输出线程组进行解析处理，得到目标命令；执行所述目标命令，得到执行结果；将所述执行结果发送至输入输出线程组，通过所述输入输出线程组发送至客户端。本发明的方案可以提高数据库的数据处理速度和能力。

本申请涉及铁轨测量数据处理技术领域，具体为铁路轨道精捣方案生成方法、系统、装置、介质，首先根据实测的铁路轨道的所有里程值对应超高值，生成超高曲线，对超高曲线进行低通滤波处理和峰值滤波处理，得到精滤超高曲线；然后，将精滤超高曲线中关键波峰区域对应曲线作为待处理曲线，并获取直缓点、缓直点、缓圆点和圆缓点，形成平曲线设计资料；最后，基于平曲线设计资料，设计准确的轨道设计曲线；并基于轨道设计曲线和实测资料，设计平曲线实测偏差曲线和平曲线目标曲线，将平曲线目标曲线与平曲线实测偏差曲线的差值曲线，作为铁路轨道的平曲线起道量曲线，对铁路轨道进行精捣处理。

本发明公开了一种基于动态语义融合的多模态数据增强方法，包括以下步骤:S1、多模态数据搜集与预处理；S2、动态背景、属性与动作生成；S3、语义融合与增强；S4、多视角和多场景合成；S5、自监督训练与反馈机制；S6、动态调整与优化；通过创新的动态背景生成、属性与动作调整、语义融合及多视角场景合成技术，结合自监督训练和反馈机制，从而不但能够生成真实、多样且语义一致的数据样本，为深度学习模型提供了更全面的训练基础，而且通过动态调整数据增强策略，从而适应不同的训练需求和应用场景。

 本发明公开了一种频率调整方法、装置、设备、程序介质及芯片；上述频率调整方法中，通过在获得电子设备的处理器在运行状态下的当前工作参数以及存储器的当前频率后，根据当前工作参数以及存储器的当前频率，获得处理器的第一目标频率，以及根据第一目标频率以及处理器的当前负载，获得存储器的第二目标频率，进而根据第一目标频率调整处理器的频率，以及根据第二目标频率调整存储器的频率，从而实现在针对处理器的目标频率进行计算时，综合考虑缓存和/或内存的频率对处理器的执行效率的影响，即实现对处理器和内存的频率的联动调节，能够综合考虑缓存和/或内存的频率对CPU性能的影响，在保证性能的基础上降低功耗。