本公开实施例公开了一种辅助文稿自动生成方法、装置、存储介质、程序产品。其中，方法包括:基于历史文稿和参考词搜集参考资料；根据所述参考资料提取第一词句；基于所述第一词句获得参考资料中的第一关键词；基于输入的第二关键词和所述第一关键词，获得文稿关键词和文稿材料；基于所述文稿关键词和所述文稿材料生成辅助文稿。该方法能够免于用户手动查询参考资料，节省用户时间，并且通过自主查询参考资料、获得文稿关键词和文稿材料的方式，智能生成内容丰富全面的辅助文稿。

本发明实施例公开了一种信息交互方法及装置。所述方法在显示目标页面后，会接收针对目标权益任务的选择指令，再根据选择指令将目标权益任务与目标用户账户绑定，并将目标权益任务归属的目标任务容器切换至第二状态，响应于目标权益任务被完成，调整目标用户账户中的权益数额。其中，所述目标页面中包括多个任务容器，各所述任务容器在第一状态显示多个待选择状态的权益任务，同一任务容器中的权益任务对应于同一服务类别，所述目标任务容器在第二状态显示已选择状态的目标权益任务。通过所述方法可以增强人机交互性，改善用户的体验。

本申请实施例提供一种FPGA实现硬件逻辑实时仿真的方法及装置，方法包括:将待仿真的算法模型封装成可复用的可编程阵列逻辑器件的算法IP核,并在算法IP核中定义算法模型的输入输出端口和参数接口；通过可编程阵列逻辑器件的预设设计工具将顶层设计文件进行综合布局布线，生成对应的可在可编程阵列逻辑器件上直接运行的比特流文件,并将比特流文件下载至目标硬件平台启动运行；本申请能够有效提升仿真效率和准确性。

本发明公开了一种基于API和数据库的动态标定方法，在MPU端设计外部服务接口API，将MCU端的标定参数转化为MPU端外部接口API，让外部系统获取和修改标定参数；在MPU端通过特定的配置服务将外部系统提供的参数转化为数据库中的标定参数；MPU端数据库中标定参数被外部接口API修改后，MCU端对应的标定参数被同时修改。外部系统通过外部上位机或文件提供动态编写和验证功能，实现外部系统对标定参数的修改。本发明的技术方案可以方便地扩展和升级，支持更多的标定参数类型和格式，支持多个数据库和API接口，以及支持更多的外部系统和平台。

本发明公开了一种虚拟机的沙箱引擎更新方法、装置、设备和介质，由于该方法在虚拟机恢复到快照文件对应的状态后，通过对全局数据指针和检测函数的更新，就可以实现对沙箱引擎的更新，因此无需重新制作快照文件和沙箱环境，对沙箱引擎进行更新时需要制作的更新包较小，更新效率高。

本申请实施例提供一种频域响应仿真与测量数据处理方法及装置，方法包括:选择与试验测点相对应的位置作为与物理三维模型对应的仿真模型节点的选取位置，在仿真模型中将仿真有限元距离试验测点相对于相邻点间距离低于阈值时，将距离试验测点最近的有限元节点作为与试验测点相匹配的空间点，得到对应的空间分布比对结果；通过预设模态匹配算法对仿真结果数据与现场实测频率响应数据进行模态相关性分析，得到仿真结果数据与现场实测数据的模态匹配关系，根据模态匹配关系得到频域响应比对结果；根据空间分布比对结果和频域响应比对结果修正物理三维模型的仿真参数；本申请提高数据处理和比对的准确性，实现仿真数据与试验测量数据的实时整合和分析。

本公开提供了一种服务数据节点迁移方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括:通过多个接口节点中第一接口节点的第一检测器，获得多个服务数据节点中与第一接口节点绑定的第一服务数据节点运行异常的检测结果；通过第一接口节点的第一检测器，响应于第一服务数据节点运行异常的检测结果，向服务控制节点发送服务迁移请求；通过服务控制节点，响应于服务迁移请求，解除第一接口节点与第一服务数据节点之间的绑定关系，将第一接口节点中的各服务迁移至多个接口节点中的第二接口节点，第二接口节点与多个服务数据节点中的一个具有绑定关系。借此，本申请可在检测接口节点的服务数据节点出现运行异常时，自动触发服务数据节点的迁移处理，确保服务的连续性和可用性。

本发明实施例公开了一种配送控制方法、装置、服务器、智能柜及机器人。所述方法在获取用于表征目标订单配送需求的配送需求信息后，响应于配送需求信息为机器人配送，向机器人发送取件消息，响应于接收到机器人发送的开门请求，控制智能柜打开目标柜格的第一柜门，以使所述配送物品转移到所述机器人的物品暂存格中。其中，所述目标柜格中存储有与目标订单对应的配送物品。通过所述配送控制方法可以降低配送成本，同时提高配送效率并改善用户体验。

本发明提供一种适用于硬件电路的高精度压缩方法、装置及电子设备，应用于图像处理技术领域，该方法包括:获取目标图像；将所述目标图像输入卷积神经网络模型；输出所述目标图像对应的图像类别；其中，该卷积神经网络模型是基于不同类别的图像训练得到的、经过压缩的神经网络模型，该卷积神经网络模型的每个卷积层中包括至少一组卷积核参数为卷积核共享参数。

本发明涉及目标智能识别域，具体是融合多源信息的打击目标智能识别方法和系统，该方法通过构建城市区域的实时三维模型获取遮挡区域的分布信息，通过数据融合方法得到打击目标的特征信息，通过空间对比分析预测打击目标进入的遮挡区域；通过动态滤波算法预测所述打击目标在所述遮挡区域的预测移动轨迹；通过所述预测移动轨迹和打击目标的特征信息得到打击目标在遮挡区域的实时位置；获取打击目标离开遮挡区域时的检测数据并通过特征匹配算法得到识别结果，当所述识别结果为无法确认打击目标时，则目标识别系统触发矫正机制。以解决打击目标进入隐蔽区域后，难以进行持续追踪并精确锁定目标，导致打击精度下降或丢失目标的问题。