绿建小筑周报 | 第二期
亲爱的绿建小伙伴们：
春光明媚的周一，又到了我们分享一周新动态的时刻啦！这一周我们持续迭代产品、优化服务，让我们一起来看看都有哪些更新～
⚠如果您发现DeepSeek+Ladybug tools助手报错了，例如……
这意味着我们的AI助手的api余额耗尽了！您可以通过对本篇文章进行赞赏来为网站的运行贡献一份力量，我们会随时将您的赞赏投入api服务当中，以保证您能随时使用该助手！
🤖 AI助手服务持续优化中
通过阅读大家在后台对Deepseek+Ladybug tools助手提出的各种问题，我们欣喜地发现这个小助手已经成功帮助许多用户解决了建模和分析难题。当然，我们也注意到有些复杂问题尚未能完美解答，这是大模型与知识库的局限性所导致的。
别担心！我们正在加强知识库的深度和广度，未来会让AI助手的回答更加精准、全面。感谢每一位提问的朋友，你们的问题也在帮助我们不断完善系统～👏
🔄 气象数据工具新增多模型支持！
收到反馈说DeepSeek-R1有时响应较慢？我们立刻行动！
现在，气象数据与被动策略在线可视化工具已增加了更多可选模型：
- 🧠 DeepSeek-R1：专业详尽，但响应可能较慢
- 🚀 DeepSeek-V3：响应更快，解析简洁有力
- 🌐 GPT-4o：平衡了速度与专业性
各位可根据自己的需求和耐心程度，自由切换不同模型，体验不同的输出风格和响应速度。这样无论你是需要快速参考还是深度分析，都能找到最适合的选择～
📑 论文更新速递
本周我们又为大家带来两篇干货满满的研究解读：
1️⃣ 《基于人工神经网络的复杂建筑多目标优化设计及算法性能评估》
这项研究提出了一种创新方法：结合人工神经网络与多目标算法来优化建筑设计。通过这种方法，研究者显著改善了建筑的综合性能指标。对于正在探索参数化设计与性能优化的朋友，这篇文章提供了可操作的技术路线和方法论参考。
这项实验研究证明，附加太阳能房能够显著减少建筑取暖能耗——具体数据显示可减少12.2%！研究详细分析了太阳能房如何更有效地收集和利用太阳能，为寒冷地区的被动式太阳能设计提供了有力的实证支持。
🔍 论文详情请访问网站【论文分享】板块查看完整解读
📅 线下活动预告
📢 重要通知：2025.3.29日，第二十一届”清华大学建筑节能学术周”公开论坛将隆重举行！
作为绿建领域的年度盛会，本次论坛将汇集行业顶尖专家学者，分享最新研究成果和技术趋势。我们将亲赴现场，为大家带来第一手资讯和精彩内容，敬请期待我们的现场报道（虽然很可能就是去转转）
对这次论坛有什么特别想了解的内容？欢迎在评论区告诉我们，我们会尽力为你寻找答案～🔎
感谢每一位绿建同行的支持与陪伴，我们将继续努力，让绿色建筑设计与研究不再有门槛！
如果您还没有关注我们的网站，请点击下方“阅读原文”，我们欢迎您的到来！
有任何建议或问题，欢迎随时在评论区留言交流，或发送邮件到prof_zhen@126.com，再次感谢！