호일밴드의 이동방향에 따른 온라인 테이핑 기구

본 발명은 호일밴드의 이동방향에 따른 온라인 테이핑 기구를 개시하는 바, 랙 및 랙에 직간접적으로 장착되는 권출 어셈블리, 테이프 개봉 어셈블리, 테이핑 어셈블리, 테이프 준비 어셈블리, 테이프 준비구동 어셈블리 및 테이프 전사 어셈블리를 포함하며, 상기 권출 어셈블리는 권취된 테이프 재료를 권출하고, 상기 테이프 개봉 어셈블리는 권취된 테이프 재료를 인출하며, 상기 테이핑 어셈블리는 테이프를 테이프 준비 어셈블리로 옮겨 점착하고 테이프를 절단하며, 상기 테이프 준비 어셈블리는 필요한 테이프를 준비하고, 상기 테이프 준비구동 어셈블리는 테이프 준비 어셈블리 상에 준비된 테이프의 길이를 제어하며, 상기 테이프 전사 어셈블리는 테이프 준비 어셈블리 상에 준비된 테이프를 테이핑이 필요한 호일에 전사한다. 이러한 호일밴드의 이동방향에 따른 온라인 테이핑 기구는, 자동화 정도가 높고, 작업효율이 높은 장점을 구비하며, 실제 적용할 시, 생산효율을 향상시키고,테이프 접합 위치의 강도를 향상시키며, 가공품질을 향상시킬 수 있다. Provided are a scheduling method and apparatus based on a deep learning node computation, and a storage medium. The scheduling method includes: a to-be-computed node of a preset neural network computation graph is acquired; a node type of the to-be-computed node is determined, where the node type includes a hardware computation node and a software computation node; in a case where the node type is the hardware computation node, the hardware computation node is scheduled to a first queue, and whether a hardware computing power module corresponding to the hardware computation node is occupied or not is determined; and in a case where the hardware computing power module is not occupied, the hardware computation node is input into the hardware computing power module for computing.