HVAC dan AI adalah penukar permainan untuk pejabat masa depan
Ada masanya penggunaan ruang pejabat boleh diramal dan konsisten.
Daripada rutin Isnin hingga Jumaat, 9 hingga 5, banyak perniagaan hari ini menggunakan pendekatan hibrid untuk kerja jauh dan kehadiran di tapak. Ini menyebabkan banyak ruang tidak digunakan pada siang hari, manakala yang lain diduduki sepenuhnya.
Aspek lain juga telah berubah. Keselesaan dalaman di ruang komersial bukan lagi sekadar panas atau sejuk. Kualiti udara dan peraturan persekitaran dalaman kini menjadi isu kesihatan dan keselamatan. Pada masa yang sama, penyahkarbonan bangunan menjadi keutamaan kerajaan.
Bagaimanakah pemilik bangunan dan pengurus operasi mereka bertindak balas terhadap perubahan pantas ini sambil memperlahankan atau malah mengurangkan penggunaan tenaga dan pelepasan karbon.
Tetapi, adakah itu benar-benar berlaku
Kebanyakan pemilik dan pengurus ruang komersial sudah biasa dengan beberapa teknologi canggih sistem HVAC. Bangunan baru dalam pembinaan atau dirancang mengambil kira teknologi terkini. Walau bagaimanapun, beribu-ribu bangunan sedia ada tidak berubah secepat itu.
Pemilik mungkin keberatan untuk melabur dalam kawalan alam sekitar untuk bangunan lama kerana kos, masa henti semasa pemasangan dan bimbang tiada pulangan kewangan. Hanya apabila sistem mekanikal gagal, atau peraturan penyahkarbonan tempatan berubah, kawalan iklim dalaman yang terkini akan dipertimbangkan. Pemahaman yang lebih baik tentang gambaran ekonomi penuh sekitar pengurusan HVAC terkini adalah perlu.
Pakar dalam bidang PropTech berkata bahawa kecerdasan buatan (AI) akan digunakan pada masa hadapan untuk mengesan, memantau dan mengawal sistem di dalam bangunan.
Kajian 2022 daripada Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL) menyimpulkan: “Mencapai matlamat penyahkarbonan yang agresif memerlukan langkah asas untuk mengurangkan jejak karbon bangunan sedia ada Untuk perniagaan yang menyediakan kawalan Pemanasan, Pengudaraan dan Penyaman Udara (HVAC). pengoptimuman berterusan dan dinamik bagi teknologi bangunan pintar baharu yang menjanjikan untuk memajukan operasi bangunan untuk kawalan ternyahkarbon, cekap dan fleksibel ”
LBNL pada bangunan abad ke-20 di Washington, DC Kajian lapangan selama dua tahun telah dijalankan ke atas. Bangunan 12 tingkat, 300,000 kaki persegi pada pertengahan 1960-an. Bangunan itu sudah mempunyai beberapa sistem pengurusan bangunan yang diintegrasikan ke dalamnya, jadi peningkatan sistem yang lengkap tidak diperlukan.
Disebabkan COVID, bangunan tersebut mengalami kadar penghunian yang berbeza-beza sepanjang tempoh kajian. Ini memberi platform operasi bangunan berasaskan awan Nantum OS Data Preskriptif peluang untuk memahami cara keadaan penghunian yang berbeza mempengaruhi ruang dalamannya.
“Platform menggunakan data penghunian, model terma dan algoritma pembelajaran mesin untuk melaksanakan pelarasan kelajuan kipas, penutupan dan urusniaga harian yang optimum untuk unit pengendalian udara (AHU) pada setiap tingkat semasa pandemik.”
Sebagai contoh, menggunakan 22 kaunter penghunian (dua setiap tingkat), adalah mungkin untuk melaraskan tahap haba di kawasan kosong atau ruang yang diduduki, dengan mengambil kira haba yang dikeluarkan oleh tubuh manusia.
Teknologi ini mengurangkan masa operasi hari kerja AHU lebih daripada tiga jam dan mengurangkan kelajuan kipas waktu makan tengah hari lebih daripada 10%. Membenarkan pelarasan pada sistem pemanasan dan penyejukan, mengurangkan kos operasi keseluruhan sebanyak 6%. Versi terkini perisian kini boleh melaraskan pemanasan dan penyejukan berdasarkan ketersediaan tenaga boleh diperbaharui, mengurangkan jejak karbon bangunan.
Menurut Jabatan Tenaga A.S., “Sejak 50 tahun yang lalu, penggunaan elektrik bangunan telah berkembang secara mendadak sebagai bahagian penggunaan elektrik tahunan A.S., daripada 25% pada 1950-an kepada 40% pada awal 1970-an. , lebih daripada 76% menjelang 2012. ”
Sebagai contoh, kos penyejukan komersial boleh dikurangkan sebanyak 78% dengan menggunakan dinding, tingkap dan peralatan pemanasan dan penyaman udara yang paling cekap tenaga.
Selain penjimatan semata-mata, ia juga penting untuk diingat bahawa dalam bangunan yang sihat terdapat penghuni di sana. Mereka yang mempunyai sistem HVAC yang cekap dan ditala dengan betul akan mengambil masa kurang hari sakit.
Apabila pertimbangan kesihatan diambil kira, kos untuk menambah baik persekitaran dalaman boleh ditimbang dengan sewajarnya berbanding manfaat kesihatan dan produktiviti. Ini menjadikan seni bina pada asasnya alat sumber manusia.
Atas ialah kandungan terperinci HVAC dan AI adalah penukar permainan untuk pejabat masa depan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
