CN106462913A - 用于加强与可居住环境相关的健康的系统、方法和制品 - Google Patents

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肖恩·B·斯图尔特
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Abstract

控制可居住环境(例如，酒店或汽车旅馆房间、水疗中心、度假村、游船船舱、办公楼、医院和/或家、公寓或住宅)的环境特性，以消除、减少或改进不利或有害的方面，并引入、增加或增强有益的方面，以便改善经由环境提供的“健康”或“幸福”感。对被动和主动照明的强度和波长分布的控制解决了各种问题、症状或综合征，例如维持昼夜节律或周期，调整“时差”或季节性情绪失调等。控制空气质量和属性。可以分散香味。降低噪音并可以提供声音(例如，掩蔽、音乐、自然)。提供环境和生物测定反馈。实验和机器学习用于改善健康结果和健康标准。

Description

用于加强与可居住环境相关的健康的系统、方法和制品
技术领域
本公开总体上涉及可居住环境，例如家、酒店或汽车旅馆、办公楼和医院，并且具体地，涉及用于在这种环境中加强人类居住的技术。
背景技术
大多数人在可居住环境上花费大量时间，例如，与家、寓所、公寓单元、酒店套房或房间、汽车旅馆套房或房间、水疗中心、医院以及其他公共和私人设施相关的封闭空间。有时，这些封闭空间是受控的，或者甚至被主要占用者拥有，例如家、寓所或公寓单元。其他时间，这些封闭空间被其他人控制，例如，可以拥有和/或运营酒店、汽车旅馆、水疗中心、医院的设施所有者或运营者。
在这些空间中的大量时间使占用者暴露于广泛范围的环境因素，其中任何一个环境因素可能对占用者的健康、幸福或幸福感具有不利影响。期望使得对趋向于具有不利影响的环境因素的暴露最小化，而增加对趋向于具有有益影响的环境因素的暴露。
期望增强可居住环境的新方法。
发明内容
本文中描述的各种方法采用用于增强可居住环境的环境特征的被动技术和主动技术的组合，以减小或减轻不利影响并增大有益影响。这些方法可以在招待设置方面具有特定应用，例如酒店或汽车旅馆房间、水疗中心、度假村、游船船舱、长住套房。这些方法可以在职业环境中具有应用，例如办公楼、零售地点、工厂或仓库。这些方法可以在住宅设置方面具有应用，例如家、寓所、门廊、公寓或其他住所。这些方法可以在其他设置方面具有应用，例如医院或诊所、与诸如机场和火车站之类的运输系统相关的等候区和/或诸如剧院、场馆、体育场、博物馆和其他场所之类的公共区域。各种组合可以有利地产生协同结果，这些结果可能无法在个体基础上实现。
一种在环境控制系统中操作的方法，所述环境控制系统包括至少一个处理器、通信连接到所述至少一个处理器并存储由所述至少一个处理器执行的指令或数据中的至少一个的至少一个非暂时性处理器可读介质以及操作为影响可居住空间中的条件的多个主动子系统，所述方法可以概括为包括：不时地收集可居住空间健康数据，其中，至少针对所述可居住空间，所述可居住空间健康数据包括指示与相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；不时地收集个人健康数据，其中，针对不时占据至少一个可居住空间的至少一个个体中的每一个，所述个人健康数据包括指示与相应个体相关联的健康的至少一个健康参数；以及不时地，由所述至少一个处理器基于收集的可居住空间健康数据和收集的个人健康数据二者来动态地调整所述主动子系统中的至少一个主动子系统的至少一个操作参数。
其中在收集个人健康数据时，所述方法可以包括：通过一个或多个生物测定传感器从所述至少一个个体收集个人健康数据，还可以包括：由所述至少一个处理器评估所收集的个人健康数据。通过一个或多个生物测定传感器从所述至少一个个体收集个人健康数据可以包括：通过以下项中的至少一个收集个人健康数据：操作为检测所述至少一个个体的温度的温度传感器，操作为检测所述至少一个个体的体重的秤，操作为检测所述至少一个个体的心率的心率传感器，操作为检测所述至少一个个体的血氧水平的血氧传感器，操作为检测所述至少一个个体的呼吸周期的至少一个特性的呼吸周期传感器，操作为检测所述至少一个个体的至少一个脑波模式的脑电图(EEG)传感器。通过一个或多个生物测定传感器从所述至少一个个体收集个人健康数据可以包括：通过操作为检测所述可居住空间中的所述至少一个个体的运动的至少一个运动传感器来收集个人健康数据。
所述方法还可以包括：由所述至少一个处理器评估所述至少一个个体的运动量；以及响应于对所述运动量的评估，刺激所述至少一个个体增加身体活动。
收集个人健康数据还可以包括：通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查收集个人健康数据。通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查收集个人健康数据可以包括：通过所述至少一个调查收集指示所述至少一个个体的食物消耗的个人健康数据。基于收集的可居住空间健康数据和收集的个人健康数据二者动态地调整所述主动子系统中的至少一个主动子系统的至少一个操作参数可以包括：基于收集的可居住空间健康数据和收集的个人健康数据二者，动态地调整多个主动子系统中的每一个的操作参数的基准集。
所述方法还可以包括：通过由所述至少一个处理器执行的至少一个机器学习算法识别所收集的个人健康数据中的至少一个模式。
所述方法还可以包括：通过由所述至少一个处理器执行的至少一个机器学习算法识别所收集的可居住空间健康数据中的至少一个模式。
所述方法还可以包括：由所述至少一个处理器基于所收集的个人健康数据和所收集的可居住空间健康数据中的所识别的至少一个模式，确定对至少一个操作参数的至少一个调整。收集可居住空间健康数据可以包括：由所述至少一个处理器接收由相应可居住空间中的至少一个传感器自动收集的信息。相应可居住空间中的所述至少一个传感器可以包括空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器，以检测相应可居住空间中的空气质量参数。相应可居住空间中的所述至少一个传感器可以包括至少一个音频换能器，以检测相应可居住空间中的环境声音水平。相应可居住空间中的所述至少一个传感器可以包括至少一个光传感器，以检测相应可居住空间中的光水平或光的颜色指数中的至少一个。
