摘要：本发明公开了一种应用与外设的兼容方法及装置，上述方法包括以下步骤：获取外设的操作信号及设备标识信息；根据所述外设的设备标识信息、当前活动的应用的标识信息及预先配置的应用与外设的映射表，确定所述操作信号对应的操作事件；发送所述操作事件至所述当前活动的应用。本发明公开的应用与外设的兼容方法及装置，能够解决现有技术中智能终端上应用软件与外设兼容性不佳的问题。

摘要：本发明提供一种智能终端与多媒体终端交互的方法、终端及系统。所述方法包括：通过与多媒体终端之间采用http标准协议建立的通讯连接接收所述多媒体终端的当前工作状态信息；显示所述当前工作状态信息；通过与多媒体终端之间采用http标准协议建立的通讯连接向所述多媒体终端发送业务指令，使所述多媒体终端根据所述业务指令执行对应的业务操作。本发明提供的智能终端与多媒体终端交互的系统，能够及时地将多媒体终端的工作状态信息同步到智能终端，使智能终端可以及时准确的操作和控制多媒体终端，而且本发明具备良好的兼容性，操作简单。

摘要：本发明的夹心保温墙体的模板固定装置及其施工方法，涉及建筑施工技术领域。针对现有夹心保温墙体分为两次浇筑，延长了施工工期，且难以保证浇筑质量的问题。它包括：一个穿墙螺杆，包括中部套设有套管的埋设段及两端未设有套管的外露段，且套管长度与夹心保温墙体厚度相等，穿墙螺杆埋设段垂直贯穿保温板及位于其两侧的模板；两个限位片，分别套设于穿墙螺杆埋设段外侧并紧固于保温板两侧；两个锁紧组件，穿墙螺杆两端的外露段分别贯穿两侧模板并由锁紧组件固定；利用模板固定装置将两块模板固定于保温板两侧，同时预留出内页墙和外页墙的混凝土浇筑空间，待浇筑混凝土达到设计要求的强度后，拆除锁紧组件、模板及穿墙螺杆制得夹心保温墙体。

摘要：本发明的一种夹心保温清水墙体的模板固定装置及其施工方法，涉及建筑施工技术领域。针对现有夹心保温混凝土墙分为两次浇筑，不但延长了施工工期，且难以保证浇筑质量的问题。它包括：一个穿墙螺杆，穿墙螺杆垂直贯穿保温板；两个紧固件，分别套设于穿墙螺杆并紧固于保温板两侧；两个锥形螺母，分别套设于穿墙螺杆的两端，且两个锥形螺母的外端分别与待浇筑的夹心保温清水墙体两侧的模板相抵；两个可拆卸外杆，分别设置于模板的两侧，可拆卸外杆的一端垂直贯穿模板后与锥形螺母连接，其另一端通过锁紧组件固定于模板的外侧，将两侧模板和保温板的同步定位，实现夹心保温清水墙体的内页墙和外页墙的一次性整体浇筑。

摘要：本发明提供一种光伏组件薄膜的刮平与点烫加工设备，包括设置在机架上的传送组件、气动夹爪、定位组件、承托组件、压烫组件、V型刮板以及刮平组件；所述传送组件用于将光伏工件输入至加工区，所述气动夹爪共设置两组，分别对应光伏工件的一侧两角，所述定位组件共设置两组，分别对应光伏工件的两侧，所述承托组件共设置四组，位于加工区内分别对应光伏工件四角的底部，所述压烫组件共设置四组，分别对应光伏工件四角的上方，所述刮平组件用于带动V型刮板轴向往复式移动。通过设置V字形的V型刮板，刮平作业时沿着光伏工件的上表面单方向运动，将薄膜与玻璃之间的空腔从中间向两边挤出。能够将EVA薄膜与玻璃间的空腔彻底消除，同时避免空腔恢复。

