Główne pojęcia
건물 내부 기후 모델링을 위한 엣지 기반 매개변수 디지털 트윈
Streszczenie
디지턈 트윈, 딥러닝, 엣지 컴퓨팅을 결합한 솔루션 제시
매개변수 디지털 트윈을 사용하여 건물 내부 기후 예측 모델 개발
다양한 딥러닝 아키텍처의 성능 평가를 통한 케이스 스터디 결과 분석
온도와 상대습도 예측을 위한 다양한 딥러닝 모델의 성능 비교
엣지 기반 디지털 트윈 및 딥러닝 모델의 저지연성 및 개인정보 보호 준수
건물 내부 기후 모델링을 통한 에너지 효율 향상과 유지보수 개선
Statystyki
"37 zettabytes of data were collected globally in 2020."
"The time-series dense encoder model exhibited strong competitiveness in performing multi-horizon forecasts of indoor temperature and relative humidity with low computational costs."
Cytaty
"A suitable indoor climate is crucial for human comfort."
"The results indicate that the time-series dense encoder model exhibited strong competitiveness in performing multi-horizon forecasts of indoor temperature and relative humidity with low computational costs."