一种环境控制系统可以概括为包括：多个主动子系统，操作为影响可居住空间中的条件；第一数目的传感器，收集可居住空间健康数据，其中，至少针对所述可居住空间，所述可居住空间健康数据包括指示与相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；以及控制子系统，包括至少一个处理器以及通信地连接到所述至少一个处理器并存储用于控制所述主动子系统的由所述至少一个处理器执行的指令或数据中的至少一个的至少一个非暂时性处理器可读介质，收集可居住空间健康数据的所述第一数目的传感器通信地连接到所述至少一个处理器，所述控制子系统基于收集的可居住空间健康数据和收集的个人健康数据二者，动态地调整所述主动子系统中的至少一个主动子系统的至少一个操作参数。
所述环境控制系统还可以包括：第二数目的传感器，从至少一个个体收集个人健康数据。所述第二数目的传感器可以包括一个或多个生物测定传感器，并且所述至少一个处理器不时地评估所收集的个人健康数据。所述一个或多个生物测定传感器可以包括以下项中的至少一个：操作为检测所述至少一个个体的温度的温度传感器，操作为检测所述至少一个个体的体重的秤，操作为检测所述至少一个个体的心率的心率传感器，操作为检测所述至少一个个体的血氧水平的血氧传感器，操作为检测所述至少一个个体的呼吸周期的至少一个特性的呼吸周期传感器，操作为检测所述至少一个个体的至少一个脑波模式的脑电图(EEG)传感器。所述一个或多个生物测定传感器可以具有操作为检测所述可居住空间中的所述至少一个个体的运动的至少一个运动传感器。所述至少一个处理器可以至少部分地基于由所述至少一个运动传感器收集的信息来评估所述至少一个个体的运动量；以及响应于对所述运动量的评估，可以刺激所述至少一个个体增加身体活动。
所述环境控制系统还可以包括：用户界面，用于通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查收集个人健康数据。所述至少一个调查可以收集指示以下项中的至少一个的自报告的个人健康数据：所述至少一个个体的饮食习惯，所述至少一个个体的睡眠习惯，所述至少一个个体的锻炼习惯，或所述至少一个个体的自我评估的健康感。所述控制系统可以基于收集的可居住空间健康数据和收集的个人健康数据二者，动态地调整多个主动子系统中的每一个的操作参数的基准集。
所述控制子系统还可以通过至少一种机器学习技术识别所收集的个人健康数据中的至少一个模式。
所述控制子系统还可以通过至少一种机器学习技术识别所收集的可居住空间健康数据中的至少一个模式。
所述控制子系统还可以基于所收集的个人健康数据和所收集的可居住空间健康数据中的所识别的至少一个模式，确定对至少一个操作参数的至少一个调整。所述第一数目的传感器可以包括空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器中的至少一个，以检测相应可居住空间中的空气质量参数。所述第一数目的传感器可以包括至少一个音频换能器，以检测相应可居住空间中的环境声音水平。所述第一数目的传感器可以包括至少一个光传感器，以检测相应可居住空间中的光水平或光的颜色指数中的至少一个。
一种在环境健康评估系统中操作的方法，所述环境健康评估系统包括至少一个处理器以及通信地连接到所述至少一个处理器并存储由所述至少一个处理器执行的指令或数据中的至少一个的至少一个非暂时性处理器可读介质，所述方法可以概括为包括：收集健康数据，其中，针对多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；通过至少一个机器学习电路识别所收集的健康数据中的至少一个模式；以及基于所识别的至少一个模式，更新用于可居住空间的至少一个健康标准。
所述方法还可以包括：通过至少一个处理器，基于更新的用于可居住空间的所述至少一个健康标准，评估至少一个可居住空间中的每一个。
所述方法还可以包括：提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的证明。基于所识别的至少一个模式更新用于可居住空间的至少一个健康标准可以包括：更新多个健康标准中的至少一个，其中，所述健康标准中的每一个表示多个证明级别中的相应一个。
所述方法还可以包括：提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第一健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第一级证明；以及提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第二级证明，其中，更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准比更新的所述至少一个健康标准中的第一健康标准更严格；以及提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第三健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第三级证明，其中，更新的所述至少一个健康标准中的第三健康标准比更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准更严格。收集健康数据可以包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收由相应可居住空间中的至少一个传感器自动收集的信息。相应可居住空间中的所述至少一个传感器可以包括空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器，以检测相应可居住空间中的空气质量参数。相应可居住空间中的所述至少一个传感器可以包括至少一个音频换能器，以检测相应可居住空间中的环境声音水平。相应可居住空间中的所述至少一个传感器可以包括至少一个光传感器，以检测相应可居住空间中的光水平或光的颜色指数中的至少一个(昼夜节律)。收集健康数据可以包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查所收集的信息。收集健康数据可以包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时检查相应可居住空间的个体完成的至少一个评估所收集的信息。
