本发明提供基于多因素分析的魔芋连作障碍预防与土壤改良系统，涉及土壤改良技术领域，系统包括养分智能优化系统、微生物群动态调整系统、遥感与机器视觉监测评估系统、自适应多能管理系统、区块链可追溯土壤管理系统，采用全方位的土壤健康评估系统和智能优化系统，结合遥感监测、微生物调节、智能施肥、能源管理等多种技术手段，对土壤进行精细化管理，对魔芋连作过程中土壤健康的长期维护，避免了常见的连作障碍问题，如土壤养分耗尽、病害积累，保证了魔芋连作过程中的高产稳定性，保持土壤的持续生产能力，有效解决魔芋连作种植中的土壤产生的各种问题，通过综合预防和动态管理，可以有效减少连作带来的负面影响，提升整体产量和作物质量。

一种基于改进萤火虫算法的机翼翼型优化方法，属于翼型设计技术领域，解决传统机翼设计过程中难以处理多目标和非线性优化情况、全局优化能力不足且设计周期长的技术问题，解决方案依次包括以下步骤：对萤火虫算法进行改进、翼型数据参数化、并行处理、约束处理、外惩罚函数法、翼型优化、网格生成、流场计算。本发明通过Matlab平台对萤火虫算法进行改进，通过CST参数化方法对翼型几何形状进行参数化，将翼型的升阻比作为优化目标，通过改进后的萤火虫算法对翼型进行优化，使翼型的升阻比得到提高，进而提升机翼的气动性能。本发明设计合理，优化精度较高，设计出的机翼翼型具有高气动性能的优点。

一种基于大语言模型的钓鱼邮件信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对接收的邮件进行扫描；步骤二：对邮件的文本采用GPT模型提取密码；对邮件的附件判断是否为压缩包，若是压缩包则进入步骤三；步骤三：使用步骤二中提取的密码对压缩包进行解压缩；步骤四：对解压出的原始文件进行木马病毒检测；本申请的功能属于“邮件过滤器”中的一部分，通过AI大模型(LLM，Large Language Model)技术来对一些传统技术无法提取的特征进行提取，以提升整体过滤功能的准确性，本申请引入GPT等AI大模型技术对于语义理解的能力，替换传统的关键词匹配与正则匹配，以达到更完善的检测效果。

本发明公开一种河口湿地重要水文连通区域的量化方法，首先提取潮沟面栅格图像，根据河口湿地潮沟分布情况，定义潮沟面栅格图像中的路形水体为“道路”，使用道路中心线法创建道路中心线的矢量数据；然后对矢量数据进行处理并得到多条潮沟线要素；进而以潮沟线要素确定多个潮沟斑块，同时确定距离阈值及选择组分数，计算每个潮沟斑块的可能连通性指数PC和整体连通性指数IIC，并利用连通性重要性指数Cdiic和Cdpc来衡量某个潮沟斑块对区域整体水文连通性的贡献程度，最终得到河口湿地重要水文连通区域的量化结果。本发明数据容易获取、分析方法具有泛用性，能够一定程度上减少重复性的人工处理工作，为科研人员提供了可靠的分析工具。

本发明涉及一种充电站充电策略的确定方法、装置、电子设备及介质，属于充电站充电技术领域，其中，该方法包括：获取充电站的储能数据和充电桩数据；获取当日电价信息和当日配电网负载信息；获取当前时间段待充电车辆的充电需求信息和光伏数据；基于当日电价信息、当日配电网负载信息、充电需求信息和光伏数据得到状态矩阵；构建约束条件；基于储能数据、充电桩数据和约束条件得到决策矩阵；基于状态矩阵和决策矩阵以充电站运营经济效益最大构建目标函数；求解目标函数得到充电机开停的最优决策矩阵，基于最优决策矩阵确定充电站的下一个时间段的充电策略。本发明能及时预测下一个时间段的充电站充电调度策略，从而提高电网稳定性和收益。

该平台专为满足航空航天和国防领域的制造业集团和建造商的需求而设计，但任何类型的企业用户（从医疗到汽车行业及其他领域）都可以利用该平台，以期：

- 考虑到当前市场的不可预测性，地缘政治紧张局势加剧、需求冲击、供应链中断等，简化工业生产能力的获取

。- 对于供应商（公司），优化资源利用率并平衡其工作量，以应对客户需求的快速增长和突然下降。

平台运行模式：

1.供应商注册：各供应商列出其机器目录，以可生产零件的形式指定生产能力。2

.买方要求：买方要求在期限Z内生产数量X的零件Y。3

.供应商匹配：基于各供应商提供的数据及与其ERP的实时连接，软件提出一份能够满足买方需求的供应商名单。

4. 供应商选择和采购订单：买方选择供应商并发出采购订单。法律和监管分析将确定此功能是由 Nation Prod-View 操作还是在平台之外操作，以确保此信息的安全。

5. 惩罚制度：建立惩罚制度以排除提供不准确产能数据的供应商。

检测和识别图像中的局部特征是计算机视觉软件的重要组成部分，特别是在图像匹配应用中。最近，深度学习架构因其优于传统方法而越来越受欢迎。然而，这些新方法只解决了图像处理链中的一个步骤，包括特征检测、方向计算和表示提取。这项技术被称为“学习不变特征变换”（LIFT），通过以优化的方式同时执行所有这些步骤，为这一限制提供了一种解决方案。LIFT包括一种训练图像处理器特征检测器的方法。首先，通过检测图像中的特征来生成得分图。然后计算得分图的质心位置，并用于估计图像局部补丁的方向。一旦确定了补丁的方向，就可以旋转补丁以给出特征描述。Siamese网络用于按顺序有效地训练描述符、方向估计器和特征检测器，每个都依赖于前面的一个或多个组件。

我们新颖的QoS监控机制基于客户端的质量评级。该系统整合了每个实际观察到服务质量的用户的报告，并根据这些报告的汇总来估计所提供的服务质量。信誉机制收集评级并计算交付给客户的实际质量。虽然该系统和方法可用于广泛的服务，但它们特别适合于监控提供给服务提供商平等对待的大量用户的服务水平协议。

已经表明，灵活的信道化，即无线站在每帧的基础上调整其频谱带，在实践中是可行的。我们提出了TF-CSMA/CA，这是一种在时域和频域中调度数据包的灵活信道化算法。TFCSMA/CA是IEEE 802.11使用的CSMA/CA协议的简单扩展。与之前的信道化方案相反，它是完全分布式的，只对分组冲突、成功传输和载波侦听做出反应。使用TF-CSMA/CA，当一个站参与冲突时，它会在时域（增加其分组传输之间的持续时间）和频域（减少其频率带宽并消耗更少的频谱）中执行退避。

当前的控制界面依赖于操作员和机器人动作之间的映射，机器人的远程操作可能具有挑战性。本发明依赖于一种可穿戴遥控器，该遥控器学习用户想要如何控制远端机器人。本发明为真实和模拟机器人提供了一种直观的、基于手势的控制界面，在学习时间和转向能力方面优于标准操纵杆。