摘要：本申请公开一种基于虚拟类的APP分类方法、系统以及电子设备，方法通过获取APP的标题和文本描述数据，并对标题和文本描述数据进行预处理，获得标题和文本描述数据对应的词块序列；将词块序列通过BERT模型进行编码，生成词块向量序列；将词块向量序列输入到预设的虚拟类生成模型中，生成至少一个虚拟类特征，并将虚拟类特征形成虚拟类特征集合；根据虚拟类特征集合和预设的原始类特征集合，对APP进行分类预测，并获得APP的分类结果。本申请通过运用特定结构的生成网络将APP文本特征生成虚拟类特征，拓展了类别边界，挖掘了潜在类别关系，为分类模型提供更多判别信息，能够有效应对复杂APP文本分类，降低分类标签缺漏风险，提升整体分类性能与适应性。

摘要：本申请公开一种在线广告的佣金预测方法、系统以及电子设备，方法通过获取在线广告业务的第一历史数据，并对第一历史数据进行预处理，得到第二历史数据；对第二历史数据进行特征构造，得到第三历史数据；分别将第三历史数据用于训练广告转化预测模块和广告佣金预测模型，进而得到训练好的广告转化预测模块和广告佣金预测模型；通过将待预测的在线广告业务的实时数据输入到训练好的广告转化预测模块和广告佣金预测模型，从而得到在线广告的佣金预测的结果。本申请效果如下：本申请佣金预测方法通过将异常检测、数据平滑、采样技术和多模型等多种技术进行结合，实现了对佣金的精准预测，进而为广告平台的资源分配提供决策支持。

摘要：本申请公开了一种广告投放的优化方法、系统、设备及介质，方法通过获取当前广告效果与期望效果之间的误差值；根据所述误差值，采用非线性PI D算法进行计算，得到非线性PI D控制信号；获取广告投放的效果的历史数据，并对所述历史数据采用长短期记忆网络进行误差预测，得到误差预测数据；对所述误差预测数据通过非线性函数进行转换，得到前馈补偿信号；根据所述非线性PI D控制信号和前馈补偿信号，对广告投放进行优化。相对于相关技术而言，本申请通过通过引入非线性函数对PI D算法进行优化，同时结合LSTM(长短期记忆网络)进行前馈补偿预测，在提高广告投放系统的精度的同时，还提高了广告投放系统的响应速度。

摘要：本发明涉及数据分析领域，尤其涉及一种基于人类反馈强化学习的分层次教育出题方法及系统，所述方法先获取出题引导信息及对应的题目参考评分，再将出题引导信息输入预设的题目生成模型中，生成候选题目集，然后，根据题目参考评分，排序生成人类偏好数据集，接着将出题引导信息和人类偏好数据集输入第一奖励模型中，预测得到符合预设目标函数的奖励分数，并将奖励分数反向传播，得到第二奖励模型，再将出题引导信息和候选题目集输入第二奖励模型和预设的评论家模型中，以驱动题目生成模型中模型参数的更新，最后，将出题引导信息输入模型参数更新后的题目生成模型中，得到实际题目集。本发明方法解决了现有技术深度理解能力不足的问题。

摘要：本申请公开了一种基于行为克隆的广告出价方法、系统、设备及介质，方法获取历史广告竞价数据，并对历史广告竞价数据进行预处理，得到预处理后的历史广告竞价数据；根据预处理后的历史广告竞价数据，生成轨迹数据；将轨迹数据输入到预设的基于行为克隆算法的广告出价模型中进行训练，获得训练之后的广告出价模型；根据训练之后的广告出价模型，对广告进行实时出价。本申请通过利用历史广告竞价数据和行为克隆算法，训练出一个能够在动态预算限制下进行出价决策的广告出价模型。该模型通过模仿历史广告竞价数据中的广告投放行为，学习出最佳的广告竞价策略，从而提升广告投放的效益，包括点击率、预算利用效率以及广告主的收益等。