所述方法还可以包括：收集健康数据，其中，针对不时占据可居住空间的多个个体中的每一个，所述健康数据包括指示与相应个体相关联的健康的至少一个健康参数，并且其中，所收集的包括指示与相应个体相关联的健康的所述至少一个健康参数的健康数据是所收集的健康数据中识别出所述至少一个模式的部分。
所述方法还可以包括：不时地，使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变；随后收集健康数据，其中，对于所述多个可居住空间中的至少多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与在所述改变后相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；以及至少部分地基于随后收集的健康数据，执行机器学习。使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变可以包括：使所述多个可居住空间的子集中的至少一个特性改变，并且其中，执行机器学习可以包括：使用从所述至少一个特性发生改变的可居住空间收集的第一组健康数据并使用从所述至少一个特性未发生改变的可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。执行机器学习可以包括：使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之前从可居住空间收集的第一组健康数据并使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之后从可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变可以包括：使至少一个可居住空间特性随机改变。
一种环境健康评估系统可以概括为包括：至少一个处理器；以及至少一个非暂时性处理器可读介质，通信地连接到所述至少一个处理器并存储由所述至少一个处理器执行的指令或数据中的至少一个，其中，使得所述至少一个处理器、控制子系统：收集健康数据，其中，对于多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；通过至少一个机器学习电路识别所收集的健康数据中的至少一个模式；以及基于所识别的至少一个模式，更新用于可居住空间的至少一个健康标准。
所述至少一个处理器还可以基于更新的用于可居住空间的所述至少一个健康标准，评估至少一个可居住空间中的每一个。
所述至少一个处理器还可以提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的证明。所述至少一个处理器可以更新多个健康标准中的至少一个，其中，所述健康标准中的每一个表示多个证明级别中的相应一个。
所述至少一个处理器还可以提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第一健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第一级证明；以及可以提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第二级证明，其中，更新的所述至少一个健康标准中的第一健康标准比更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准更严格；以及可以提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第三健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第三级证明，其中，更新的所述至少一个健康标准中的第三健康标准比更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准更严格。为了收集健康数据，所述至少一个处理器可以针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收由相应可居住空间中的至少一个传感器自动收集的信息。
所述环境健康评估系统还可以包括：空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器中的至少一个，用于检测相应可居住空间中的空气质量参数，并通信地连接到所述至少一个处理器。
所述环境健康评估系统还可以包括：至少一个音频换能器，用于检测相应可居住空间中的环境声音水平，其中，所述至少一个音频换能器通信地连接到所述至少一个处理器。
所述环境健康评估系统还可以包括：至少一个光传感器，用于检测相应可居住空间中的光水平或光的颜色指数中的至少一个，其中，所述至少一个光传感器通信地连接到所述至少一个处理器。为了收集健康数据，所述至少一个处理器可以针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查所收集的信息。为了收集健康数据，所述至少一个处理器可以针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时检查相应可居住空间的个体完成的至少一个评估所收集的信息。为了收集健康数据，所述至少一个处理器还可以针对不时占据可居住空间的多个个体中的每一个，收集指示与相应个体相关联的健康的至少一个健康参数，并且其中，所收集的可以包括指示与相应个体相关联的健康的所述至少一个健康参数的健康数据可以是所收集的健康数据中识别出所述至少一个模式的部分。
