【摘 要】
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充分利用自然通风来提高室内热舒适是目前人们降低建筑能耗的重要方法。其中,对于窗户的操控,即开窗行为,是室内人员利用自然通风的主要方式。为此,为了在建筑设计阶段更好地
【机 构】
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长安大学建筑工程学院; 北京住宅建筑设计研究院有限公司; 绿色建筑环境与节能技术北京市重点实验室; 宁波诺丁汉大学;
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划“建筑全性能联合仿真平台内核开发”(2017YFC0702202)
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充分利用自然通风来提高室内热舒适是目前人们降低建筑能耗的重要方法。其中,对于窗户的操控,即开窗行为,是室内人员利用自然通风的主要方式。为此,为了在建筑设计阶段更好地实现自然通风系统的设计,建立能够准确描述人员开窗行为的模型是很有必要的。本研究利用BP神经网络来预测建筑室内人员的开窗行为,并与主流的Logistic回归方法进行对比。结果显示,BP神经网络对办公建筑人员开窗行为的预测准确度随着训练用数据量的升高而升高,当训练用数据量超过15 d时,其预测准确度基本稳定在74%,比Logistic回归模型的预测准确率高出4%～6%,显示出对于开窗行为预测的适用性和优越性。
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笔者在2019年2月至6月在北京科译翻译公司进行了为期4个月的翻译实习,完成了37.1万字(不计重复率)的翻译量,提高了翻译检索能力,熟悉了翻译工具的使用,提升了对医学文本的理解、翻译与表达能力,对翻译及翻译项目的具体流程等也有了更加深刻的体会。本报告中所选的中译英及英译中译例均出自本人亲身翻译的文件,涵盖了论文、检测评估报告、药品研究论文摘要、证书等不同体裁。本报告结合了自身翻译实践的收获,从医