brandy的博客

本文探讨了基于深度强化学习（DRL）的智能建筑能源效率与热舒适性协同优化系统。采用深度Q网络（DQN）算法，结合连续状态空间下的热模型与用户行为模型，构建了以最小化能耗和热不适为目标的认知控制系统。通过设定不同权重系数αC和αE，评估控制器在多种场景下对能源消耗与用户舒适度的平衡能力。实验结果显示，在αE较高时系统显著降低能耗并维持可接受的室温，而αC主导时则优先保障热舒适但能耗上升。研究验证了DRL在HVAC控制中的有效性，并提出了未来优化方向，为智能建筑节能与舒适性管理提供了可行方案。

本博文提出一种基于深度强化学习（DRL）的认知控制系统，用于智能建筑中的能源管理与热舒适度优化。通过结合环境参数与用户对HVAC系统的实际干预反馈，构建‘人在回路’的控制模型，并采用深度Q网络（DQN）算法训练控制器，在降低能源消耗的同时提升居住者舒适度。研究以办公室风机盘管系统为案例，利用数字孪生与模拟实验验证方法有效性。结果表明，该方法相比传统控制策略可节能20%-30%，并显著减少热不适感，具备良好的实用性和扩展潜力。

本案例研究展示了基于COGITO平台的认知型智能负载调度系统在认知建筑中的应用。通过在特制面板上模拟公寓负载，结合实时光伏生产数据与动态能源成本，系统实现了对可控与不可控负载的远程自动化调度。利用MQTT、InfluxDB和Grafana构建的软件基础设施支持数据采集、存储与可视化，Omnia Meter定制固件增强了光伏数据获取与负载缩放能力。实验结果表明，该系统能有效降低能源成本、避免用电峰值，并最大化自产能源利用率。仪表板提供多维度监控，涵盖调度执行、能源交换、成本分析等。系统具备良好的可扩展性，支持

本文探讨了智能建筑中照明、遮阳与负载调度的关键技术，重点分析了基于强化学习的以人为中心的控制策略及其在提升用户舒适度和能源效率方面的应用。介绍了COGITO认知平台与Omnia Energia设备集成的实际案例，展示了物联网、边缘计算与云计算协同下的高效能源管理系统。文章还对比了传统控制与智能控制技术的优劣，讨论了系统架构优势，并展望了未来智能化、集成化和绿色化的发展趋势，同时指出了当前面临的技术、用户接受度和标准化挑战。

本文提出了一种基于以人为本的强化学习的照明与百叶窗控制系统，通过引入人类用户反馈来优化视觉舒适与能耗平衡。系统采用Q-学习算法，结合动态调整的视觉舒适模型，利用帕累托改进机制根据用户投诉自适应更新光照舒适区间的上下阈值（FL和FH），实现个性化与群体偏好的兼顾。控制器通过状态变量（舒适感、灯光、百叶窗）和多维动作空间进行决策，奖励函数综合考虑舒适性（权重80%）与节能（权重20%）。案例研究表明，系统能在不同光照条件和用户数量下快速学习并维持舒适节能的室内环境，具备良好的自适应性和恢复能力。未来发展方向包括

本文探讨了智能室内环境与以人为中心的强化学习在照明和百叶窗控制中的融合应用。通过物联网技术，智能系统实现了灯光、噪音和人员状态的实时管理，并结合活动流程提供自动化服务。同时，引入基于Q-学习的强化学习方法，利用马尔可夫决策过程优化建筑能源消耗与用户舒适度。文章还分析了当前系统的运行机制与未来改进方向，包括功能扩展和疫情安全保障，展望了智能化、个性化建筑的发展前景。

本文介绍了智能会议室系统的关键管理要素、应用组件及管理策略，涵盖温度与通风控制、噪音管理、人员验证等功能。系统由传感器、执行器和软件组件协同工作，实现环境舒适性、安全性和高效性。文章还分析了系统的集成化、人工智能应用、远程协作和绿色节能等未来发展趋势，并探讨了技术复杂性、数据安全和成本投入等挑战。

本文提出了一种基于物联网和人工智能的室内智能环境管理方案，重点应用于智能会议室（SMR）的设计与实现。通过集成认知摄像头、环境传感器和执行器，结合计算机视觉与深度学习技术，系统能够自动管理会议全周期活动，包括活动创建、会前准备和会中智能调控。核心功能涵盖人员行为识别、手势检测、社交距离合规性验证、智能灯光调节及室内环境舒适度控制，有效提升会议效率、能源利用率与公共卫生安全水平。该方案为未来智能化办公空间提供了可扩展的技术框架。

