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World File Search System居住者
IAMM-居住者手册-已更新。......
2 楼和 3 楼座位区、靠近 1 楼和 2 楼休息区（货运电梯对面）以及地面和 3 楼休息区内。有单独的容器：“垃圾填埋场”用于不可回收物、脏容器和餐巾纸；“纸”用于无干粮/无蜡纸制品；“塑料和罐头”用于 1-7 号塑料、铝罐和钢罐。
居住者与立面的互动
随着嵌入式传感设备和自动化或智能建筑组件的广泛使用，人们对居住者与建筑控制和自动化系统的互动越来越感兴趣，这些设备可以将建筑控制策略与以居住者为中心的数据相结合，从而提高居住者的满意度并降低能源消耗。一个特别令人感兴趣的领域是居住者与所谓的自动化外墙之间的互动策略，例如动态遮阳设备和可切换玻璃。居住者-外墙互动往往具有破坏性，并导致不满，因为相互竞争的要求之间存在冲突，例如能源效率和室内环境质量。为了解决这些冲突，需要多个学科的专业知识，包括行为科学和建筑物理学，但缺乏共同的研究框架阻碍了不同专业领域之间的知识转移。本文回顾了现有的关于居住者与外墙、建筑物和自动化系统互动的多学科研究，并提供了一种新的居住者-外墙互动分类方案。该方案基于对居住者和外墙之间的互动场景的广泛回顾，本文对此进行了总结。该分类方案在以下方面取得了成功：1）通过阐明组件之间的关系来捕捉互动场景的多学科性质；2）识别互动场景之间的相似性和特征；3）了解研究差距。本文提出的分类方案有可能成为该领域多学科研究界的有用工具。审查还表明，需要进行更多研究来描述居住者与智能建筑组件互动的整体和多学科影响。
认证备忘录 居住者载重条件...
型号合格证持有者颁发的设计规范通常要求考虑集中载荷，这不仅是为了解决乘客和机组人员的潜在安全问题，也是为了证明内饰部件的坚固性和性能水平。根据所考虑的情景类型和相互作用，此类载荷可能被称为“滥用载荷”或“辅助载荷”。通过结合设计考虑和符合特定要求，可以实现对乘员的保护。必须注意的是，现有的认证规范并未一致地解决集中载荷在客舱内饰认证中的应用问题。事实上，CS-25 修正案 21 明确要求仅对大型玻璃物品（参考 AMC 25.603(a)）和大型显示面板（参考 AMC 25.788(b)）进行滥用载荷测试。
近零能耗建筑中居住者行为对蓄电池充电状态的影响
摘要。发展近零能耗建筑 (nZEB) 是许多国家在未来几年设定的目标。为了实现这一目标，需要现场发电，而使用光伏和储能系统是一种可能的策略。因此，这项工作的目的是评估居住者行为对 nZEB 的电池储能系统 (BESS) 的影响。本研究以位于大学校园内、由不同居住者使用的轻质结构 nZEB 为例。案例研究中有 12 个位于根部的 PV 和来自电动汽车 (EV) 的二次 BESS。监测系统由内部 T、RH、CO 2 和能量传感器以及外部现场气象站组成。研究从对现场光伏发电和储能支持政策的最新回顾开始。随着不同的居住者行为应用于测试建筑，获得了不同的存储电荷曲线。总的来说，我们考虑了三种居住者情况，其中一种基本情况是无人居住。居住者的行为表明，它独立于室内温度的影响，决定了 BESS 的充电状态。在设计建筑物之前，了解居住者情况的必要性得到了加强。
基于人工智能 (AI) 的多区域商业建筑以居住者为中心的供暖通风和空调 (HVAC) 控制系统
摘要：建筑物占全球能源消耗的近一半，而暖通空调 (HVAC) 系统消耗了约 40% 的总建筑能源。传统的 HVAC 控制器无法应对占用率和环境条件的突然变化，因此能源效率低下。尽管传统楼宇自动化系统的建筑热响应模型过于简单，占用传感器也不精确，但对更高效、更有效的无传感器控制机制的研究仍然完全不够。本研究旨在开发一种基于人工智能 (AI) 的以占用者为中心的 HVAC 制冷控制机制，该机制不断改进其知识，以提高多区域商业建筑的能源效率。这项研究使用了土耳其伊斯坦布尔一家购物中心两年的占用率和环境条件数据。研究模型包括三个步骤：预测每小时占用率、开发新的 HVAC 控制机制以及通过模拟比较传统和基于 AI 的控制系统。确定商场占用率的因素后，使用真实数据和人工神经网络 (ANN) 进行每小时占用率预测。借助上一阶段获得的占用率数据、建筑特征和实时天气预报信息，开发了一种无传感器 HVAC 控制算法。最后，使用 IDA 室内气候和能源 (ICE) 模拟软件对传统和基于 AI 的 HVAC 控制机制进行了比较。结果表明，将 AI 应用于 HVAC 操作可节省至少 10% 的能耗，同时为居住者提供更好的热舒适度。本研究的结果表明，所提出的方法可以成为可持续发展的非常有利的工具，并且随着方法的改进，也可以用作独立的控制机制。