所述环境健康评估系统还可以包括：多个主动子系统，操作为影响可居住空间中的条件，并且其中，所述至少一个处理器用于：不时地，使所述主动子系统中的至少一个改变所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性；随后收集健康数据，其中，对于所述多个可居住空间中的至少多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与在所述改变后相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；以及至少部分地基于随后收集的健康数据，执行机器学习。所述至少一个处理器可以使所述多个可居住空间的子集中的至少一个特性改变，并可以使用从所述至少一个特性发生改变的可居住空间收集的第一组健康数据且使用从所述至少一个特性未发生改变的可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。所述至少一个处理器可以使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之前从可居住空间收集的第一组健康数据并使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之后从可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。所述至少一个处理器可以使至少一个可居住空间特性随机改变。
一种在环境健康评估系统中操作的方法，所述环境健康评估系统包括至少一个处理器以及通信地连接到所述至少一个处理器并存储由所述至少一个处理器执行的指令或数据中的至少一个的至少一个非暂时性处理器可读介质，所述方法可以概括为包括：收集健康数据，其中，针对多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；通过至少一个机器学习电路识别所收集的健康数据中的至少一个模式；以及基于通过所述至少一个机器学习电路识别的所述至少一个模式，评估至少一个可居住空间中的每一个。
所述方法还可以包括：提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的证明。收集健康数据可以包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收由相应可居住空间中的至少一个传感器自动收集的信息。相应可居住空间中的所述至少一个传感器可以包括空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器，以检测相应可居住空间中的空气质量参数。相应可居住空间中的所述至少一个传感器可以包括至少一个音频换能器，以检测相应可居住空间中的环境声音水平。相应可居住空间中的所述至少一个传感器可以包括至少一个光传感器，以检测相应可居住空间中的光水平或光的颜色指数中的至少一个。收集健康数据可以包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查所收集的信息。收集健康数据可以包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时检查相应可居住空间的个体完成的至少一个评估所收集的信息。
所述方法还可以包括：收集健康数据，其中，针对不时占据可居住空间的多个个体中的每一个，所述健康数据包括指示与相应个体相关联的健康的至少一个健康参数，并且其中，所收集的包括指示与相应个体相关联的健康的所述至少一个健康参数的健康数据是所收集的健康数据中识别出所述至少一个模式的部分。
所述方法还可以包括：不时地，使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变；随后收集健康数据，其中，对于所述多个可居住空间中的至少多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与在所述改变后相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；以及至少部分地基于随后收集的健康数据，执行机器学习。使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变可以包括：使所述多个可居住空间的子集中的至少一个特性改变，并且其中，执行机器学习可以包括：使用从所述至少一个特性发生改变的可居住空间收集的第一组健康数据并使用从所述至少一个特性未发生改变的可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。执行机器学习可以包括：使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之前从可居住空间收集的第一组健康数据并使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之后从可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变可以包括：使至少一个可居住空间特性随机改变。
一种环境健康评估系统可以概括为包括：至少一个处理器；以及至少一个非暂时性处理器可读介质，通信地连接到所述至少一个处理器并存储由所述至少一个处理器执行的指令或数据中的至少一个，其中，使得所述至少一个处理器、控制子系统：收集健康数据，其中，对于多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；通过至少一个机器学习电路识别所收集的健康数据中的至少一个模式；以及基于通过所述至少一个机器学习电路识别的所述至少一个模式，评估至少一个可居住空间中的每一个。
所述至少一个处理器还可以提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的证明。为了收集健康数据，所述至少一个处理器可以针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收由相应可居住空间中的至少一个传感器自动收集的信息。
所述环境健康评估系统还可以包括：空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器中的至少一个，用于检测相应可居住空间中的空气质量参数，并通信地连接到所述至少一个处理器。
