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잠들지잠들지디지털，슬립테크의
我们的分析表明，根据当前的估计，需要一些初步的政府支持（在很大程度上已经通过劳动力和保守派做出的资金承诺来确定），以帮助发展该市场，即使是为了“能够支付”消费者，并准备好供应链。从长远来看，由于规模和协调的效率是由行业驱动的，因此在不需要政府支持的情况下，将无法实现私人贷方和投资者的商业吸引力。
机器学习驱动的Web-POST屈曲阻力预测高强度钢梁具有基于椭圆形的Web开口
随着全球对气候变化和环境可持续性升级的关注，裁定行业正在大大转移到生态耐性和可持续性的建筑实践上。本文全面探讨了将建筑信息建模（BIM）与环保原则相结合，以创建设计和建造可持续建筑的框架。这项研究引入了一种实用方法，用于评估建筑建筑的体现碳，从缅甸仰光市的一栋住宅建筑中获得见解。本研究开发的方法旨在评估与施工过程不同阶段相关的碳足迹，包括原材料生产和材料运输。补充说，提出的方法比较了两种传统和低碳材料，比较了住宅建筑中材料体现的碳，运输体现的碳和总成本。结果表明，材料体现的碳仅贡献84％，而材料运输占两种情况的剩余16％。利用低碳材料可显着减少，与常规伴侣rial相比，材料体现碳的碳足迹降低了40％，运输碳足迹下降了39％。但是，采用低碳材料会使总成本的适度增加约为6.7％。这项研究强调了将低碳材料整合到未来被动建筑物的设计中的必要性，从而推进了追求零零策略的追求。这项研究强调了BIM驱动的生态弹性实践的潜力，以减轻碳排放，以及在可持续建筑设计和建筑中持续创新和协作的需求。
增强建筑物的明智准备
摘要。这项研究介绍了一种新型的能源管理方法，名为Cirlem，旨在通过专注于技术系统操作，环境变化和乘员的需求来增强建筑物的智能。使用建筑绩效模拟和Python集成部署在模拟环境中，该研究采用了一系列代表性的气候数据，评估了CIRLEM在未来的极端寒冷天气情况下的表现。试点案例，瑞典的两个构建块，对能源需求，峰值功率和热舒适度进行了评估。结果表明，尤其是在需求和价格信号驱动的情况下，有效地降低了能源需求和成本，表明对极端天气状况的适应性强大。在温度限制和变化方面，保持热舒适度。正在进行的发展试图完善奖励功能和信号产生，以增强热舒适度和现实世界的实现。
典型和极端天气数据集用于研究建筑物对气候变化和热浪的弹性
我们介绍了当前和未来的预计天气文件的前所未有的数据集，用于在全球10个气候区域分发的15个主要城市建立模拟。数据集包括环境空气温度，相对湿度，大气压，直接和弥漫性太阳辐照度以及小时分辨率下的风速，这是进行建筑模拟所需的必不可少的气候元素。数据集包含Energy Plus天气文件（EPW）格式（EPW）格式的典型和极端天气年份，以及三个时期的逗号分隔价值（CSV）格式的多年预测：历史（2001- 2020年），未来的中期（2041-2060）（2041-2060），以及未来的长期（2081-2100）。数据集是从一个区域气候模型的预测中生成的，这些模型是使用每个城市的多年观察数据对其进行偏差校正的。所使用的方法使数据集成为第一个在极端温度的频率，持续时间和幅度中纳入未来气候中复杂变化的数据集。这些数据集在IEA EBC附件80“建筑物的弹性冷却”中创建，可以用于不同类型的建筑适应和弹性研究，以进行气候变化和热浪。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
建筑行业脱碳的政策策略。......
该研究探索了保持在预算范围内的替代途径，我们在报告“引导印度建筑行业走向净零排放未来的途径”（CSTEP，2024）中提出了两种广泛的方法。其中，一种是建筑主导的脱碳情景（BLS），重点是仅在建筑行业内进行干预，另一种是行业主导的脱碳情景（ILS），重点是与建筑行业有联系的行业（如水泥、钢铁、铝和电力）。BLS 需要更多地使用节能电器和屋顶光伏发电，并采用被动设计策略，这可能会大幅减少建筑行业的排放量，到 2070 年累计消耗剩余碳预算的 72%（与 BAU 情景中的超调相比）。
关于建筑物，地区，运输和能源密集型工业的灵活性和解决方案的技术报告
未来的德国能源供应有望主要或完全依赖于可再生能源。这种能源系统将需要的主要挑战是风能和太阳能光伏（PV）发电厂的高度波动性质，具有巨大的昼夜和季节性波动。在平衡供求的所有策略中，应优先考虑在没有中间存储或转换的情况下的电子，因为它往往具有降低成本和提高效率的效果。[1]假设预计每年4000–5000 h的不足需求负剩余负载。仍然，国内可再生电力发电将在一年中大部分时间内无法满足需求。因此，电力进口，国家和国际网格扩展，能源存储，跨部门整合以及灵活性选项至关重要。绿色氢被设想为可以作为能量载体的关键作用，该能量载体可以桥接不同的部门并实现能量产生和使用的时间解耦。
定义天气情况，用于基于模拟的当前和未来气候下建筑物的热弹性评估：巴西的案例研究
响应越来越严重的天气条件，建筑绩效和投资的优化提供了一个机会，可以在能源效率改造过程中考虑热弹性的共弹力。考虑到历史（2010年代），中期未来（2050年代）和长期未来（2090年代）典型的气象年份和热浪浪潮年，考虑到九种天气情况下，使用建筑物绩效模拟来评估建筑物的热弹性，以评估室内过热的风险。这样的分析基于结合六个集成指标的弹性概况。在巴西进行了一个由92座建筑物的地区进行的案例研究，并确定了改善热弹性的策略。结果反映了在气候变化背景下计划弹性的必要性。这是因为在当前条件下推荐的策略在将来可能不是理想的。因此，应优先考虑适应性设计。到2050年代，冷却能源消耗可能会增加48％，而过度过热的问题可能达到建筑物的37％。简单的被动策略可以大大减轻热应力。全面的热弹性分析最终应伴随着利益相关者的目标，可用资源和规划范围的全面反映，以及假定的不弹性的风险。
节能建筑中可再生能源的使用
摘要。本文关注的是世界可再生能源的发展问题。本文介绍了俄罗斯太阳能和地热能的有效潜力。介绍了在建筑物中使用可再生能源技术的优势。考虑了将可再生能源发电厂引入建筑围护结构的例子。以俄罗斯两个城市的三层住宅楼为例，对太阳能外墙发电厂与薄膜板的效率进行了比较分析。考虑了一些国家在可再生能源方面的国家政策监管方法。本文提供了欧盟和俄罗斯总能源平衡中可再生能源百分比的可比数据。