创新带来的凉爽——辐射各类纺织终端产品的“三冷效应”技术

正在斯潘科斯公司工作期间,美国纺织技术企业家玛丽·卡特勒·卡尔布对纺织技术产生了浓厚的兴趣。可他怎么也不舒心,因为在美国没有创新就意味着死亡。令他十分好奇的是,世界纺织业已有数千年的历史,竟无人能研发出无形的凉爽型纺织品。卡尔布认定,真实凉爽型技术已成为世界纺织业最需要的技术。他很快把自己的理念带到了中国台湾的一家纺织研发企业,于是brrr°诞生了。     

基于YOLOv4的新冠疫情感染者行迹识别

针对新冠疫情防控期间下对于已公布新冠疫情感染者在路口,火车站等场所下的行踪轨迹识别问题,本文基于YOLOv4目标检测模型,结合Mosaic数据增强和标签平滑,对该场所下的行人进行检测并记录下感染者在当前场所行踪,从而实现感染者行迹识别.     

基于太阳得热建筑布局对超低能耗居住建筑的影响分析

以一栋18层超低能耗居住建筑为例,应用DeST软件建立三维模型,在不同的热工分区下分析基于太阳得热的建筑布局对目标建筑供暖年耗热量和供冷年耗冷量的影响,结果表明在不同的建筑布局下,太阳得热成为影响建筑供暖年耗热量的重要因素.     

基于混合神经网络的光伏电量预测模型的研究

精确的光伏发电量预测对光伏发电系统的安全运行有重要的作用。然而,由于太阳能的不稳定性、间歇性和随机性,现有光伏发电量的短期预测模型存在预测误差大、泛化能力低等问题。因此,提出一种混合神经网络和注意力机制的分布式光伏电站电量短期预测模型(A-HNN)。利用残差长短期记忆网络与扩展因果卷积相结合提取数据的时间和空间特征,加入注意力机制增强特征选择,给出一种改进的混合神经网络模型。根据发电量数据时间序列本身的特性,选取以日为周期的时间序列数据。最后,通过实验与近期其他模型对比,结果表明在同等条件下此混合模型可以大幅提高光伏发电量预测的精度。     

内置保温系统在严寒寒冷地区被动式超低能耗建筑的模拟研究

采用Flixo软件对内置保温系统层间结构受力挑板热桥部位进行模拟研究,得出挑板外侧无保温、挑板外侧粘贴不同保温材料及上下延伸不同尺寸、挑板厚度不同等构造做法下的线性热桥值和内表面温度,及其变化规律;采用DeST软件针对被动式超低能耗建筑能效指标模拟得到能耗计算时较合适的外墙传热系数限值,进而反推得到内置保温系统用于严寒寒冷地区被动式超低能耗建筑中的可行性方案.