本申请涉及基于历史文化的信息分析管理方法、系统、终端及介质，其方法包括依据生成指令获取历史名城的坐标，获取历史名人的名人信息及历史事件的事件信息；依据历史名城的坐标以及GIS地图生成名城分布图，于名城分布图上生成对应各历史名城的名城控件；获取名城控件的触发指令，依据太阳历生成时间轴；依据各历史名人的名人信息分别于时间轴上显示名人标识，依据各历史事件的事件信息于时间轴上显示事件标识，依据预设条件确定名人标识与事件标识在时间轴上的显示位置；获取名人标识的触发信号，显示名人信息；获取事件标识的触发信号，显示事件信息。本申请能以时间为脉络呈现历史名城所关联的历史名人与历史事件。

本公开实施例公开了一种任务预测处理方法、设备、产品和介质，针对待处理任务和多个候选任务执行者中的任一候选任务执行者，获取静态特征和时序特征；静态特征包括:任务特征，执行者特征和待处理任务的作用方特征；时序特征包括：在预设最近一个时间段内，候选任务执行者的行为特征和待处理任务的作用方的变化特征；利用神经网络模型，基于静态特征和时序特征，预测任一候选任务执行者完成多目标的综合概率，以便基于综合概率从多个候选任务执行者中确定待处理任务的任务执行者；其中，完成多目标包括：完成待处理任务且完成待处理任务的关联目标。本公开实施例可以提高任务完成和任务完成之后项目目标达成的综合效果。

本实用新型公开了一种散热性好的笔记本电脑外壳，涉及笔记本电脑技术领域，包括笔记本电脑主体外壳和散热柱，所述笔记本电脑主体外壳的后侧外壁连接有显示屏，所述笔记本电脑主体外壳的内部设置有导热板，所述散热柱固定连接于导热板的顶部外壁，所述导热板的底部外壁开设有主散热排孔和辅助散热排孔。该散热性好的笔记本电脑外壳，散热柱能够增加导热板与空气的接触面积，主散热排孔和辅助散热排孔以供空气进入笔记本电脑主体外壳的内部，以实现对笔记本电脑主体外壳的快速换热，笔记本电脑主体外壳的底部通过第一支撑架或第二支撑架进行撑高以至和桌面产生距离，能够保持空气的流通，有助于笔记本电脑主体外壳的散热。

本发明提供一种基于大模型的考试试题生成方法，属于人才考试测评领域。首先，从自有的考试数据库采集并预处理相关的题目信息和素材文本，构建高质量数据集；然后，构建基于Transformer自回归的命题大模型；其次，基于所构建的命题大模型制作训练数据集并对该模型进行微调训练；再次，将训练好的命题大模型部署在后台，实现自主生成适合测评考生的试题；最后，针对考试专家对命题大模型输出题目及其答案的人工反馈，进一步优化模型，实现闭环训练。经过以上步骤，该模型能根据题目要求实现高效、准确、客观的生成考试试题，提升人才评价智能化水平。

本申请提供一种文本纠错方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，方法包括:对待纠错文本的每一汉字，根据预设检索策略，逐个在目标词典对应的倒排索引中进行检索，获得多个候选词‑拟纠正词对；其中，候选词为所述待纠错文本中的疑似错误词汇，拟纠正词为所述目标词典中的条目；针对每一候选词，从包含所述候选词的若干候选词‑拟纠正词对中，确定唯一的指定候选词‑拟纠正词对；针对每一指定候选词‑拟纠正词对，判断其中的拟纠正词是否为候选词的纠正词；基于所有指定候选词‑拟纠正词对的判断结果，获得所述待纠错文本的纠错结果。本申请方案，极大地缩小了错误词的搜索范围，节省了候选词的构建时间，从而整体上提高了文本纠错的效率。

本申请公开了一种显示面板、显示装置、制作方法和控制方法。显示面板包括显示区和控制区，显示区与控制区邻接，显示区包括感应电极、触控电极、连接驱动电极的第一走线、连接感应电极的第二走线和金属线圈，控制区包括集成芯片，集成芯片包括显示驱动模块、触控模块和近场通讯模块，触控模块连接第一走线和第二走线，近场通讯模块连接金属线圈。本申请通过将显示驱动模块、触控模块以及近场通讯模块集成在一块芯片上，从而可减少芯片占用空间，降低芯片成本，并且，使得显示面板具有显示、触控以及NFC功能，从而在不同显示面板之间可以在彼此靠近的情况下进行数据交换。

本发明提出了基于物业数据的隐私预算分配方法、装置、设备、介质，该方法包括:基于多个第一物业数据构建第一输入数据集；基于数据类别确定各对第一物业数据之间的第一相关值；从第一差异值中确定第二差异值，从第一推理难度值中确定第二推理难度值，从第一相关值中确定第二相关值；基于第二差异值、第二推理难度值和第二相关值的数量确定目标策略；基于目标策略调整隐私预算后发布第一输出数据集。根据本发明实施例的技术方案，能够从推理风险、用户间差异和数据类别的相关性三个维度表征物业数据的泄漏风险，结合各维度中风险较高的参数值的数量动态选择目标策略，利用目标策略实现隐私预算的动态调整，提高数据安全性。

本发明公开了一种基于深度学习的淡水障碍物识别方法和系统，涉及深度学习技术领域。该方法包括:将声呐、激光和摄像设备集成在同一检测设备进行障碍物探测；采集原始样本数据并基于深度学习进行模型训练以生成障碍物识别模型；检测淡水环境并获取水体参数；采集实时检测数据，获取障碍物的实际参数和障碍物信息；利用检测设备获取识别验证数据对障碍物的位置进行验证并校正。本发明采用摄像技术对淡水中的障碍物进行形状成像与类型识别，并通过深度学习排除了水下环境对成像及图像识别的影响，通过结合多种深度学习技术提高水下障碍物识别的精度和效率；还采用声呐与激光探测对障碍物的位置进行定位和校正，提高障碍物识别及定位的精确度。

本发明提供一种集成大型IP核的FPGA芯片的时序计算方法，该方法包括:获取所述IP模块的多个端口的端口信息，其中，IP模块的每一个端口与FPGA系统的绕线模块耦合在一起；根据获取的端口信息确定IP模块的每一个端口的绕线坐标，并将每一个端口的绕线坐标保存为数据文件；对所述多个端口中的每一个端口，根据该端口的绕线坐标计算该端口与其他逻辑资源模块相连的时延信息。有效提高了FPGA芯片的时延计算的准确度，减少误差，进而有效保证了IP与FPGA芯片集成以后的性能。

本发明提供一种用于数据筛选功能的方法、服务器、用户设备及系统，包括:接收用户设备的筛选数据获取请求，筛选数据获取请求包括业务信息；根据业务信息将筛选数据获取请求转发给对应业务服务器，并接收业务服务器根据筛选数据获取请求返回的业务筛选数据；其中，业务筛选数据包括筛选项及筛选项之间的层级关系；基于所述筛选项及多个筛选项的层级关系的信息将业务筛选数据转换为标准筛选数据，将标准筛选数据发送给用户设备，以供用户设备生成UI界面；其中，所述标准筛选数据中的筛选项具有预设的数据结构。本发明提供的用于数据筛选功能的方法、服务器、用户设备及系统，筛选数据结构和业务无关，使得筛选数据具有动态下发的能力，易于扩展。