所述环境健康评估系统还可以包括：至少一个音频换能器，用于检测相应可居住空间中的环境声音水平，并通信地连接到所述至少一个处理器。
所述环境健康评估系统还可以包括：至少一个光传感器，用于检测相应可居住空间中的光水平或光的颜色指数中的至少一个，并通信地连接到所述至少一个处理器。为了收集健康数据，所述至少一个处理器可以针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查所收集的信息。为了收集健康数据，所述至少一个处理器可以针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时检查相应可居住空间的个体完成的至少一个评估所收集的信息。
所述至少一个处理器还可以收集健康数据，其中，针对不时占据可居住空间的多个个体中的每一个，所述健康数据可以包括指示与相应个体相关联的健康的至少一个健康参数，并且其中，所收集的包括指示与相应个体相关联的健康的所述至少一个健康参数的健康数据是所收集的健康数据中识别出所述至少一个模式的部分。
所述至少一个处理器还可以不时地使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变；随后可以收集健康数据，其中，针对所述多个可居住空间中的至少多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与在所述改变后相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；以及可以至少部分地基于随后收集的健康数据，执行机器学习。所述至少一个处理器可以使所述多个可居住空间的子集中的至少一个特性改变，并可以使用从所述至少一个特性发生改变的可居住空间收集的第一组健康数据且使用从所述至少一个特性未发生改变的可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。所述至少一个处理器可以使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之前从可居住空间收集的第一组健康数据并使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之后从可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。所述至少一个处理器可以使至少一个可居住空间特性随机改变。
一种在机器学习系统中操作的方法，所述机器学习系统包括至少一个电路以及存储可执行指令或数据中的至少一个的至少一个非暂时性存储器，所述方法可以概括为包括：针对至少一个可居住空间的至少一个环境特性的多个变化中的每一个，由所述机器学习系统接收健康结果信息，其中，所接收的健康信息指示对相应可居住环境或居住在相应可居住环境中的至少一个个体的健康水平的测量或评估中的至少一个；以及由所述机器学习系统识别所述至少一个环境特性的变化与测量或评估的健康水平之间的至少一个关系。
所述方法还可以包括：基于所识别的至少一个关系，更新用于可居住空间的至少一个健康标准。
所述方法还可以包括：通过至少一个处理器，基于更新的用于可居住空间的所述至少一个健康标准，评估至少一个可居住空间中的每一个。
所述方法还可以包括：提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的证明。接收健康结果信息可以包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收由相应可居住空间中的至少一个传感器自动收集的健康结果信息。接收健康结果信息可以包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查所收集的健康结果信息。接收健康结果信息可以包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时检查相应可居住空间的个体完成的至少一个评估所收集的健康结果信息。
所述方法还可以包括：不时地使至少一个可居住空间中的每一个中的至少一个环境特性改变。使至少一个可居住空间中的每一个中的至少一个环境特性改变可以包括：使多个可居住空间的子集中的至少一个环境特性改变，并且其中，由机器学习识别至少一个关系可以包括：使用从所述至少一个特性发生改变的可居住空间收集的第一组健康结果信息并使用从所述至少一个特性未发生改变的可居住空间收集的第二组健康结果信息，来执行机器学习。执行机器学习可以包括：使用在所述至少一个环境特性在相应可居住空间中发生改变之前从可居住空间收集的第一组健康结果信息并使用在所述至少一个环境特性在相应可居住空间中发生改变之后从可居住空间收集的第二组健康结果信息，来执行机器学习。使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个环境特性改变可以包括：使至少一个可居住空间环境特性随机改变。
一种机器学习系统可以概括为包括：至少一个电路；以及至少一个非暂时性存储器，存储可执行指令或数据中的至少一个，所述至少一个非暂时性存储器通信地连接到所述至少一个电路，其中，在操作中，所述至少一个电路用于：针对至少一个可居住空间的至少一个环境特性的多个变化中的每一个，由所述机器学习系统接收健康结果信息，其中，所接收的健康信息指示对相应可居住环境或居住在相应可居住环境中的至少一个个体的健康水平的测量或评估中的至少一个；以及识别所述至少一个环境特性的变化与测量或评估的健康水平之间的至少一个关系。
在操作中，所述至少一个电路还可以基于所识别的至少一个关系，更新用于可居住空间的至少一个健康标准。
在操作中，所述至少一个电路还可以通过至少一个处理器，基于更新的用于可居住空间的所述至少一个健康标准，评估至少一个可居住空间中的每一个。
