1. 我的学习能力较强，在校期间稳定在系前5%左右，最终荣获浙江省优秀毕业生称号。
2. 针对项目会仔细考虑多种可能性并进行实践测试。
3. 细致负责是我学习和工作的准则，我希望投身于可视化建筑建模和机器学习工作，且服务于大众。
4. 容易接受新知识及理念，善于总结经验教训，能在最短的时间内熟悉新的技能知识，并运用到实际工作当中。务实、脚踏实地的工作，有很好的团队精神。
1. 利用 Flotherm 构建冷库室内热环境。进行 CFD 软件调研，总结软件的二次开发可能性。
2. 利用太极(Python)研究了基于 LBM 的建筑风环境空气-流体模拟的开发。
3. 利用 Rhino 绘制户型并利用 Butterfly 完成风模拟，利用 Python 读取 3dm 模型并转化为 shapely 模型生成渲染图片。
GPA：4.0/4.0（一等荣誉学位） 本专业主要包含建筑工程设计与性能、环境设计与控制系统、材料性能、微分方程、流体力学、电力、项目管理等课程。要求学生系统掌握控制系统基本理论和相关的暖通基础专业知识，了解建筑的能耗需求并提供优化方针，具有运用软件模拟分析方法进行建筑性能调查分析的能力，具有较强的文字和口头表达能力的专门人才，能熟练掌握一门外语。
GPA：4.0/4.0（Distinction） 本专业主要包含机器学习、系统建模与仿真，多目标设计优化、室内空气质量、健康与福祉综合建筑设计、通风策略等，用智能化的方法预测和改善建筑性能，实现低碳减排。
• 查阅了相关文献并分别总结了生态社区和智能社区的优缺点。
• 以上海虹桥 CBD 和天津生态城为例，研究它们对人们的生活环境、能源消耗和碳排放产生不同的影响。
• MATLAB 模拟建筑内外环境之间的动态传热过程，手动计算能量平衡方程，分析理论和模拟结果的误差。
• IESVE 分析年度建筑性能和影响性能的因素，如建筑立面的 U-Value、通过窗户的热损益、机械通风需求、舒适度等。
• 提出可行的重设计建议，以最小化加热和冷却负荷。通过采用这些设计方法进行模拟，以证明其可行性。
• 发放调查问卷，收集有关办公室人员照明及遮阳行为的资料，并分析影响人员行为的各种因素。
• 安装如红外线温度计、光和温度传感器等装置以收集实验数据。处理数据和分析使用空调和照明等情况。
• 利用 DesignBuilder 对办公楼的能耗进行建模模拟，与实际使用情况对比，并提出外部遮阳的设计变更。
• BIPV/T-DSF 利用光伏电池板的热量为寒冷的空间提供被动加热，夏季室内空气被送入腔内有效冷却 PV。
• 利用 ANSYS Fluent 软件对所开发的 BIPV/T-DSF 系统进行气腔数值研究。
• 在实际气候下评估最佳腔体深度和阀门开口尺寸，及其电气和热性能以及对建筑舒适度和节能的贡献。
• 利用监督学习比较两种或以上的分类和回归算法在预测是否使用气以及在实际智能家居数据中预测耗气量的性能。
• 利用非监督学习进行智能家居数据的 k-Means 聚类。
• 了解强化学习并利用 Q-Learning 完成 OpenAI’s gym。
• 根据年太阳直射辐射来评估光伏潜力，比较单双轴 PV 跟踪系统，用帕累托优化设计最大化日照和发电量的立面。
• 利用 ANSYS Fluent 软件对耦合系统进行了通风系统对 PV 的计算流体动力学(CFD)降温分析。
• 在最佳配置下，使用该系统可以分别有效地减少 14%-15%的冬季和夏季典型日能源需求。
