一种基于动态二进制代码重写的系统调用拦截方法，根据待运行应用特性，配置对应重写策略，在操作系统初始化时依照重写策略设置跳板区域和钩子函数；对应用运行时创建或加载的系统调用进行拦截后，识别系统调用指令首次执行时表示该指令的精确代码字节，并根据重写策略对，将拦截的系统调用指令的精确代码字节进行二进制代码重写，从而实现操作系统运行中通过钩子函数实现程序监控。本技术根据待运行应用特性，配置对应重写策略，实现高效地系统调用拦截；动态系统调用指令的二进制代码重写，即应用运行时或加载时进行二进制代码重写。

 本技术公开了一种覆盖率驱动的并行模糊测试任务动态调度方法和系统。方法包括:根据实时监控到的覆盖率增量自适应地调整任务分配的频率。通过预设的最小和最大周期限制，系统在覆盖率增长低于阈值时延长周期，减少资源消耗；在覆盖率增长超过阈值时缩短周期，加速新代码区域探索。阈值本身也支持动态调整，通过反馈回路持续监控覆盖率变化与任务分配周期的效果，实现阈值的实时微调，以适应不同阶段的覆盖难度。这种动态调整策略能有效应对模糊测试过程中的非均匀覆盖难度，确保测试过程既高效又持续推进。此设计不仅优化资源利用效率和测试进度以适应不同阶段的覆盖难度变化，也显著提升了并行模糊测试的效率和效果。

 本技术公开了基于预校正网络的相干合成涡旋光束波前像差预测方法，涉及涡旋光束波技术领域。本发明收集在不同湍流条件下激光相控阵系统的光斑数据，利用这些数据训练深度神经网络模型从输入的历史波前数据中提取特征，预测未来的波前畸变情况，并通过大量模拟和实验数据验证模型的准确性和鲁棒性；基于预测的波前畸变情况，实施实时的相位调制，克服现有相位控制系统的滞后问题，确保生成的涡旋光束在传输过程中保持高质量的模式纯度，最后，基于SLM系统生成所需的实验数据进行测试，以验证模型的准确性。

 本技术公开了一种基于异构分支融合的知识蒸馏方法，涉及计算机技术领域。本发明包括步骤1:获取原始数据集；步骤2：将原始数据集分为训练集和测试集，并进行预处理；步骤3：使用训练集对教师模型进行预训练，保存训练好的教师模型；步骤4：加载预训练权重，搭建对应的学生模型，并对学生模型进行训练；步骤5：在推理阶段，只保留目标分支作为基准模型。本发明能够克服教师知识单一和在师生能力差距较大时难以学习的局限性，并缓解多分支架构带来的均质化问题，且在没有额外成本增加的同时，有效提高模型的分类精度。

 本技术提供了一种基于多模态特征融合的突发事件分类方法、系统及装置，主要解决现有突发事件分类方法中存在的特征信息表示不全面从而导致分类效果不理想的问题。该方法包括以下步骤:首先，构建由多模态数据表征并带有类别标签的突发事件样本数据集并对其进行预处理；然后，利用BERT模型和ViT模型分别对样本中的文本数据和图像数据进行特征提取；接着，构建一种基于多头自注意力机制的多模态特征融合模块对提取到的文本特征和图像特征进行早期融合，并构建前馈神经网络模型对单文本特征向量、单图像特征向量及早期融合后的特征向量分别进行学习后相加以实现晚期融合；最后，构建分类器对晚期融合后的特征向量进行学习和分类，得到最终的分类结果。

 本技术公开了一种卫星电磁对接过程的动态联合仿真方法，属于航天器电磁对接动力学仿真领域，仿真方法包括如下步骤:首先在Ansys Maxwell中进行含电磁铁的航天器三维建模，同时在Syslab中建立航天器动力学仿真模型；然后设置仿真边界条件与初始条件；进行联合仿真，建立电磁学与动力学交互的闭环动态信息传递流程；继而根据上一步仿真信息在Syslab中步进分析当前步的运动过程；此时允许外部控制系统对电磁铁电流进行检测与控制；最后重复联合仿真过程，动态更新航天器运动状态直至停止，实现电磁场与运动过程耦合的电磁对接动力学仿真。本发明能够解决传统电磁仿真无法求解电磁场与运动耦合的动力学仿真的缺点，更加贴合航天器在轨对接的物理实际过程。

 本技术公开了一种新型暂态电压稳定评估方法，提取负荷节点的电气量时序数据并进行稳定性标注构建暂态电压稳定评估样本集，用支持向量机代替多变量决策树内部决策节点，引入多项式核函数构建基于多变量决策树的暂态电压稳定评估模型，提取已训练好的决策树规则路径形成暂态电压稳定评估判据集合。本发明实现了对负荷节点的暂态电压稳定性快速评估，并生成了判据规则集合。

 本技术提供一种基于提示词工程的智能产品服务系统概念设计方法。先构建知识库，涵盖数据收集、整合及知识图谱构建；再构建提示词工程，确定推理模式与创建优化提示模板；随后从需求层到物理层逐步设计，各层中LLM扮演不同角色协作，实现需求收集整理与转化、功能确定分解、行为与逻辑架构构建以及物理架构确定与相关检测分析等，综合多种技术提升设计质量与效率，满足市场需求。

 本文公开了一种基于优化多层感知器的瓦斯爆炸冲击波超压过程推演方法，包括:获取初始参数，并将初始参数分为训练集和测试集；基于训练集和测试集构建多层感知器回归模型；通过改进后的粒子群算法对多层感知器回归模型初始参数的学习率和正则化因子进行优化，以获取全局最优解；采用自助算法进行多层感知器回归模型的结果输出，以获取推演超压值的置信区间；将全局最优解输入至多层感知器回归模型在获取的置信区间内进行超压推演分析。本申请根据数据特征对多层感知器回归模型关键超参数进行自适应优化，提升模型收敛效率和准确性，为发生瓦斯爆炸事故后能够在短时间内掌握爆炸辐射范围和强度提供技术支撑。

 本文公开了一种Spark Streaming框架驱动下的瓦斯浓度实时预测方法，包括:获取实时的瓦斯浓度数据，利用Spark Streaming对瓦斯数据进行预处理得到流数据，按照先后顺序将流数据划分为训练集和测试集；构建ARIMA‑SVM瓦斯浓度的预测模型，将训练集输入预测模型对预测模型进行训练；将测试集数据输入训练好的预测模型中进行测试，根据测试结果评选出最优的预测模型；输入实时瓦斯数据对瓦斯浓度进行实时预测。本申请提供一种Spark Streaming与ARIMA‑SVM算法相结合的并行预测方法，在对流数据进行快速处理的同时，分别进行线性和非线性数据的处理，提高预测时效性和精准度。