一种无线智能物联网IoT模组SDK适配方法，涉及SDK适配领域；其中，方法包括:获取待更新软件的第一接口级别以及第一SDK的第二接口级别；比较第一接口级别与第二接口级别的大小；若第一接口级别小于第二接口级别，则将第一接口级别提升至第二接口级别，以完成待更新软件与第一SDK的适配。实施本文提供的技术方案，能解决SDK适配方法较为复杂的问题。

本技术公开了基于多源异构数据的数字电厂电气设备智能评估诊断系统，属于技术设备评估技术领域，解决了现有技术中电气设备在运行过程中仅仅考虑生产影响导致评估的效率低下且不准确，将当前运行的电气设备进行分析，判断当前电气设备的生产状态是否正常，提高了电气设备评估的准确性能；将电气设备在运行过程中的调配使用进行分析，从而判断电气设备的调配使用是否正常，提高了电气设备评估的准确性，同时能够为设备状态评估提供重要依据；通过生产数据和管理数据分析将电气设备进行评估，将生产影响和管理影响考虑在内，提高了评估的准确性能。

一种基于序列标注模型的多语言文本纠错方法，包括以下步骤:步骤S1：语料数据收集；步骤S2：数据生成；以多语言维基百科语料作为正例，对句子进行分词，并随机选取15％的单词或者字，进行删除、插入或替换操作，以生成负例；步骤S3：数据标注；生成文本错误检测标签和纠正行为标签；并对文本错误检测标签和纠正行为标签分别进行分类标注；步骤S4：文本纠错序列标注模型训练；步骤S5：文本纠错备选项生成。本技术克服了现有技术的不足，解决了需要为每个语种建立一个文本纠错模型的高昂本高和维护困难的问题。

本文章公开一种便携式计算机服务器，涉及计算机服务器装置技术领域，包括计算机服务器本体。本实用新型提供了一种便携式计算机服务器，包括计算机服务器本体，其上设有安装组件，每组安装组件包含安装座和固定杆，固定杆上滑动套设有套管，并通过连接杆与支撑杆相连，支撑杆一端与算机服务器本体转动连接，其上滑动套设有与连接杆转动连接的套环，多个支撑杆呈镜像设置，通过设置的倾斜的限位板一和限位板二，对支撑杆旋转后的位置进行限定，服务器本体上方设有两个连杆和提拉把手，便于提携，固定杆上套有弹簧，用于辅助支撑杆的自动展开和收纳，该设计既便于提携，又可通过支撑杆稳固放置，减少晃动，提高实用性。

本文章公开了一种计算机散热座，涉及笔记本计算机散热座领域。本实用新型包括散热座主体，所述散热座主体包括磁吸架，本实用新型通过设置散热机构，在将笔记本电脑放置于放置板后，可以将连接供电线的风扇根据需求通过第一吸附环吸附于散热口的底部，之后将防尘网通过第二吸附环吸附于另一个第一吸附环上，当需要更换风向或者需要更换风扇时，也只需要将安装环通过第一吸附环进行拆卸，即可快速的更换，通过上述涉及可以快速有效的根据需求调整散热机构，或者当散热机构损坏时可以快速有效的进行更换，提高了整体的实用性，随后可以通过卡片将鼠标进行固定，即可快速有效的将鼠标进行固定并收纳。

 本文公开了一种可被监管的扩散模型的训练和采样方法、设备及介质，涉及数据处理领域，该方法包括:获取可被监管的初始扩散模型，并在初始扩散模型中添加控制层，得到扩散模型；采用训练集训练扩散模型，直至训练后的扩散模型符合预设条件时，得到训练好的扩散模型；将训练好的扩散模型部署在用户端，采用用户端对训练好的扩散模型进行调优，得到可被监管的扩散模型，并采用可被监管的扩散模型进行采样，得到采样结果。本申请能够预防扩散模型在中间过程产生有害样本。

 本技术公开了一种基于联邦深度强化学习的边缘计算任务卸载方法，首先，通过形式化描述，建模每个用户产生任务的时延和能耗等信息；其次，利用背包问题理论，建立了能耗约束下最小化能耗和最优化卸载均匀度的问题模型；然后，使用深度强化学习算法解决该问题；最后，通过联邦学习的方式，在保证能耗约束下最小化能耗和最优化卸载均匀度的前提下，保护用户隐私。本发明基于边缘服务器资源有限和分布式的特点，使用背包问题模型来对资源交互过程进行建模，在降低用户时延、能耗等开销的基础上，提高了边缘服务器资源利用率。

 本技术公开了一种考虑虚拟储热的综合能源系统优化调度模型构建方法，涉及电力系统技术领域，包括:建立综合能源系统工作设备运行模型，建立综合能源负荷综合需求响应模型和电动汽车有序充电模型，建立考虑虚拟储热的热网能流计算模型；基于数学理论对配电网直流潮流模型进行处理，采用二阶锥松弛法将一般的潮流约束条件转化为混合整数二次约束规划约束；根据综合能源系统配电网、热网、气网的潮流约束条件，以最小化综合能源运营商运行总成本为目标函数，构建考虑虚拟储热的综合能源系统优化调度模型。本发明精确描述综合能源系统的运行特性，实现多种能源的协调优化调度，提高系统的经济性、环保性和可靠性，为综合能源系统高效运行提供支持。

 本文公开了一种电动汽车集群充电策略优化方法、装置、设备及介质，涉及电动汽车充电优化领域，该方法包括根据每辆电动汽车的灵活性模型以及充电特性和电量上下限构建每辆电动汽车的灵活性可行域，并根据电动汽车集群中所有电动汽车的灵活性可行域计算电动汽车集群的基准集；采用结构保持变换的方法对基准集进行仿射变换得到用于内部近似的H多面体；以H多面体的体积最大为目标，对多面体线性优化模型进行求解，得到电动汽车集群的整体灵活性集；基于整体灵活性集构建目标函数和充电功率约束条件；对目标函数进行求解得到电动汽车集群的最优充电策略，本申请能提高可再生能源的利用率，同时减少碳排放。

 本技术公开了一种基于碳流理论和深度强化学习的多能系统优化调度方法。该方法首先基于碳排放流理论将多能系统动态优化问题进行数学描述，建立多能系统优化调度的目标函数和约束条件。然后，将该调度决策问题表述为马尔可夫决策过程框架，创建强化学习环境，定义了多能系统的状态空间、动作空间和奖励函数。同时，在深度确定性策略梯度算法中，通过引入基于比例优先级的经验重放机制提升训练效率，采用L2正则化措施降低网络训练过程中的过拟合风险，提高网络在多能系统优化调度决策中的泛化能力。该方法能够实时响应源侧和荷侧的随机波动，输出协调的调度策略，确保多能系统的低碳运行，克服了传统能源调度系统无法快速适应变化的缺点。