本文探讨了认知建筑中结构健康监测（SHM）与人工智能（AI）技术的融合应用，介绍了建筑损伤评估方法、智能空间的发展背景与特征，并以意大利Scigliano的一座建筑为例，详细描述了BIM模型的构建、传感器系统的部署及数据采集分析流程。通过建立数字孪生体，实现对建筑状态的实时监测与预测性维护，推动建筑向具备损伤定位、评估与预测能力的认知型建筑发展。未来结合动态GIS与无人机应急响应，有望提升灾害下的智能管理与救援效率。

本文探讨了边缘智能在抗击COVID-19中的应用，通过智能自助餐厅案例展示了基于云微服务架构和Docker部署的实时环境监测系统；同时深入分析了建筑结构健康监测（SHM）技术，涵盖其目的、阶段、监测方法及人工智能在损伤检测、定位与预测中的应用。重点介绍了机器学习、深度学习和支持向量机在桥梁等基础设施监测中的实际案例，展望了未来技术在公共卫生与工程安全领域的融合与发展。

本文介绍了一种基于边缘智能与云计算协同的智能餐厅系统，用于应对大学校园内COVID-19的传播风险。系统在终端设备层采用Arduino和DHT11传感器采集环境数据，通过Raspberry Pi在边缘层实现本地数据处理与LSTM模型预测，减少对云端依赖；云层基于DigitalOcean平台，采用Docker容器化部署微服务，提升系统可扩展性与维护性。系统支持自动化部署、QR码人员登记、实时警报与远程控制，已在卡拉布里亚大学多个餐厅部署。通过Uppaal验证系统行为，确保可靠性，并在准确性、响应时间和容错性方

本文介绍了基于长短期记忆网络（LSTM）的房间占用预测方法及其在智能大学校园咖啡厅中的边缘智能抗疫应用。通过在不同数据集上优化LSTM模型参数，实现了高精度的占用检测与预测，并结合边缘计算架构，构建了实时监测环境参数和人员行为的闭环控制系统。系统采用多种物联网技术，如DHT11传感器、Arduino、Raspberry Pi、Node-RED和MQTT等，有效提升了疫情防控能力。结果表明，该方案在准确率和响应速度方面表现优异，为智能建筑与公共卫生安全提供了可行的技术路径。

本文提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的房间占用预测方法，涵盖占用检测与未来状态预测两类任务。针对不同数据集的特点，采用数据归一化与非均匀时间序列转换策略进行预处理，并构建三层LSTM模型进行训练。为应对类别不平衡问题，引入焦点损失和权重平衡技术以提升模型性能。在两个真实环境数据集上开展实验，结合准确率、精确率、召回率、F1分数和RMSE等指标评估模型效果。结果表明，该方法能有效利用多源传感器数据进行房间占用状态建模，具有良好的应用潜力，可广泛用于智能建筑管理、安全监控与资源优化等领域。

本文介绍了一种基于LSTM的房间占用预测方法，旨在通过分析环境数据（如温度、湿度、CO2浓度、光照等）实现对房间占用状态的准确预测，进而推动智能建筑的节能与高效管理。文章详细阐述了系统架构、组件构成、数据处理流程及LSTM模型训练方法，并展示了在真实场景中的实验结果，验证了该方法在准确率、召回率和F1值方面的优越性能。该技术可广泛应用于智能建筑、智能家居和办公室管理中，具有节能高效、提升舒适度和实时响应等优势。未来可通过优化模型结构和融合多源数据进一步提升智能化水平。

本文介绍了一种基于智能控制逻辑的遮阳系统，旨在优化建筑能源效率与室内视觉舒适度。系统根据室温、太阳位置和人员占用情况动态调节百叶窗角度，结合可调光LED或荧光灯照明，在不同季节和使用场景下实现太阳能热增益与人工照明能耗的最优平衡。通过EnergyPlus对意大利南部气候条件下的房间进行全年模拟，结果显示：在可变占用情况下，该系统显著降低制冷能耗（最高节省559.6 kWh），并在使用LED照明时实现最大照明节能；经济分析表明，采用LED配合智能控制可带来高达30.8%的经济节省。该系统适用于各类建筑场景，具

本文介绍了一种基于物联网控制的太阳能遮阳系统，通过自动化调节威尼斯百叶窗的板条角度，优化建筑的能源消耗与居住者的热舒适度及视觉舒适度。系统结合传感器数据（如温度、光照、太阳辐射）和边缘计算技术，针对有无居住者两种场景设计了精细化的控制策略，并集成人工照明管理以提升整体能效。案例研究以意大利科森扎为例，分析不同使用模式和照明类型下的节能效果，结果表明该系统在降低能源消耗和提高舒适性方面具有显著优势，适用于未来智能建筑的发展需求。

