XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIndoor
模型室内环境质量法规与新规定一致
•第2（66）条中IEQ的新定义，根据该定义，IEQ的最小范围涉及热舒适度和通风/室内空气质量域。•最佳室内环境质量的新原理。在设定最低能源绩效要求时，第5条规定：“这些要求应考虑到最佳的室内环境质量，以避免可能的负面影响，例如通风不足……”。修订了第7条和第8条，针对新建筑物和现有建筑物的新建筑物和重大翻新压力，并指出应解决最佳室内环境质量问题。•第13条呼吁建立国家IEQ要求：“成员国应设定要求建筑物中实施足够的室内环境质量标准的要求，以维持健康的室内气候。”当EPC-S中提供了改进IEQ的建议时，可以转介这些要求，这是第19（5）条中的新规定。•第13条还要求新的非住宅ZEB必须配备IAQ监控和调节设备。•第19条要求能量性能证书包括改进IEQ的建议。
以及基于 MCPD 的 BLE 室内定位系统
摘要：IPS 是一项关键技术，它使医务人员和医院管理人员能够准确定位和跟踪医疗建筑内的人员或资产。除其他技术外，可以利用现成的 BLE 来实现节能且低成本的解决方案。这项工作介绍了基于 RSSI 和基于 MCPD 的室内定位系统的设计、实施和比较。该实现基于轻量级 wkNN 算法，该算法处理来自无连接 BLE 信标的 RSSI 和 MCPD 距离数据。设计的硬件和固件是围绕最先进的 BLE SoC（来自 Nordic Semiconductor 的 nRF5340）实现的。在一个有家具和六个信标节点的 7.3 m × 8.9 m 的房间中，对实时数据处理进行了实验评估并进行了展示。在房间内随机选择的验证点上的实验结果表明，MCPD 方法的平均误差仅为 0.50 m，而 RSSI 方法的误差为 1.39 m。
基于模拟室实验的室内空气气溶胶建模和评估
1 Strasbourg大学，CNRS，实验室图像Ville et Environnement（Live），UMR7362，Strasbourg，法国2号法国环境和能源管理机构，法国3章鱼3号章鱼实验室，法国La Madeleine，法国4实验室4个气候和环境科学实验室
在室内开始蔬菜种子：ii。材料
在其计划和活动中，包括入学和就业中，犹他州立大学没有歧视或容忍歧视，包括基于种族，颜色，宗教，性别，性别，国家起源，年龄，年龄，遗传性，性别认同，性别认同或表达，残疾，残障，地位，受保护的兽医，被保护的兽医或任何其他国家政策，或其他任何其他国家法律或任何其他联邦IX，或任何其他联邦，或任何其他状态保护，基于种族，颜色，宗教，性，年龄，遗传性或表达，性别认同或表达，性别认同或表达，性别认同或表达，性别认同或表达，状态。犹他州大学是机会平等的雇主，不歧视或容忍歧视，包括在就业中进行骚扰，包括基于种族，颜色，宗教，性别，性别，国家起源，年龄，遗传信息，性取向，性别认同，性别认同或残疾，残疾，地位作为受保护的兽医或其他任何其他国家政策或任何其他联邦政府或任何其他大学，基于种族，颜色，宗教，性，年龄，性取向，性别认同，性别认同或表达，性别认同或表达，性别认同，性别认同或表达，状态，性别认同，性别认同或状态。犹他州立大学不会在其住房产品中区分，并且将公平，平等地对待所有人，而无需考虑种族，颜色，宗教，性别，家庭状况，残疾，国籍，收入来源，性取向，性取向或性别认同。此外，大学努力在必要时提供合理的住宿，并确保与合格残疾人的平等机会。已指定以下有关标题IX及其实施法规的应用和/或USU的非歧视政策的询问：距离教育股权办公室，400室，犹他州洛根，logan，titleix@usu.edu，435-797-1266。2024年7月犹他州大学扩展有关非歧视的更多信息，请访问equity.usu.edu，或联系人：美国教育部，公民权利助理秘书办公室，800-421-3481，ocr@ed.ged.gov或美国教育部，丹佛地区办公室，303-844-5695 ocr.denver@ed.gov.gov。于1914年5月8日和6月30日与美国农业部合作，犹他州州立大学推广和农业副校长肯尼斯·怀特（Kenneth L. White），于1914年5月8日和6月30日发布合作推广工作。
开发具有模糊逻辑的智能系统的室内微气候控制
摘要该论文介绍了为智能系统模拟模糊逻辑控制器的结果，以监视和管理室内微气候条件。在编程中使用模糊逻辑提供了某些优点，例如对控制系统的数据输入简单性以及减少经典微控制器固有的错误的能力。使用的微处理器系统基于Arduino Uno板型号Arduino Rev3，该型号具有Atmel Atmega328p微控制器，并且紧凑，成本效益且易于使用。在系统中使用模糊逻辑控制器进行有效的微气候调节。在智能系统的开发过程中，采用了LabView软件环境和Arduino IDE。研究将系统分解为几个组件，并在它们之间建立联系以提高软件的效率。决策 - 由系统的功能要求和用于实施的设备确定。
使用无线信号