在操作中，所述至少一个电路还可以提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的证明。所述至少一个电路可以被通信地连接，以接收由多个可居住空间中的相应一个可居住空间中的至少一个传感器所收集的健康结果信息。所述至少一个电路可以被通信地连接，以接收通过由不时占据多个可居住空间中的相应一个可居住空间的个体完成的至少一个调查所收集的健康结果信息。所述至少一个电路可以被通信地连接，以接收通过由不时检查相应可居住空间的个体完成的至少一个评估所收集的健康结果信息。所述至少一个电路可以被通信地连接，以使得多个主动组件中的相应主动组件不时地使多个可居住空间中的每一个中的至少一个环境特性改变。所述至少一个电路可以使多个可居住空间的子集中的至少一个环境特性改变，并可以使用从所述至少一个特性发生改变的可居住空间收集的第一组健康结果信息且使用从所述至少一个特性未发生改变的可居住空间收集的第二组健康结果信息，来执行机器学习。所述至少一个电路可以使用在所述至少一个环境特性在相应可居住空间中发生改变之前从可居住空间收集的第一组健康结果信息并使用在所述至少一个环境特性在相应可居住空间中发生改变之后从可居住空间收集的第二组健康结果信息，来执行机器学习。所述至少一个电路可以使所述至少一个可居住空间环境特性随机改变。
一种在环境健康评估系统中操作的方法，所述环境健康评估系统包括至少一个处理器以及通信地连接到所述至少一个处理器并存储由所述至少一个处理器执行的指令或数据中的至少一个的至少一个非暂时性处理器可读介质，所述方法可以概括为包括：收集健康数据，其中，针对多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；通过所述至少一个处理器评估所收集的健康数据；以及基于所述评估，更新用于可居住空间的至少一个健康标准。评估所收集的健康数据可以包括：通过机器学习评估所收集的健康数据。
所述方法还可以包括：提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的证明。基于所识别的至少一个模式更新用于可居住空间的至少一个健康标准可以包括：更新多个健康标准中的至少一个，其中，所述健康标准中的每一个表示多个证明级别中的相应一个。
所述方法还可以包括：提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第一健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第一级证明；以及提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第二级证明，其中，更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准比更新的所述至少一个健康标准中的第一健康标准更严格；以及提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第三健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第三级证明，其中，更新的所述至少一个健康标准中的第三健康标准比更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准更严格。收集健康数据可以包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收由相应可居住空间中的至少一个传感器自动收集的信息。相应可居住空间中的所述至少一个传感器可以包括空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器，以检测相应可居住空间中的空气质量参数。相应可居住空间中的所述至少一个传感器可以包括至少一个音频换能器，以检测相应可居住空间中的环境声音水平。相应可居住空间中的所述至少一个传感器可以包括至少一个光传感器，以检测相应可居住空间中的光水平或光的颜色指数中的至少一个(昼夜节律)。收集健康数据可以包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查所收集的信息。收集健康数据可以包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时检查相应可居住空间的个体完成的至少一个评估所收集的信息。
所述方法还可以包括：收集健康数据，其中，针对不时占据可居住空间的多个个体中的每一个，所述健康数据包括指示与相应个体相关联的健康的至少一个健康参数，并且其中，所收集的包括指示与相应个体相关联的健康的所述至少一个健康参数的健康数据是所收集的健康数据中进行评估的部分。
所述方法还可以包括：不时地，使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变；随后收集健康数据，其中，对于所述多个可居住空间中的至少多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与在所述改变后相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；以及至少部分地基于随后收集的健康数据执行机器学习，以评估随后收集的健康数据。使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变可以包括：使所述多个可居住空间的子集中的至少一个特性改变，并且其中，执行机器学习可以包括：使用从所述至少一个特性发生改变的可居住空间收集的第一组健康数据并使用从所述至少一个特性未发生改变的可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。执行机器学习可以包括：使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之前从可居住空间收集的第一组健康数据并使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之后从可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变可以包括：使至少一个可居住空间特性随机改变。评估所收集的健康数据可以包括：评估与改变可居住空间的至少一个被动组件或至少一个主动组件相关联的成本和可行性。评估所收集的健康数据可以包括：评估与改变可居住空间的至少一个被动组件或至少一个主动组件相关联的可行性。评估所收集的健康数据可以包括：评估与改变占据可居住空间的至少一个个体的习惯或动作相关联的成本或可行性中的至少一个。
