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国内能源评估程序（DEAP）
章节变更摘要 更新了有关评估是新的最终评估还是现有的评估的指南。 阁楼 阐明了如何应用指南 第 3.3.5.2 节 阐明了沿着屋顶坡度进行隔热 第 3.2 和 3.6 节 删除了性能声明中显示 CE 标志的要求 G4.6 增加了有关为单个住宅服务的多个热泵的指南 整个文档 标签更改以与群组或区域供热软件保持一致 附录 S 修改了年龄段 K 增加了年龄段 L。 爱尔兰可持续能源局 SEAI 是爱尔兰的国家能源局，投资并提供适当、有效和可持续的解决方案，帮助爱尔兰过渡到清洁能源的未来。我们通过专业知识、资金、教育计划、政策建议、研究和新技术开发，与公众、企业、社区和政府合作实现这一目标。SEAI 由爱尔兰政府通过环境、气候和通信部资助。致谢 DEAP 是 UCD 能源研究小组、国家能源服务有限公司、Rickaby Thompson Associates 有限公司和 Emerald Energy 的项目团队为 SEAI 完成的一项开发研究的成果。DEAP 中的大部分计算程序、随附的表格数据和本手册中的文档均取自或改编自英国住宅能源评级标准评估程序 (SAP)。© 爱尔兰可持续能源管理局
DEAP热泵方法2020
部分从2.0版更改1个次要文本更改，以解释该工具不能用于级联配置。1.1除去了对组加热的RER调整的引用。这不再是在DEAP 2020 HP方法中，因为它是在DEAP软件中计算的。2.1文本更改以解释该工具不能用于级联配置，其中包含桌子的串联示意图串联，并行，并行和级联添加了与并行3.1平行热泵的案例中添加的文本。3.13.1文本在输入中的文本更改“输入“热泵源是热泵源预先预处理吗？”因为这不适用于级联系统。3.1更新对DEAP软件部分的引用已被删除。3.8.1删除了与RER调整有关的段落和屏幕截图，因为它不再适用。3.8.2替换为“预先调节的热泵源”的屏幕快照。
用液体氩：deap ...
•地下氩气 - 39 AR•更好地控制表面背景 - 涂料•降低放射性光收集 - 从PMT到sipms•Darkside-20k•Argo•Argo•到达那里 - 加拿大集团的中期计划
使用 DEAP 进行 SVM 分类器特征提取的 DWT 与 PSD 性能比较
信号由在不同情况下组合的多个频率组成。离散小波变换 (DWT) 用于使用一系列高通/低通滤波器将信号分解为不同的频带。或者，使用功率谱密度 (PSD) 来获取频谱以及每个频率的功率分布。统计特征来自 DWT 和 PSD。然后，PCA 用于降维，并且在 SVM 分类器的情况下仅将得到的数据用于情绪分类，因为我们需要尽可能多的数据来进行深度学习。所有这些都是为了从分类器中提取最大性能并最小化所需的计算资源，然后将信号分解为组成频率并得出表征整个信号的相关统计特征。
职业标准
了解如何在DEAP计算并输入居住的热量损失，如何在车库，楼梯间，屋顶上的房间，屋顶房间，进入走廊，学校，音乐学院和其他大型玻璃区域都会影响ber的意义，在deap中不同的undept eap deap的不同建筑物的u-u-Value的重要性，例如，在较大的境界中，或者是较大的区域的一部分，或者是在较大的境界中的一部分。空间，窗帘壁系统的输入和DEAP中的玻璃砌块，使用DEAP桌子的各种类型的墙壁，屋顶，地板，窗户和门的默认U值以及如何将默认设置调整为改进的建筑元素的更准确值。了解何时将地下室包括或排除在BER中，以及如何计算地下室的热量损失。描述了不透明元件的TGD部分L的所有修订中指定的热损耗限制。
情感脑机接口：选择绩效衡量指标的教程
摘要 —情感脑机接口是情感计算中一个相对较新的研究领域。情感状态的估计可以改善人机交互，并改善对严重残疾人士的护理。为了评估脑电图记录在识别情感状态方面的有效性，我们使用了实验室收集的数据以及公开的 DEAP 数据库。我们还审查了使用 DEAP 数据库的文章，发现大量文章没有考虑到 DEAP 中存在类别不平衡。不考虑类别不平衡会产生误导性结果。此外，忽略类别不平衡使得研究之间的结果比较变得不可能，因为不同的数据集会有不同的类别不平衡。类别不平衡也会改变机会水平，因此在确定结果是否高于机会时考虑类别偏差至关重要。为了正确考虑类别不平衡的影响，我们建议使用平衡准确度作为性能指标，并使用其后验分布来计算可信区间。对于分类，我们使用了文献中提到的特征以及 theta beta-1 比率。 DEAP 的结果和我们的数据表明，beta 波段功率、theta 波段功率和 theta beta-1 比率分别是对效价、唤醒和优势进行分类的更好的特征集。
使用机器学习和神经网络对脑电信号进行情感分析
摘要 — 情绪对人的思维方式和与他人的互动方式有重大影响。它是人的感觉与行为之间的纽带，或者可以说它有时会影响一个人的生活决定。由于情绪及其反映的模式因人而异，因此必须基于对广泛人群区域有效的方法进行探究。为了提取特征并提高准确性，使用脑电波或脑电图信号进行情绪识别需要实施有效的信号处理技术。人机交互技术的各种方法已经存在了很长时间，近年来，研究人员在使用脑信号自动理解情绪方面取得了巨大成功。在我们的研究中，使用 SVM（支持向量机）、KNN（K 最近邻）和高级神经网络模型 RNN（循环神经网络）对从著名的公开数据集 DEAP 数据集收集的脑电图信号进行了几种情绪状态的分类和测试，并使用 LSTM（长短期记忆）进行训练。本研究的主要目的是改进使用脑信号提高情绪识别性能的方法。另一方面，情绪会随着时间而变化。因此，我们的研究也考察了情绪随时间的变化。索引词 — 情绪识别、EEG 信号、DEAP 数据集、fft、机器学习、SVM、KNN、DEAP、RNN、LSTM
从便携式脑电图耳机解码效价和唤醒的神经特征
近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而，过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据，这些设置时间较长，且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术，并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪，并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的：DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证，以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性，可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE)，在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE)，在我们的价标签数据集上取得了 2.728 的均方根得分，在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分，在 DEAP 上取得了 1.769 的得分，在我们提出的唤醒标签数据集上取得了 2.3 的得分。
从便携式脑电图耳机解码效价和唤醒的神经特征
近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而，过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据，这些设置时间较长，且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术，并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪，并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的：DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证，以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性，可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE)，在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE)，在我们的数据集上取得了 2.728 的价标签得分，在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分，在 DEAP 上取得了 1.769 的得分，在我们提出的数据集上取得了 2.3 的唤醒标签得分。
热性能报告
简介：本报告旨在评估该房产的整体热性能，以提高其性能并减少能源费用。这涉及对房产进行热成像调查，以确定任何热量损失过多或水分和外部空气进入的区域。它还涉及对现有空间和水加热装置、绝缘水平等的评估，以及对可能需要改进的区域的任何建议。对房屋进行了调查，并将详细信息输入 DEAP 软件，该软件用于计算民用建筑的建筑能效等级。使用 DEAP 软件研究了提高性能的不同方案以及每种方案的预算成本和潜在的能源费用节省。描述：该房产是一座两层的屋顶式建筑，总建筑面积约为 1,700 平方英尺。它是一座建于 1997 年左右的绝缘空心砌块建筑。主要供暖由燃油低压热水锅炉提供，该锅炉还提供水加热