XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System节能
节能控制器彗星零Zigbee DHA-257
7.1基本设置，设置 ��������������������������������������������������������������������������������23 7.2功率配置 ����������������������������������������������������������������������������24 7.3恒温器配置 - ������农业研磨7.4 SW构建的属性id id id �������农业研耗7.5 PI加热要求属性。.������农业 �������农业研耗7.6错误，错误 ���������������������������������������������������������������������������������������25 7.7电流温度的设定值 ������农业研磨 �������农业研耗7.8属性报告报告 �����������������������������������������������������������������������������25
节能控制器彗星零蓝牙
6.1添加新的室，房间 �������农业研耗6.2添加新设备设备 - ������农业研耗6.3设置温度房6.4设备设置，设置 �������������������������������������������������������������������������������24 6.5客户服务服务 ����������������������������������������������������������������������������25 6.6使用设备，设备 �������农业研耗6.7附加功能 �������农业研耗6.8重置默认工厂设置的设置
通过先进的节能绿色建筑材料战略推动可持续建筑
绿色建筑融合了生态原则和可持续设计实践，对于开发能够最大程度减少环境影响和提高资源效率的建筑至关重要。本文献综述探讨了在多样化的设计策略和材料选择中有效实施这些实践的挑战。绿色建筑侧重于高效水系统、自然建筑技术和被动式太阳能设计等原则，以减少高达 30% 的能源消耗和 20% 的碳足迹。通过评估最近的研究，本综述强调了这些原则（包括朝向、自然通风和太阳能控制）如何有助于环境舒适性和可持续性，从而将能源效率提高约 25%。它还研究了绿色建筑材料、集成冷却系统和绿色屋顶在降低 15% 的总体能源使用和 10% 的运营成本方面的作用。本综述进一步探讨了主动和被动设计策略及其组合方法在改善建筑性能方面的有效性，组合策略可减少高达 40% 的环境影响。建筑信息模型 (BIM) 被认定为整合和分析绿色设计的关键工具，可使项目效率提高 20%，资源浪费减少 15%。审查最后建议采用一种综合方法，将先进的绿色材料、设计策略和 BIM 集成结合起来，以优化可持续发展成果并应对绿色建筑实施的挑战。
神经形态计算：推进节能人工智能......
神经形态计算代表了人工智能的一种变革性方法，利用大脑启发式架构来提高能源效率和计算性能。本文探讨了神经形态系统背后的原理和创新，这些系统模仿了生物大脑的神经结构和过程。我们讨论了这些架构在处理信息方面比传统冯·诺依曼模型更高效的优势，特别是在涉及模式识别、感官处理和自适应学习的任务中。通过将神经科学的概念与尖端硬件开发（例如脉冲神经网络和忆阻器）相结合，神经形态计算解决了人工智能应用中功耗和可扩展性的关键挑战。本综述重点介绍了最近的进展、正在进行的研究工作以及潜在的未来方向，说明了神经形态计算如何通过使系统不仅更快、更高效，而且还能够在动态环境中进行实时学习和决策来重新定义人工智能的格局。关键词：神经形态计算、节能人工智能、脑启发式架构、人工智能、神经网络、脉冲神经网络、低功耗计算、类脑处理、认知计算、硬件加速、机器学习、模拟计算、并行处理、自适应学习、边缘计算、生物启发系统、智能传感器、计算神经科学、突触处理、机器人应用、事件驱动计算、神经形态芯片、高效算法、弹性系统、自组织网络。
节能研究部
