本申请涉及数字人交互技术领域，其具体地公开了一种智能数字人直播营销交互方法及系统，其从评论区提取用户提问，采用基于深度学习的自然语言处理技术对用户提问进行语义解析，提取出用户提问的语义特征表示，并将其与问题库中的各个模板问题进行语义匹配，通过多粒度查询匹配机制，智能确定与用户提问相匹配的模板问题，进而将该模板问题所对应的答案作为数字人交互内容进行输出，能够显著提高数字人直播系统的语义理解能力和交互精准度，从而为用户提供更加贴心和准确的回答服务。

本公开提供了一种模型预训练方法、装置、设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能技术领域，具体为自然语言处理和深度学习技术领域。该方法的一具体实施方式包括:利用样本自然语言文本对初始生成模型进行第一阶段训练，得到生成模型，其中，第一阶段训练中生成样本伪自然语言文本；为生成模型增加初始判别模型，得到初始预训练语言模型；利用样本自然语言文本和样本伪自然语言文本对初始预训练语言模型进行第二阶段训练，得到预训练语言模型，其中，预训练语言模型既用于生成伪自然语言文本，又用于判别自然语言文本和伪自然语言文本的真实性。该实施方式提供了一种模型预训练方法，提升了模型生成质量。

本申请涉及一种压片式磁感应编码器及电子器件,其中，一种压片式磁感应编码器，包括:套壳，开设有安装腔，且安装腔的底部开设有转子定位孔；手感发生件，安装在安装腔内，且开设有贯通孔；转子，一端依次穿过贯通孔和转子定位孔位于套壳外侧，且与贯通孔的侧壁和转子定位孔的侧壁相互间隔设置，另一端转动设置在安装腔内，靠近手感发生件的一面上设置有齿位；齿位与手感发生件配合设置，以使得转子转动时，手感发生件与各齿位依次接触产生档位反馈感。这样，仅需将转子穿过贯通孔和转子定位孔即可进行安装，从而在保证转子在转动时可以产生档位反馈感的同时，压片式磁感应编码器的配位安装更为简便，有效提高其实用性。

本实用新型公开了一种CAN总线数据传输器，其包括:传输器主体，所述传输器主体包括CAN总线接口和LIN总线接口，所述传输器主体的外侧端安装有防护机构，所述防护机构的外侧端固定连接有连接板；所述防护机构包括壳体、第一保护壳和第二保护壳，所述壳体设置有两个，所述连接板固定连接于壳体的外侧端，两个所述壳体侧壁分别开设有第一放置槽和第二放置槽，所述第一放置槽和第二放置槽连通，所述第一保护壳和第二保护壳分别固定连接于两个壳体侧端。通过防护机构对CAN总线数据传输器的接口进行保护，在接口受到碰撞时将碰撞力分散到数据传输器表面，避免数据传输器内部的电路板受损，保证数据传输器的正常使用。

本实用新型公开了一种平板电脑防摔保护外壳，涉及平板电脑技术领域，该平板电脑防摔保护外壳，包括平板电脑外壳，所述平板电脑外壳的上表面开设有外壳内置槽，外壳内置槽的内壁四个夹角处均开设有通槽，平板电脑外壳的上下两侧表面的四个夹角处均开设有外壳凹槽，四个外壳凹槽均与四个通槽的内壁相通，通槽的内壁均设置有第一缓冲装置，如果平板电脑发生掉落使上下两侧表面先受力，通过第一弹簧的反弹力从而提供缓冲的效果，减少平板电脑所受冲击力，从而对平板电脑起到保护的作用，通过第二弹簧的反弹力从而提供缓冲的效果，进一步减少了平板电脑所受的冲击力，该装置大大增加了用户在使用该保护外壳时的安全性。

 本发明提出基于知识图谱和表示学习的滑坡空间预测方法，具体包括以下步骤:S1、构建顾及机理知识和时空特征的滑坡易发性知识图谱；设计知识图谱本体模式，完成顾及时空特征和机理知识的滑坡灾害领域知识建模，在此基础上从多源数据中抽取实体，构建关系，实现知识图谱数据层的构建；S2、通过基于ComplEx模型的图谱语义特征学习，基于滑坡易发性知识图谱的有向加权图构造，基于Louvain算法的等量正负滑坡采样以及基于GraphSAGE模型的图谱结构特征学习，实现基于知识图谱和表示学习的滑坡空间预测。本发明可以实现复杂异质环境下、较少滑坡样本约束下的多样化特征归纳学习，并通过节点分类任务预测滑坡空间分布概率。

 本发明提出无镜头成像系统轻量型预处理网络的FPGA实现架构，所述轻量型预处理网络包括7层Conv+ReLU层和一层Conv层；所述FPGA实现架构包括控制模块、BRAM存储模块、fifo缓存模块、寄存器组模块、开窗模块、卷积模块、ReLU模块；本发明根据ISP轻量型卷积神经网络（CNN‑ISP‑net）的设计，在FPGA上实现了相应的硬件框架，可以加快网络的计算速度，并且通过本发明预处理后可以重构出性能更好的图片。

 本申请涉及一种边缘端负载动态均衡方法、边缘计算系统，其中，该边缘端负载动态均衡方法包括:当存在至少一个边缘计算节点的负载状态为高负载，则判定边缘计算集群的负载状态为高负载，否则判定边缘计算集群的负载状态为低负载；当边缘计算集群的负载状态为低负载时，轮流为各个边缘计算节点分配边缘计算任务；当边缘计算集群的负载状态为高负载时，优先为资源得分最高的边缘计算节点分配边缘计算任务，每个边缘计算节点的资源得分通过非整次秩和比法对自身的资源数据进行计算得到，边缘计算节点的资源得分与负载程度呈负相关。本发明解决了目前的边缘端负载均衡方法无法动态地为边缘节点分配计算任务的问题。

 本发明公开了一种基于MIC‑TCN‑Transformer模型的短期电价预测方法及系统，从不同数据源获取电价预测数据，并将电价预测数据整合成统一的格式和结构；对数据进行完整性、连续性、一致性、合理性检查，清洗不合格的数据，对数据集进行特征提取与选择，将所有数据归一化处理，并将数据集分割为训练集、验证集和测试集；定义TCN和Transformer模型，创建MIC‑TCN‑Transformer模型；配置优化器和损失函数，利用训练集对MIC‑TCN‑Transformer模型进行训练，并使用验证集对MIC‑TCN‑Transformer模型进行评估；将测试集输入训练完的MIC‑TCN‑Transformer模型中，得到预测结果。本发明能够有效促进可再生能源的合理配置和利用，提高电力系统的可靠性与稳定性。

 本发明提供一种基于蒙特卡洛树搜索的代码大模型自我进化方法，包括:S1：将代码生成任务输入预训练推理模型，根据推理任务生成推理步骤；S2、构建推理树，根据改进的蒙特卡洛树搜索算法获得最优推理路径和奖励分数；S3、根据最优推理路径，基于自动生成的推理和奖励数据进行预训练模型自我进化提升推理模型；S4、让预训练模型生成推理方案的代码，训练预训练模型模型，得到代码大模型。本发明可以在不需要大量微调数据的情况下，有效地提升大模型代码生成的能力和准确性，还增强了模型在复杂推理任务中的自适应性。