摘要：本申请公开一种海报生成方法和装置，属于图像处理技术领域，所公开的海报生成方法包括：获得第一图像中的目标对象及所述目标对象的目标图像特征数据；获得与所述第一图像关联的目标标识信息，所述目标标识信息能够指示所述第一图像的来源；将所述目标对象、所述目标图像特征数据和所述目标标识信息按照目标显示布局进行图像生成处理，得到目标海报图像。

摘要：本申请公开一种交互处理方法及装置，包括：获得电子设备的运行信息；基于运行信息配置电子设备的目标智能体具有目标虚拟形象；其中，目标智能体能够响应运行信息的变化更新其虚拟形象的构成元素。如此，配置目标智能体的目标虚拟形象跟随电子设备的运行信息的变化而发生变化，提升目标虚拟形象的灵活性和实时性，同时还增强用户与运行应用之间的互动性。

摘要：本发明提供一种基于优化模型预测算法结合变步长扰动控制的MPPT方法，新能源发电技术领域。该方法首先构建光伏电池模型，并根据光伏电池模型得到光伏电池的输出电流；再构建Z源网络模型并计算Z源网络的升压因子；然后确定光伏电池的输出功率P和输出电压U与Z源网络的开关器件占空比D之间的函数关系；建立Z源网络的拓扑状态空间方程；最后采用优化模型预测算法结合变步长占空比扰动控制的方法实现光伏系统最大功率点跟踪。本发明提供的基于优化模型预测算法结合变步长扰动控制的MPPT方法，保证了光伏系统最大功率点跟踪的稳定性，在外界条件(光照、温度)突变时能保证追踪的稳定性，不会出现误判现象，从而保证了光伏系统长期稳定的功率输出。

摘要：本申请公开了一种数据处理方法及电子设备，所述方法包括：获得目标用户在目标应用中的操作数据和所述目标应用的应用数据；基于目标需求对所述操作数据和所述应用数据进行生成处理，得到至少一种类型的多媒体数据内容；对所述至少一种类型的多媒体数据内容进行对应所述目标需求的整合处理，以输出目标文件。

摘要：本申请公开了一种数据生成方法、文本生成方法及电子设备，数据生成方法包括：响应于目标触发事件，获得目标水印信息；基于目标水印信息和目标输入数据输入内容生成目标数据，以使得目标水印信息被直接或间接地嵌入至目标数据中；其中，目标水印信息用于标识目标数据的来源，不同触发事件所对应的目标数据中被嵌入的水印信息不同。

摘要：本申请公开了一种数据处理方法及电子设备，该方法包括：响应于获得输入至目标应用的目标输入数据，识别目标输入数据所属的领域类别和表征的用户意图，领域类别至少基于目标输入数据中的目标内容的属性确定；基于领域类别和用户意图调用至少一个处理模型对目标输入数据进行生成处理，其中，处理模型的调用策略与领域类别的数量有关；将至少一个处理模型的推理结果处理成针对目标输入数据的目标响应结果。

摘要：本发明涉及一种球手运动用辅助训练头戴设备及高尔夫球模拟训练方法，包括击球瞬间参数测量及分析部分、球飞行及球场三维模拟显示部分；击球瞬间参数测量及分析部分的具体结构为：包括镜框、安装在镜框两侧及中部位置的多个微型高速摄像传感器；球飞行及球场三维模拟显示部分的具体结构为：包括在镜框上内置微显示屏幕的半反半透镜，镜腿上安装有在镜片上成像的光学投影装置，还包括图形及数据处理系统。本发明高尔夫球模拟训练方法获取球手击球的数据，经过应用程序计算分析后，由光学投影装置提供随球手头部移动而移动的高清移动投影，该投影形成的模拟景象与实际的高尔夫球相结合，增加真实的训练体验感，为球手提供模拟训练指导数据。

摘要：本发明公开一种将硬盘装设于计算机机箱内的快拆式硬盘托架，其包含一壳体、一盖体及一卡勾；壳体的内部空间能容纳至少一硬盘；壳体的开口周缘上具有卡勾固定部；壳体的内壁面上具有第一硬盘卡固部；盖体的内侧面具有第二硬盘卡固部，当盖体覆盖壳体的开口时，第一硬盘卡固部及第二硬盘卡固部能分别穿设于壳体内的硬盘的相对两侧的孔洞，借此无需螺丝便可稳固固定硬盘；卡勾枢设于壳体，且能枢转至卡合于壳体的卡勾固定部，并能抵靠于盖体的外侧面，借此控制盖体的开启及关闭以方便装设及取出硬盘；本发明的硬盘托架可先装设于机箱上，且无须将本发明自机箱卸下，便可直接从本发明上轻易地徒手拆装硬盘，进而方便使用。

摘要：本申请涉及一种超期预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及大数据技术领域。所述方法包括：获取待预测对象在历史时间段内的第一资源流动数据；第一资源流动数据表示待预测对象与其他对象之间的资源流动情况；根据第一资源流动数据，构建待预测对象与其他对象之间的有向关系图；获取其他对象在历史时间段内的第二资源流动数据，基于第二资源流动数据和有向关系图，得到待预测对象的资源流动特征；获取待预测对象的基础信息特征，将资源流动特征和基础信息特征输入预测模型，得到待预测对象偿还所预支的资源的超期概率。采用本方法能够更及时、准确地得到超期预测结果。

摘要：本申请涉及一种对象分类模型的训练方法、对象分类方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及机器学习技术领域。可用于金融科技领域或其他相关领域。所述方法包括：获取用于训练对象分类模型的训练样本集；从多个对象特征中，分别确定出用于训练各个基分类器的目标对象特征；根据基分类器对应的目标对象特征，得到基分类器针对训练样本集的第一预测分类结果；基于各个基分类器的第一预测分类结果，得到对象分类模型的第一分类误差率；当第一分类误差率未达到预设条件时，添加新的基分类器并继续训练，直至新的第一分类误差率达到预设条件，得到训练完成的对象分类模型。采用本方法能够提高对象分类模型的分类能力。