摘要：本发明公开了一种编译计算机语言的方法和装置。其中，该方法包括：依据预设语法检测待编译语句是否存在错误的语法单元；在检测结果为是的情况下，判断语法单元所在的子节点是否为对应的父节点中的可选节点；在判断结果为是的情况下，删除语法单元。本发明解决了由于现有技术中缺少对计算机语言进行容错编译的技术，导致的计算机语言编译效率低的技术问题。

摘要：一种电脑检测方法与装置，可同时对电脑生产线上的多部电脑进行自动检测，并可利用一脚本来描述、记录、和汇总每项检测的内容和结果，以克服人工操作的效率差、误差多、耗时等缺点；其步骤包括有：建立一关联式服务器；电连接关联式服务器以及多台待测电脑；根据待测电脑所传送的指令请求，由关联式服务器中读取相应的指令集；根据指令集的内容控制待测电脑执行相应的检测指令；接收并分析检测指令的执行结果；显示执行结果。

摘要：本发明提出一种通过智能手环对驾驶员进行提醒的方法、系统和智能手环，其中方法包括以下步骤：智能手环获取提醒指令；以及智能手环向车辆的驾驶员发出振动提醒。根据本发明实施例通过智能手环对驾驶员进行提醒的方法能够适时地提醒用户在驾驶过程中车辆的运动状态，实时性强，提醒方式便于用户感知，并且提醒时不会影响驾驶，提升了驾驶的安全性。

摘要：本发明公开了一种信息处理、显示方法及装置以及信息处理显示系统。其中，信息处理方法，包括：获取用户通过聊天窗口发送的聊天内容；提取所述聊天内容中包括的关键词集合，并将所述关键词集合与存储的词典数据库进行匹配；将所述聊天内容，以及与所述关键词集合所命中的标记词对应的推荐信息提供给所述聊天内容的接收方。本发明实施例提供的技术方案，解决了现有的基于即时通信软件的推广信息推送技术无法满足人们日益增长的推送需求的问题。

摘要：本发明公开了一种即时通讯客户端中消息的控制方法以及装置。其中方法包括：接收消息发送端发送的消息内容，并判断消息内容中是否存在URL地址；如果消息内容中存在URL地址，则根据URL地址获取对应的网页的网页摘要信息；根据网页摘要信息、URL地址以及预设的消息内容展现模板将消息内容在消息会话界面上进行展现。实现了能够使得消息接收端用户可以直观方便地提前了解到消息内容中每个URL对应网页内容的大概情况，使得消息接收端用户可以根据该网页内容的大概情况来做出是否有必要去访问该URL所对应的网页的决策提供辅助依据，提升了用户的聊天体验。

摘要：本发明公开了一种即时通讯客户端中消息的控制方法以及装置。其中方法包括：接收消息发送端用户在消息发送端上的消息会话界面中输入的第一消息内容；判断第一消息内容中是否存在URL地址；如果第一消息内容中存在URL地址，则根据URL地址获取对应的网页的网页摘要信息，并根据网页摘要信息和第一消息内容生成第二消息内容；将第二消息内容发送至服务器，其中消息接收端接收服务器转发的第二消息内容，并将第二消息内容在消息接收端中的消息会话界面上进行展现。实现了能够使得目标用户可以直观方便地提前了解到消息内容中每个URL对应网页内容的大概情况，为目标用户做出是否有必要去访问该URL所对应的网页的决策提供辅助依据。

摘要：本发明公开了一种语言识别方法、装置及系统，涉及信息技术领域，可以通过用户输入的数据结构映射得到对应的文法规则，可以提高语言识别的处理效率。本发明的主要技术方案为：首先接收客户端发送的业务数据结构信息；再从所述业务数据结构信息中获取文法规则；当接收到所述客户端发送的待识别语句信息时，通过所述文法规则对所述待识别语句信息进行翻译并将翻译结果存储至业务数据结构中；将所述业务数据结构中的所述翻译结果发送给所述客户端，以使得所述客户端对所述翻译结果进行显示。本发明主要用于语言识别。

摘要：本发明公开了一种接收器遗失信号的去噪声装置与方法，该去噪声装置包括：一取样器、一信号缘检测器以及一有限状态机。该取样器接收一还原时脉，并据以取样一接收器遗失信号，产生一取样的接收器遗失信号。该信号缘检测器，接收该接收器遗失信号，且于该接收器遗失信号发生逻辑电平变化时，该信号缘检测器产生一信号缘检测信号。有限状态机接收该信号缘检测信号与该取样的接收器遗失信号，产生一过滤的接收器遗失信号。本发明可接收前端电路输出的接收器遗失信号Rx_los，并去除接收器遗失信号rx_los上的多个噪声(glitch)，并输出过滤的接收器遗失信号Rx_los_f至后端处理器。

摘要：本申请公开了一种空间众包任务分配方法及系统、计算机可读存储介质，所述空间众包任务分配方法包括：根据用户的任务执行历史预测用户的未来时空分布；将预设区域划分成多个不相交的网格，应用网络嵌入的方法预测未来时间戳中每个网格的任务数量，根据各个网格预测的任务数量，预测任务的位置；根据预测的用户的未来时空分布以及任务的位置，进行任务分配。本申请通过预测用户的未来时空分布、任务的数量和位置，能够在任务分配过程中达到最佳分配。

摘要：本发明提供了一种基于自适应权重加权联邦学习的医学图像分类方法，属于医学图像分类技术领域，包括：服务器端将全局图像分类模型分发给多个客户端；每个客户端利用保存的病人医学图像数据对全局图像分类模型进行训练并更新全局图像分类模型的参数ωk；对每个客户端训练好的全局图像分类模型的性能通过保存的病人医学图像数据进行验证，得到表征模型性能的参数mk；服务器根据参数mk对参数ωk进行权重加权完成全局图像分类模型的重新聚合，得到最终的全局图像分类模型；并利用最终的全局图像分类模型进行医学图像的分类。该方法能够增加利用联邦学习进行医学图像分类时，高质量的模型对全局模型的影响。