考虑使用物联网和实际大数据的智能家居居住者行为的全面能源管理应用方法
摘要 - 物联网最深远的用例之一是智能电网和智能家庭操作。智能家庭概念使居民可以通过最小的损失和自我参与来控制，监视和管理其能耗。由于每个房屋的生活方式和能源消耗都是独一无二的，因此管理系统需要有关居住的能源消耗行为模式的背景知识，以进行更准确的计划。要获得此信息，必须处理与居民消费记录有关的数据。这项研究试图提供一个最佳分散管理系统，该系统由可互操作的部分组成，用于预测，优化，调度和在智能家庭上实施负载管理。使用光伏生成（PV）和电动汽车（EV）的4年间隔1分钟的间隔4年间隔的实际数据比较不同的预测模型，预测了不可控制的载荷以及在不同场景中采用确定性方法，该系统使用混合的插座线性计划（MILP）与最初的能量成本相比，将混合的直线线性编程（MILP）与最佳的成本相比，将其与最佳的成本进行了比较。结果表明，由于预测的高精度，提出的系统具有可靠的性能，并导致能源效率提高，能源成本降低（高达62。05％），降低峰与平均比率（PAR）（最多44。19％）和减少标准偏差（SD）（最多19。70％）的净消耗。索引术语 - 智能家庭，时间序列预测，MILP优化，深度学习，负载调度，能量管理。
第二庭，内院，巡回法庭
“4.1 本协议应在居住者的庇护申请确定后终止，但须根据本协议第 4.2 条的规定送达书面通知。4.2 Serco 可通过向居住者送达书面通知终止本协议，通知中应说明终止的日期和时间以及原因。”
可持续性-15-09489.pdf
摘要：实现区域供热网络热需求灵活性的低碳方案包括智能家居技术 (SHT)，该技术可以通过响应公用事业信号并考虑家庭偏好来自动控制供热。本研究通过实证研究了居住者在供暖实践中如何使用 SHT 控制空间供暖。该研究基于对丹麦智能家居居住者的深入访谈和家庭参观。结果表明，(1) 实践知识、(2) 控制观念和 (3) 日常生活的时间方面对于居住者如何使用 SHT 控制空间供暖特别重要。此外，结果还显示了居住者在失控时的行为。数据表明，使用 SHT 控制空间供暖的方式多种多样，显示了家庭的物质性、居住者所依赖的实践知识的重要性以及他们赋予“家常”实践的意义之间的动态关系。由于 SHT 依赖自动化功能限制了人们积极参与控制空间供暖，本文提出的研究结果强调了空间供暖的控制不仅仅是控制能力，还涉及家庭内外社会实践的动态。根据研究结果，本文为未来的 SHT 解决方案提出了四个具体的设计和政策含义。
摘要小册子
在建筑信息模型 (BIM) 的发展过程中，建筑的数字表示变得越来越详细。同样，建筑性能模拟 (BPS) 的主要关注点是建筑行为的虚拟演绎。当然，将 BIM 与 BPS 结合的大部分努力都集中在 BPS 继承 BIM 中捕获的几何和语义建筑属性的方法上。但这些属性主要是静态的。因此，BIM 中捕获的建筑物几何和结构的构成要素很少是动态的。然而，尽管建筑物的经典表示可能主要涉及静态元素，但建筑物本身却在高度瞬态的边界条件下运行，包括外部（即微气候）和内部（居住者的存在和行为）。因此，从动态角度增强 BIM 模型的冲动经常源于 BPS 的发展。从历史上看，BPS 的早期发展侧重于物理（例如热、视觉、声学）现象的建模方法。这伴随着与外部边界条件有关的高分辨率数据集。在此背景下，建筑物居住者的高分辨率模型的开发是一个相对较新的关注点。因此，不能说该领域的技术水平已经足够成熟。因此，本贡献探讨了识别和实施该领域更稳健解决方案的必要条件。为此，概述了对三个基本论述层次的系统考虑：i）基础理论层次（关于室内环境条件的居住者要求的结构化领域知识来源）；ii）本体论层次（用于可互操作地表示和交流居住者及其行为的共享模式）；iii）应用层次（与居住者有关的本体论简化过程的计算实现）。鉴于这一概念背景，本文提出了一种理论驱动的本体论提案。
利用神经科学进行建筑决策
摘要。建筑决策过程的历史演变是多方面的，通常优先考虑居住者福祉以外的因素。该研究承认个人的独特需求和偏好，旨在揭示建筑空间如何引发不同的情绪反应，以及其对居住者大脑的影响。这项研究致力于探索神经科学工具为建筑师提供的可能性，加深对居住者与其建筑环境之间复杂关系的理解。它旨在研究可穿戴神经科学设备在建筑实践中的历史应用，确定分析关键建筑参数的有效方法，并评估建筑师独立使用神经科学工具的潜力和局限性。通过这些调查，该研究旨在全面了解神经科学与建筑相结合的实用性和有效性，最终增强建筑的决策设计过程。