一种环境健康评估系统可以概括为包括：至少一个处理器；以及至少一个非暂时性处理器可读介质，通信地连接到所述至少一个处理器并存储由所述至少一个处理器执行的指令或数据中的至少一个，其中，使得所述至少一个处理器、控制子系统：收集健康数据，其中，对于多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；通过所述至少一个处理器评估所收集的健康数据；以及基于所述评估，更新用于可居住空间的至少一个健康标准。所述至少一个处理器可以通过机器学习评估所收集的健康数据。
所述至少一个处理器还可以提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的证明。所述至少一个处理器可以更新多个健康标准中的至少一个，其中，所述健康标准中的每一个表示多个证明级别中的相应一个。
所述至少一个处理器还可以提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第一健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第一级证明；以及可以提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第二级证明，其中，更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准比更新的所述至少一个健康标准中的第一健康标准更严格；以及可以提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第三健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第三级证明，其中，更新的所述至少一个健康标准中的第三健康标准比更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准更严格。为了收集健康数据，所述至少一个处理器可以针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收由相应可居住空间中的至少一个传感器自动收集的信息。
所述环境健康评估系统还可以包括：空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器中的至少一个，用于检测相应可居住空间中的空气质量参数，并通信地连接到所述至少一个处理器。
所述环境健康评估系统还可以包括：至少一个音频换能器，用于检测相应可居住空间中的环境声音水平，其中，所述至少一个音频换能器通信地连接到所述至少一个处理器。
所述环境健康评估系统还可以包括：至少一个光传感器，用于检测相应可居住空间中的光水平或光的颜色指数中的至少一个，其中，所述至少一个光传感器通信地连接到所述至少一个处理器。为了收集健康数据，所述至少一个处理器可以针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查所收集的信息。为了收集健康数据，所述至少一个处理器可以针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时检查相应可居住空间的个体完成的至少一个评估所收集的信息。
为了收集健康数据，所述至少一个处理器还可以针对不时占据可居住空间的多个个体中的每一个，收集指示与相应个体相关联的健康的至少一个健康参数，并且其中，所收集的包括指示与相应个体相关联的健康的所述至少一个健康参数的健康数据是所收集的健康数据中进行评估的部分。
所述环境健康评估系统还可以包括：多个主动子系统，操作为影响可居住空间中的条件，并且其中，所述至少一个处理器用于：不时地，使所述主动子系统中的至少一个改变所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性；随后收集健康数据，其中，对于所述多个可居住空间中的至少多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与在所述改变后相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；以及至少部分地基于随后收集的健康数据执行机器学习，以评估随后收集的健康数据。所述至少一个处理器可以使所述多个可居住空间的子集中的至少一个特性改变，并可以使用从所述至少一个特性发生改变的可居住空间收集的第一组健康数据且使用从所述至少一个特性未发生改变的可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。所述至少一个处理器可以使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之前从可居住空间收集的第一组健康数据并使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之后从可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。所述至少一个处理器可以使至少一个可居住空间特性随机改变。所述至少一个处理器可以评估与改变可居住空间的至少一个被动组件或至少一个主动组件相关联的成本。所述至少一个处理器可以评估与改变可居住空间的至少一个被动组件或至少一个主动组件相关联的可行性。所述至少一个处理器可以评估与改变占据可居住空间的至少一个个体的习惯或动作相关联的成本或可行性中的至少一个。
附图说明
在附图中，相同的附图标记表明相同或相似的元件或动作。附图中元件的大小和相对位置不必按比例绘制。例如，各种元件的形状和角度不按比例绘制，并且这些元件中的一些元件被任意放大和放置以提高附图易读性。此外，所示出的元件的具体形状不意在传达关于具体元件的实际形状的任何信息，并且在附图中被唯一地选择以易于识别。
图1是根据示出的一个实施例的可居住环境的示意图，其中包括可居住环境的各种元件或组件的放大图。
