Liang Zhang
Санкт-Петербургский государственный университет
- Building Energy and Comfort Optimization
- Energy Load and Power Forecasting
- Fault Detection and Control Systems
- Advanced Sensor and Control Systems
- Industrial Technology and Control Systems
Чем занимается
Ключевые темы по публикациям: Building Energy and Comfort Optimization; Energy Load and Power Forecasting; Fault Detection and Control Systems; Advanced Sensor and Control Systems; Industrial Technology and Control Systems.
Последние работы
Все 301 в OpenAlex- A review of machine learning in building load prediction2021
- Grey-box modeling and application for building energy simulations - A critical review2021
- A review of computing-based automated fault detection and diagnosis of heating, ventilation and air conditioning systems2022
Visualization of Long-duration Acoustic Recordings of the Environment2014 · аннотациясвернуть
Acoustic recordings of the environment are an important aid to ecologists monitoring biodiversity and environmental health. However, rapid advances in recording technology, storage and computing make it possible to…
- Adapted poling to break the nonlinear efficiency limit in nanophotonic lithium niobate waveguides2023
An Edge Computing-Enabled Optimal Control Method for Low-Voltage Distribution Networks2026 · аннотациясвернуть
High penetration of distributed photovoltaic (PV) generation in low-voltage distribution networks can cause voltage violations, limited PV accommodation, and uneven loading among neighboring distribution transformers…
- A multi-scale context-aware network for infrared small target detection2026
- An accelerated life test method for rolling bearings considering the life correction factor2026
Наукометрия
Написать научруку
Email не найден в открытых источниках — поищи на странице вуза или в последних статьях.
Шаблон письма
Здравствуйте, Liang Zhang! Я студент(ка) [курс, факультет, вуз]. Мне интересна тема [опишите интересы своими словами]. Прочитал(а) вашу работу «A review of machine learning in building load prediction» (2021) — она близка к тому, чем я хочу заниматься. Хочу обсудить возможность выполнить научную работу под вашим руководством. Буду благодарен(на) за ответ — готов(а) рассказать о себе подробнее и прислать резюме. С уважением, [Имя Фамилия]
На этапе теста письмо отправляешь сам из своей почты. Отправка из сервиса и статусы заявок — скоро.