本文探讨了基于聚合编程的定制化建筑管理模拟与应用，利用FCPP框架在图形模拟器中实现对MLAB2实验室场景的建模。通过82名虚拟人员的动态行为、可穿戴设备间的BTLE通信及多状态转换机制，研究局部舒适度感知与优化策略。文章分析了通信设置对数据传输的影响、人员状态与舒适度的关系，并提出在eLux实验室实际部署的挑战与解决方案。未来方向包括智能化环境自适应、用户参与游戏化以及BIM集成，旨在提升用户体验、节能效率与建筑智能化水平。

本文探讨了聚合编程技术在定制化建筑管理中的应用，结合物联网范式实现室内环境参数的实时监测与多设备协同。通过五层ICT基础设施架构，集成温度、湿度、CO₂、照度等传感器数据，并利用FCPP库在嵌入式系统上实现场演算，支持用户定位、反馈收集与动态环境调控。以布雷西亚用例为基础，展示了基于UWB可穿戴设备的自主定位与聚合函数在温度信息广播、反馈持久化和数据收集中的具体实现。文章总结了聚合编程在简化系统设计、提升适应性、增强数据处理能力方面的优势，分析了资源限制、通信稳定性、数据安全等挑战及解决方案，并展望了其与人

本文探讨了音频分析系统与聚合编程在安全与建筑管理中的应用。音频分析系统利用Raspberry Pi和ReSpeaker模块实现声音事件的实时监测与响应，适用于自由/受限房间及住宅场景的安全管理；而认知建筑通过BIM与物联网结合，基于用户反馈和环境数据实现自适应调控。文章以eLUX实验室为例，展示了系统架构与工作流程，并提出两个系统融合发展的趋势，未来将推动更智能、安全、节能的建筑环境。

本文探讨了在认知环境下利用音频分析技术增强安全性的完整系统架构。从音频基础概念出发，详细介绍了认知麦克风的工作原理及其提供的位置与分类信息，阐述了基于AI的音频处理流程，包括参数选择、降噪归一化和声音分类。文章强调了隐私保护的重要性，提出了最小信息内容定义与数据导出策略，并分析了硬件性能需求及优化方向。通过分布式部署与双通道通信机制，系统可实现实时跟踪与事件响应。最后，结合执行器设计与未来技术发展，展望了音频分析在智能安全领域的广泛应用前景。

本文介绍了一个基于边缘AI的认知环境视频会议与音频安全系统。系统以Jitsi为核心构建安全高效的音视频通信平台，集成基于Web的文件管理和邮件处理组件，实现会议内容自动化获取与共享。通过麦克风阵列与ODAS、YAMnet等开源工具结合，系统可在本地完成音频采集、方向定位、能量计算与声音分类，并支持语音转录与异常事件检测。强调音频数据在设备端处理以保障隐私，避免网络传输泄露风险。系统可与认知建筑框架协同，实现智能安防响应，适用于家庭、商业场所等场景，未来有望融合更多AI与物联网技术，提升智能化水平。

本文探讨了物联网认知环境中的关键技术与实际应用，涵盖无线传感器网络（WSN）和城域网（MAN）的架构、特性及设计挑战，并通过意大利科森扎市智能街道网络案例展示了网状网络的实际部署。文章还介绍了基于SSL VPN的‘集线器-辐条’架构在地理分布式传感器网络安全互连中的应用，以及利用Jitsi、Node.js、Nginx和getmail构建智能视频会议系统的方法。最后总结了各项技术的优势与未来在智能家居、交通和工业自动化等领域的应用前景。

本文探讨了智能建筑中基于居住者需求的认知系统设计，重点分析了热湿、声学和光照等舒适度需求的分类与技术实现路径，并结合GDPR框架深入研究了数据处理中的隐私保护问题。针对科学研究中的数据分类与合规操作，提出了数据处理流程与应对策略，同时就市场需求与数据保护之间的矛盾，提出技术创新、共享机制与法律完善等平衡方案，旨在推动智能建筑与数据安全的协同发展。

本文探讨了科技与城市发展的共生关系，通过城市、郊区和项目示范地的多尺度分析方法，深入研究居民在mobility、安全、科技基础设施等方面的需求。结合民族志研究，提出了‘理想技术’的十大特征，强调技术应尊重用户节奏、提升环境控制力、促进可持续性并满足真实生活需求。文章还分析了城市科技发展面临的数字鸿沟、隐私安全等挑战，以及提升运行效率、促进创新和社区融合的机遇，为未来智慧城市的规划与技术设计提供了以人为本的参考框架。

本文探讨了物联网智能环境中的边缘缓存技术、认知建筑中个体与社区权益的保障，以及相关法律框架的构建。通过边缘缓存提升数据处理效率，结合认知建筑中的跨学科研究与实地调研，分析技术对生活质量的影响，并在国际与国内法律背景下探讨建筑智能化与可持续发展的融合路径。研究还关注GDPR在新技术环境下的数据保护有效性，提出未来更智能、安全、绿色建筑系统的发展方向。