随着能源的加速，需要开发高效的能量转换技术。我们的小组专注于高温运行能量转化设备，并集中在固体氧化物燃料电池（SOFC）上，这些燃料电池（SOFC）以高效的方式将各种燃料（例如化石燃料和生物量）转化为电能，以及固体氧化物电解电池（SOEC），这些电池（SOEC），这些电池（SOEC），这些电池（SOEC）将造成的能量添加到较高的能量中，添加了高效果，添加了高级效果，高效率。特别是，在SOFC提高耐用性和可靠性的努力中，我们在与公司和大学合作中作为公共研究机构发挥了重要作用。将来，我们将通过对更高效的能源转换设备进行全面的研究和发展，包括开发用于固态离子学现象的评估技术，从而为低碳社会实现。
基于阶段的神经网络进行回流焊曲线预测和回流焊配方优化，以实现质量和节能
在回流过程中，放置元件的电路板上会形成焊点，因此回流炉腔内的温度设置对 PCB 的质量至关重要。不适当的温度曲线会导致各种缺陷，如裂纹、桥接、分层等。焊膏制造商通常会提供理想的温度曲线（即目标温度曲线），而 PCB 制造商则会尝试通过微调炉的配方来满足给定的温度曲线。传统方法是调整配方，使用热测量设备收集热数据。它调整温度曲线依赖于反复试验的方法，这需要花费大量时间和精力。本文提出了 (1) 配方初始化方法，用于确定用于收集训练数据的初始配方；(2) 基于阶段（升温、浸泡和回流）的输入数据分割方法，用于数据预处理；(3) 反向传播神经网络 (BPNN) 模型，用于预测所需的区域温度以减少实际处理曲线与目标曲线之间的差距；(4) 混合整数线性规划 (MILP) 算法，用于生成最佳配方以最小化温度设置。本文旨在通过一次实验实现所需空气温度的非接触式预测。MILP 优化模型利用了从预测结果中获得的上限和下限约束。该模型已通过不同的初始配方和不同的目标曲线进行了交叉验证。结果，在开始实验的 10 分钟内，生成的最佳配方将与目标曲线的匹配度提高了 4.2%，达到 99%，同时降低了 23% 的能源成本。关键词：回流热配方优化、机器学习、基于阶段的分割、反向传播神经网络（BPNN）、混合整数线性规划（MILP）。
节能建筑物代码-2023
巴基斯坦的建筑部门（住宅，商业和公众）在过去的二十年中一直在不断增长，占复合年增长率为12.3％。建筑业的这种持续增长，效率低下的能源消耗，较差的空气质量以及由于通货膨胀而降低的家庭收入，这表明政府和公共一级对能源效率，净零和绿色建筑物的需求不大。ECBC-2023提供节能建筑设计，使用节能设备，可再生能源，现有建筑物的改造，对电子活动和监视系统的支持。ECBC-2023的实施可以在我们的建筑部门能源消耗中大大减少（15-20％），并实现净零排放目标以减轻碳足迹。
PACE：RISC-V SoC 中适用于边缘计算应用的可扩展且节能的 CGRA
简介 ƒ 粗粒度可重构阵列 (CGRA) 可提供高能效，同时保持可编程性优势。 ƒ CGRA 是高效处理循环内核的理想选择，它允许它从 CPU 卸载重复循环函数，例如向量乘法或散列算法。 ƒ 它依靠编译器将给定的工作负载转换为数据流图 (DFG)，然后以实现最高能效的方式将其映射到硬件上。
建筑物中的节能措施（ECM）。 ...
节能措施（ECM）通常是为了立即福利而选择的，例如适合过去/当前的气候条件和快速的经济回报。然而，随着气候变化改变了他们设计的非常气候参数，这些ECMS的寿命会带来过时或无效的风险。本文提供了选择ECM时所需的远见，重点介绍了其在全球变暖下的长期生存能力。ECM讨论了包含的被动策略，例如建筑包络隔热和窗户设计，有效的HVAC和热泵等活动系统以及可再生系统。强调了针对本地气候，建筑类型和成本效益的特定于上下文特定的ECM选择。解决了影响全球变暖下广泛采用ECM的主要挑战和障碍，包括：1）考虑在ECM决策中长期有效性，因为最初有效的措施在将来可能会变得不利，而反之亦然； 2）考虑体现和操作影响的生命周期观点； 3）在气候变化的确定性下开发健壮的弹性建筑设计； 4）潜在的策略转移，例如从被动冷却技术过渡到主动冷却系统。与此同时，需要定期更新建筑法规和标准的政策干预措施，以保持与不断发展的气候条件的步伐，并吸引各种利益相关者平衡多个目标，包括环境，社会和人为因素。将气候变化纳入ECM实施的决策中，对于建立适应温暖气候的能量是至关重要的。