本研究提出了一种新颖的行人轨迹预测模型，结合行人互动与环境背景，解决了环境因素被忽视的问题。实验结果表明，该方法在预测精度上显著优于现有技术，有助于提高自动驾驶的安全性。

本研究使用BEE-NET深度神经网络研究了环境因素对情绪表达的影响，情绪识别得分达到了66.33%。

本研究使用历史能源数据、占用模式和天气条件，引入了一种基于LSTM模型的建筑能源消耗预测方法。该模型在短期、中期和长期能源预测方面比现有模型更准确，具有最高0.97的R2得分和最佳0.007的平均绝对误差。通过严格训练和评估，解决了过拟合和欠拟合问题。总之，该研究提供了一种优于其他方法的强大LSTM模型，具有出色效率、普适性和可靠性，为能源预测做出了贡献。