本文综述了物联网（IoT）边缘缓存技术的研究现状，并展望了其在6G网络中的发展趋势。文章首先介绍了基于内容流行度的多种缓存策略，包括MPC、FGPC、BEP及协作式缓存方法；随后探讨了面向能量受限设备的能量驱动缓存方案，强调缓存对延长物联网设备寿命的作用；接着分析了针对瞬态数据的新鲜度驱动缓存机制，涵盖仅基于新鲜度和多标准融合的方法；最后，面向6G提出三大研究方向：NDN与SDN的协同、联合计算与缓存，以及基于人工智能的智能缓存策略，指出通过AI赋能和网络架构创新可显著提升边缘缓存的效率与智能化水平。

本文深入探讨了物联网智能环境中的边缘缓存技术，分析了IoT内容与设备的独特特性，如局部性、流行性、新鲜度和小尺寸，以及设备的异构性与能量限制。文章综述了传统边缘缓存设计的集中式、分布式与混合式方法，并介绍了基于流行性、能量和位置的缓存策略。进一步，文章引入以NDN为代表的颠覆性普适边缘缓存架构，阐述其在以数据为中心的网络中实现分布式缓存的机制，并分类总结了针对IoT场景的自主式与协作式缓存策略。最终强调应根据实际需求综合选择合适的缓存方案，以提升物联网系统的性能与效率。

本文探讨了物联网智能环境中云计算、边缘计算与雾计算在智能建筑中的应用，分析了HVAC系统、健康监测和远程监测等典型场景的技术架构与优势。文章重点阐述了边缘缓存的需求与策略，比较了传统与新型网络范式下的缓存方法，并结合6G、命名数据网络（NDN）和软件定义网络（SDN）展望未来发展方向。同时，对智能建筑中多层级计算模式的选择依据进行了系统梳理，提出了应对网络安全、数据隐私和系统集成挑战的建议，为构建高效、安全、绿色的智能建筑体系提供了全面的技术视角与发展路径。

本文探讨了物联网赋能的智能建筑中云、雾和边缘计算技术的应用与优势。详细分析了边缘计算的成本效益与可扩展性，雾计算的分布式架构与低延迟特性，以及二者在智能建筑中的协同作用。通过对比三种计算模式的特点，阐述了它们在数据处理、能效优化和系统设计中的互补关系，并提出了智能建筑设计框架的关键考虑因素，包括网络连接、通信协议、安全隐私和可扩展性，为实现高效、智能的建筑环境提供了全面的技术视角。

本文探讨了云计算、边缘计算和雾计算在物联网认知建筑中的应用。介绍了云计算的定义、特征、服务与部署模型，及其在智能建筑中的优势；分析了边缘计算的分布式处理、低延迟、高安全性等特点，并阐述了边缘与云计算的协同机制；引入雾计算作为中间层，提升系统响应速度与数据安全；最后讨论了技术选型的关键因素及未来融合发展趋势，旨在为认知建筑的智能化运营提供全面的技术支持与解决方案。

本文介绍了基于COGITO平台开发的室外认知应用，包括智能停车服务和天气状况监测服务，展示了物联网技术在认知建筑中的实际应用。同时探讨了云、雾、边缘计算在认知建筑中的协同作用，分析了其在数据处理、实时响应和系统效率方面的优势。通过结合人工智能、BIM标准与KNX协议，认知建筑能够实现对居住者行为的理解与智能决策，推动建筑向更高效、安全、舒适的方向发展。

COGITO是一个用于开发认知环境（CE）的模块化平台，基于Java技术构建，支持云/边缘协同的分布式架构。平台通过虚拟对象、多智能体容器、认知API、区域、资源管理、数据管理和移动性管理等模块，简化了复杂服务与人员交互系统的设计与实现。其在安全、舒适和能源优化等领域具有广泛应用，已在意大利ICAR-CNR大楼部署多个传感器和执行器进行验证。典型应用包括热舒适度管理、占用预测、空气质量控制和智能会议室，实现了基于深度强化学习、神经网络和实时数据分析的认知决策，提升了室内环境的智能化水平。

本文探讨了物联网边缘解决方案在推动认知建筑发展中的关键作用。认知建筑通过融合物联网、边缘计算、云计算和人工智能技术，具备学习、推理、适应和协作能力，能够提升居住者的舒适性、安全性与建筑能效。文章介绍了COGITO平台的技术架构与应用流程，并展示了其在ICAR-CNR总部的实践案例。同时，分析了认知建筑在安全、能源、空间管理等领域的多场景应用，总结了其技术优势，并展望了未来发展方向及面临的挑战，强调多学科协作与技术创新的重要性。