深圳市地铁集团有限公司

本申请公开了一种嵌入式设备的自动化移植方法、装置、设备及介质。嵌入式设备的自动化移植方法包括：获取目标设备的设备信息及移植参数；根据移植参数，判断当前是否满足移植条件，并将判断结果发送至客户；响应于客户确认继续移植，根据设备信息初始化嵌入式程序的工程；调用编译工具继续构建初始化后的工程。通过上述方式，本申请能够提高嵌入式设备适配OpenHarmony/HarmonyOS系统的开发效率。

本申请涉及车辆调度技术领域，公开一种轨道物流车调度方法、电子设备及存储介质。该方法包括：获取轨道物流车运行过程中的环境状态信息；根据环境状态信息，对轨道网络中的轨道进行空间特征提取，得到空间特征表示，并将空间特征表示按时序排列为空间特征序列；根据空间特征序列，对轨道的轨道状态进行状态预测，得到轨道在未来时段内的预测状态信息；根据环境状态信息和预测状态信息，生成相应的调度动作；根据调度动作，控制轨道物流车。本申请实施例能够提升调度决策的动态适应性和安全性，减少车辆冲突和任务延误风险。

本申请公开了一种多梯度声学黑洞式地铁车内降噪器及其参数匹配方法，所述降噪器为模块化可重构结构，包括外框架、可拆卸微穿孔面板、可拆换阻抗调节片、带滑移隔板的分区背腔以及可抽换的频谱编码声腔盒；声腔盒内置梯度插板与多孔耗能材料，通过更换声腔盒、调整背腔深度及替换阻抗调节片即可完成降噪频谱重构。所述参数匹配方法通过车内噪声测试识别目标峰值频段，构建综合降噪评价指标，结合阻抗失配诊断规则迭代优化结构参数，并基于空间声场贡献度确定模块化布置方案。本发明可有效覆盖地铁车内63 Hz~250 Hz低频噪声，适配不同线路与运行工况，提升有限安装空间内的降噪效率，适用于地铁车辆内饰夹层的噪声控制。

本发明公开了一种智能视频云存储调度方法及系统，包括如下步骤：采集并预处理原始视频流；构建VideoMAE V2自监督预训练模型，其编码器由标准Transformer层构成；对该编码器进行架构重设计，将部分标准Transformer层替换为基于Mamba架构的选择性状态空间模型层，形成混合编码器，得到优化后的预训练模型；使用预处理视频数据训练该优化模型，训练后移除解码器，以混合编码器作为特征提取器获取全局语义特征向量；将该特征向量输入时序卷积网络，生成未来访问时间窗口与强度预测结果；根据预测结果及云存储节点实时状态生成迁移调度指令；执行指令并基于反馈数据优化模型参数。本发明实现了云存储资源的前瞻性精准调度与闭环优化。