1、简述外扰通过透明围护结构对于冬季室内热湿环境影响的机理，应基于上述机理分析建筑透明围护结构可采用的保温措施。

外扰通过透明围护结构对于冬季室内热湿环境的影响机理是：透明围护结构的热传导系数比较大，易导致室内热量向室外传递，使室内温度下降，从而增加了室内空气的相对湿度。此外，如果透明围护结构不具备较好的保温性能，会进一步加剧室内温度和湿度下降的情况。

针对上述机理，建筑透明围护结构可采用的保温措施包括：采用低辐射率的材料，如低辐射率玻璃，降低透明围护结构的热传导系数；在透明围护结构内外设置空气层或保温层，提高透明围护结构的保温性能；利用太阳能或地热能等可再生能源进行采暖，减少室内热量向室外传递的情况。

相关问题

简述卷积神经网络的结构及其学习机理。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习网络，主要用于图像和视频等二维数据的识别和分类任务。其结构通常包含卷积层、池化层和全连接层三部分。

卷积层是CNN的核心部分，其主要作用是从原始输入数据中提取特征。卷积层包含了多个卷积核（filter），每个卷积核可以理解为一个模板，通过在输入数据上滑动来提取特征。卷积操作可以有效地减少网络参数，减轻了过拟合的风险，并且可以通过多个卷积核提取不同的特征。

池化层是为了减小特征图的尺寸，降低计算量和过拟合风险，通常使用最大值池化或平均值池化等方法。

全连接层是为了将卷积层和池化层提取的特征进行分类，最后输出结果。全连接层通常包含多个神经元，并利用激活函数对神经元的输出进行非线性变换。

卷积神经网络的学习机理主要是通过反向传播算法来实现的。首先，通过前向传播计算网络输出结果，并将结果与实际结果比较得到误差。然后，通过反向传播算法计算误差对每个参数的偏导数，并利用优化算法（如梯度下降）来更新参数，最终使网络输出结果更加接近实际结果。

在卷积神经网络中，利用卷积层和池化层提取特征，可以有效地减少参数数量和计算量，同时提高了网络的准确率和鲁棒性。

从部署环境、体系结构角度简述ROS1和ROS2的区别。

ROS1和ROS2是两个不同版本的机器人操作系统（Robot Operating System），它们在部署环境和体系结构方面存在一些区别。

1. 部署环境：

ROS1主要运行在Ubuntu 14.04和16.04等Linux系统上，不支持Windows和Mac操作系统，而ROS2支持多种操作系统，包括Linux、Windows和Mac操作系统。此外，ROS2还支持在嵌入式系统上的部署。

2. 体系结构：

ROS1的体系结构是基于节点（Node）的，节点之间通过话题（Topic）和服务（Service）进行通信。而ROS2采用了更加灵活的体系结构，支持多种通信模式，包括话题、服务、动作（Action）和参数服务器（Parameter Server）。ROS2还引入了数据类型的概念，可以更好地支持不同数据类型的通信。

此外，ROS2还支持更加严格的实时性和安全性要求，可以更好地应用于工业和军事等领域。

综上所述，ROS1和ROS2在部署环境和体系结构方面存在一定的区别，ROS2相对更加灵活、安全和实时性更好，适用于更广泛的应用场景。