摘要：本说明书提供一种稳压电路以及电子设备，涉及电路技术领域。一种稳压电路，包括：LDO，包含输入端、输出端、使能端、接地端和反馈端，稳压电路的输入端分别连接该LDO的输入端和LDO的使能端，LDO的输出端连接稳压电路的输出端，LDO的输出端通过第一电阻连接LDO的反馈端；PNP三极管，所述PNP三极管的发射极连接所述LDO的接地端，并通过第二电阻连接所述LDO的反馈端，所述PNP三极管的集电极接地，所述PNP三极管的基极连接通过第三电阻接地；其中，温度传感器的输出端连接于所述第三电阻和所述PNP三极管的基极之间。通过上述稳压电路，能够提升电子设备的可靠性。

摘要：本发明公开了一种基于动态攻击面的威胁信息的传递与共享方法，包括面向时延需求的威胁数据高速传输协议，启发式病毒传播遏制及降速方法。在面向时延需求的威胁数据高速传输协议当中，网络节点计算数据流的风险级别，并根据结果，决定相关情报是否优先进入报文处理队列；在启发式病毒传播遏制及降速方法当中，区域中心获得高风险数据流的传播模型后，识别已感染和易感染节点，限制其连通度及带宽，同时筛选优选节点监控该数据流的走势并上报区域中心，区域中心不断更新相关参数和模型，并调整决策。本发明提高了高风险数据流的上报速，同时，针对性的对当前和预测时间窗口内感染节点进行带宽资源和端口资源限制，以遏制病毒传播速度。

摘要：本申请提供一种会车方法及相关装置，涉及智能驾驶领域，该方法包括：车辆从第一模式切换至第二模式，第一模式是由车辆自主决策来控制所述车辆的模式，第二模式是由路侧设备决策来远程控制车辆的模式；车辆接收来自路侧设备的会车方案，会车方案用于在会车时对会车的多个车辆进行调度；车辆基于会车方案进行会车。车辆可以自主判断是否从第一模式切换至第二模式，也可以在接收到来自路侧设备或其他车辆的消息后，被动地从第一切换模式切换至第二模式，在接收到会车方案后基于会车方案进行会车。处于第二模式的车辆在会车过程中不需要与其他车辆进行博弈，只需按照接收到的会车方案进行会车即可，可以提高会车的效率。

摘要：本申请公开了一种姿态特征提取方法，包括：对多帧人体图像进行骨架关节点坐标提取，得到每帧人体图像对应的关节点坐标组；对每个关节点坐标组进行向量计算和关节角计算，得到对应的特征向量组和对应的关节角组；根据每帧人体图像的时间间隔分别对相邻的关节角组进行角加速度计算，得到多个关节角加速度组；根据所有关节点坐标组进行偏置计算；则将所有特征向量组、所有关节角组、所有关节角加速度组以及偏置值以矩阵的形式进行输出，得到骨架姿态特征表征矩阵。通过对向量和关节角的提取，以及计算出关节角加速度，降低了特征数据的数据量。本申请还公开了一种人体骨架特征提取装置、装置以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。

摘要：本申请公开了一种人体姿态识别方法，包括：对预设数量的人体图像进行人体骨架特征提取处理，得到训练集数据；采用所述训练集数据进行神经网络训练，得到姿态识别模型；根据获取的测试集数据对所述姿态识别模型进行测试调整处理，得到最优姿态识别模型；根据所述最优姿态识别模型对待识别人体图像进行识别，得到识别结果。通过将骨架特征作为特征数据，降低了特征数据量，并且采用神经网络进行识别，提高了人体姿态估计的效率。本申请还公开了一种人体姿态识别系统、服务器以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。

摘要：本申请提供一种自组网无线通信装置、机器人及系统，涉及无线通信技术领域。该自组网无线通信装置包括集成协议转换网关模块、射频控制模块、发射模块和接收模块；集成协议转换网关模块包括总线接口板和处理器，总线接口板的一端连接现场总线，总线接口板的另一端连接处理器，现场总线通过总线接口上传通信数据至处理器，处理器基于自组网协议打包并转换通信数据；射频控制模块与处理器连接；发射模块连接射频控制模块，发射模块将多跳路由表信息保存至集成协议转换网关模块，并根据多跳路由表信息将通信数据与路由数据发送至下个节点；接收模块连接射频控制模块。该装置可以实现降低终端设备无线通信的升级门槛和成本的技术效果。

摘要：本发明涉及足疗按摩技术领域，具体公开了一种足底按摩器，至少包括底壳、上壳、驱动机构、针刺机构以及揉搓机构，所述针刺机构至少包括针刺座，所述针刺座的上表面设置有若干刺针，所述针刺座与底壳之间设置有竖向导向机构，所述针刺机构基于所述驱动机构的驱动进行竖向运动；所述揉搓机构至少包括旋转基座，所述旋转基座的周向方向分布设置有多个揉搓按摩凸部。上述结构的足底按摩器，所有的刺针均同步做升降运动，相应穴位被同时针刺按摩，按摩效果更好，舒适性更好；刺针只做升降运动，不做旋转运动，穴位按摩更加的精准，针刺机构的运动控制更为简单，驱动效率更高；揉搓机构与针刺按摩分离，各自的按摩效果更好，舒适性更好。

摘要：本申请实施例公开了一种问题信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：通过第一大语言模型，生成样本问题信息对应的预测响应信息，预测响应信息包括预测推理过程和预测答案信息；确定推理匹配结果，推理匹配结果用于表示预测推理过程与预测答案信息是否匹配；确定预测响应信息对应的奖励参数，奖励参数包括推理匹配结果对应的第一奖励参数；基于预测响应信息对应的奖励参数，更新第二大语言模型，第一大语言模型为第二大语言模型的历史更新版本。本申请提高了第二大语言模型所生成的响应信息中的推理过程与答案信息的匹配度，提高了归因识别的精准度。

摘要：本申请提供一种样本数据处理及数据审核方法、装置、设备及存储介质，可应用于样本选择等各种场景。该方法包括：获取N个候选样本；对于N个候选样本中的每一个候选样本，通过目标模型对候选样本进行推理，获取目标模型的中间层所提取的候选样本的第一特征信息；将候选样本的第一特征信息编码至高维空间，得到候选样本的第二特征信息；基于每一个候选样本的第二特征信息，从N个候选样本中选出K个困难样本。本申请通过将目标模型的中间层提取候选样本的第一特征信息，编码为高维的稀疏的第二特征信息，进而基于第二特征信息，从N个候选样本中准确选出K个困难样本，提升困难样本的选择准确性。

摘要：本申请公开了一种内容审核模型处理方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：将目标模态的样本待审核内容和预设审核提示信息输入待训练内容审核模型进行异常内容检测，得到多条内容审核结果，预设审核提示信息用于提示目标模态的异常内容检测项对应的归因定位约束信息；基于异常内容检测项对应的归因定位约束信息，对每条内容审核结果进行归因定位分析，得到每条内容审核结果的归因奖励指标；基于多条内容审核结果各自的归因奖励指标，确定每条内容审核结果在多条内容审核结果中的相对奖励指标；基于多条内容审核结果的相对奖励指标，对待训练内容审核模型进行内容审核强化学习，得到内容审核模型，可以提升内容审核模型的异常归因识别的精度。