摘要 - 物联网领域（IoT）中的杂货应用涉及跟踪人员和商品，其质量受室内位置精度影响的质量。信号方法的模式匹配，也称为特征指纹方法，是众多室内定位方法之一。由于存在嘈杂的环境情况，因此在定位中实现精度很容易中断。需要有效的稳定技术来减轻对本地化质量的负面影响。本研究介绍了几种新型机器学习方法和索引方法，旨在提高室内定位应用的准确性。遗传算法和部分最小二平方理论提议为此目的共同起作用。传统的指纹定位方法，例如粒子群优化（PSO），高斯模型还测试了验证目的。这种方法通过PSO算法试图近似接收信号强度指示器（RSSI）信号的噪声频谱，从而通过PSO算法来调整高斯模型的主要频率/振幅。与PSO/Gaussian模型指纹方法相比，遗传算法（GA）/部分最小二乘（PLS）/K-Nearest邻居（KNN）方法可以达到92％的室内定位精度，同时需要最小的开发时间。在复杂的实验室和走廊设置中，当目标位置验证程序中包括加权KNN算法时，总准确率可以达到95％，分辨率为16 cm。总体而言，我们建议的GA/PLS/KNN方法优于传统方法和基于许多无线技术的当前静态定位方法，例如WiFi，4G/5G，蓝牙低能（BLE）等。关键字 - 事物（IoT）本地化，粒子群优化（PSO）算法，部分最小二乘（PLS）算法，遗传算法（GA），智能定位
招标：救世军室内食品生产 (IFP) 容器安装场地准备
区域 - WS-NORTH-EAST 区域 - SS-WEST-SOUTH William Conway Brian Midkiff 电话：904-776-0845 电话：904-562-8300 电子邮件：conwwt@jea.com 电子邮件：midkbm@jea.com 32202, 32206, 32226 32207, 32217, 32223, 32257, 32258, 32259 区域 - WS-NORTH-EAST 区域 - SS-MID-EAST Morgan D'Amico Billie Woods 电话：904-627-6310 电话：904-568-4238 电子邮件：woodbj@jea.com 电子邮件：worlmf@jea.com 32204, 32205, 32209, 32254 32081, 32116, 32224, 32246, 32256 区域 - WS-WEST 区域 - SS-NORTH-EAST Robert Simpson Dan Griffis 电话：904-482-2901 电话：904-568-8266 电邮：grifdq@jea.com 电邮：simprb@jea.com 32220, 32221, 32222, 32234 32211, 32225, 32233, 32250, 32277 区域 - WS-MID-SOUTH Eric Theodoridis
使用...进行室内产品设计的分布式框架
摘要 —本文提出了一种创新的室内家居产品数字化设计方法，将虚拟现实（VR）技术与智能算法相结合，以提高设计精度和效率。提出了一种结合红鹿优化算法和简单循环单元（SRU）网络的模型来评估和优化设计过程。本研究开发了一个包含关键评估因素的数字设计框架，通过红鹿优化算法优化SRU网络，以在设计应用中实现更高的精度。通过大量实验，使用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标验证了模型的性能。结果表明，RDA-SRU模型优于其他方法，最小MAE为0.133，RMSE为0.02，MAPE为0.015。此外，该模型的 R² 值达到 0.968，最短评估时间为 0.028 秒，展示了其在预测和评估家居产品数字设计应用方面的卓越性能。这些发现表明，VR 与智能算法的结合显著提高了用户体验、可定制性和数字设计流程的整体准确性。这种方法为设计师提供了一个强大的解决方案，可以创建更高效、以用户为中心的家居产品设计，满足客户对沉浸式和交互式设计体验日益增长的需求。
基于UWB室内定位系统中的基于XGBoost的多类NLOS通道
超宽带（UWB）基于位置的服务中的视力（NLOS）识别技术准确的非线识别技术对于无人机通信和自动导航等应用至关重要。然而，使用二进制分类（LOS/NLOS）的当前方法过多地简化了现实世界中的复杂性，具有有限的概括和对变化室内环境的适应性，从而降低了定位的准确性。本研究提出了一个极端的梯度提升（XGBOOST）模型，以识别多级NLOS条件。我们使用网格搜索和遗传算法优化模型。最初，网格搜索方法用于确定整数超参数的最有利值。为了实现优化的模型配置，遗传算法用于微调浮点高参数。模型评估利用了使用Qorvo DW1000 UWB设备获得的广泛的现实测量数据集，涵盖了各种室内场景。实验结果表明，我们提出的XGBoost在开源数据集中达到了99.47％的最高总体准确度，精度为99％，召回99％，F-SCORE为99％。此外，基于本地数据集，该模型的性能最高，精度为96％，精度为96％，召回97％，F评分为97％。与文献中当前的机器学习方法相反，该建议模型提高了分类精度，并有效地解决了NLOS/LOS识别作为多类传播通道。这种方法提供了一种强大的解决方案，具有在各种数据集类型和环境中的概括和适应性，以提供更可靠，准确的室内定位技术。
Intelbras AP 3622 室内
所有Intelbras Future无线产品均可通过开放的网络管理协议实现基于WSM的有线无线一体化管理。WSM是基于下一代业务软件平台on-premise集中式软件的无线运营管理组件。具有良好的可扩展性，能够满足客户网络管理不断发展的需求。基于Web的管理系统为无线业务管理人员提供了简洁、友好的管理平台。配合on-premise集中式软件平台等组件，还可实现无线设备的面板管理、故障管理、性能监控、软件版本管理、配置文件管理、接入用户管理等功能，并可对网络中的其他设备进行统一管理，实现智能化的有线无线一体化管理。