图2是根据示出的一个实施例的示出了用于增强可居住环境的可居住环境增强系统的一部分的框图。
图3是根据示出的一个实施例的示出了用于在可居住环境中提供增强环境的高级方法的流程图。
图4是根据示出的一个实施例的示出了操作可居住环境增强系统的一个或多个组件以提供照明的低级方法的流程图，其中，该方法可以有助于执行图3所示的方法的至少一部分。
图5是根据示出的一个实施例的示出了操作可居住环境增强系统的一个或多个组件以使用电致变色窗格(electrochromatic pane)调节可居住环境中所接收到的自然光量的低级方法的流程图，其中，该方法可以有助于执行图4所示的方法的至少一部分。
图6是根据示出的一个实施例的示出了操作可居住环境增强系统的一个或多个组件以使用帷帘、帘子或窗帘调节可居住环境中所接收到的自然光量的低级方法的流程图，其中，该方法可以有助于执行图4所示的方法的至少一部分。
图7是根据示出的一个实施例的示出了操作可居住环境增强系统的一个或多个组件以提供对可居住环境的加热、通风和冷却的低级方法的流程图，其中，该方法可以有助于执行图3所示的方法的至少一部分。
图8是根据示出的一个实施例的示出了操作可居住环境增强系统的一个或多个组件以将香味或香气引入可居住环境的低级方法的流程图，其中，该方法可以有助于执行图3所示的方法的至少一部分。
图9是根据示出的一个实施例的示出了操作可居住环境增强系统的一个或多个组件以对在可居住环境中使用的水进行处理的低级方法的流程图，其中，该方法可以有助于执行图3所示的方法的至少一部分。
图10是根据示出的一个实施例的示出了操作可居住环境增强系统的一个或多个组件以调节可居住环境的声学方面的低级方法的流程图，其中，该方法可以有助于执行图3所示的方法的至少一部分。
图11是根据示出的一个实施例的示出了用于增强可居住环境的可居住环境增强系统的一部分的框图。
图12是根据示出的一个实施例的示出了使用动态反馈在可居住环境中提供增强环境的方法的流程图。
图13是根据示出的一个实施例的示出了使用机器学习在可居住环境中提供增强环境的方法的流程图。
图14是根据示出的一个实施例的示出了使用收集的健康数据生成一个或多个预测模型的方法的流程图。
图15是根据示出的一个实施例的示出了使用实验和机器学习在可居住环境中提供增强环境的方法的流程图。
图16是根据示出的一个实施例的示出了更新用于可居住环境的健康标准的方法的流程图。
具体实施方式
在以下描述中，阐述了某些具体细节，以提供对所公开的各种实施例的完全理解。然而，相关领域的技术人员将认识到，可以在没有这些具体细节中的一个或多个的情况下实施实施例，或者利用其他方法、组件、材料等实施实施例。在其他实例中，不详细示出或描述与环境控制相关的公知结构，例如风扇、鼓风机、加热器、诸如空调或沼泽冷却器之类的冷却器、压缩机和诸如计算系统之类的控制系统以及网络和其他通信信道，以避免不必要地模糊实施例的描述。
除非上下文另外需要，否则贯穿下面的说明书和权利要求书，词语“包括”及其变型(例如“包含”和“含有”)应被解释为开放的包括性意义，也就是说，“包括，但不限于”。
贯穿本说明书对“一个实施例”或“实施例”的提及意味着结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在至少一个实施例中。因此，
在本说明书的各个位置中出现短语“在一个实施例中”或“在实施例中”不一定均是指相同的实施例。此外，可以在一个或多个实施例中通过任何合适的方式来组合特定特征、结构或特性。
如本说明书和所附权利要求书中所使用的，除非上下文另有明确说明，否则单数形式“一”、“一个”和“所述”包括复数指示物。还应当注意的是，除非上下文另外明确地说明，否则术语“或(或者)”通常被采用其包括“和/或”的含义。
在此提供的本公开的标题和摘要仅为方便起见，而不解释实施例的范围或含义。
图1示出了根据示出的一个实施例的可居住环境100，其中，本文中描述的各种装置、方法和制品可以操作。
可居住环境100可以采用一个或多个封闭空间的形式，例如，诸如在住宅、酒店、水疗中心、公寓单元、寓所、办公楼、医院或人们通常居住的其他住处中的一个或多个房间。
可居住环境100包括地板系统102、墙壁系统104和天花板系统106，并可以包括一个或多个门108a、108b(统称108)和/或窗户110a、110b(统称110)。门108可以提供到外部环境的入口和出口，或者可以提供到可居住环境100内的其他封闭空间的入口和出口。例如，一个门108a可以提供可居住环境100与在可居住环境100外部的走廊(未标注)之间的通道。另一个门108b可以提供可居住环境100的一个部分与另一部分之间的通道，例如，卧室或起居区100a与浴室110b之间的通道。
通向外部的门108a可以具有把手112a，把手112a具有相关联的锁，例如，卡钥匙进入锁112b。卡钥匙进入锁112b读取在卡钥匙114的磁条中或无线应答器(例如，射频识别或RFID应答器或智能卡)中编码的标识符。标识符可以与可居住环境100的居住者或占用者在逻辑上相关联。例如，酒店客人可以被分配一给定套房，并被配给进出套房的卡钥匙114。客人的身份可以存储在数据库或具有与套房的逻辑关系(例如，钥匙、指示器)的其他数据结构中。同样地，客人的各种属性可以与客人的身份在逻辑上相关联地存储在数据库或其他数据结构中。如以下解释的，这可以允许针对特定占用者定制可居住环境100的环境的各种方面。
如所示出的，可居住环境100可以是具有组合的睡眠和起居区100a和单独的浴室100b的套房。可居住环境100可以包括各种家具或固定装置。例如，可居住环境100可以包括床116、梳妆台118、茶几120a、120b(统称120)。此外，例如，可居住环境100在浴室部分100b中包括浴缸或淋浴122、水池124a、124b(统称124)、马桶126以及可选地毛巾架128。浴缸或淋浴122可以具有水龙头130、淋浴头132和控制手柄134。控制手柄134可操作为控制水从供水处(图1中未示出)流过水龙头130和/或淋浴头132。水池可以具有水龙头136和控制手柄138。控制手柄138可操作为控制水从供水处(图1中未示出)流过水龙头136。可居住环境100可以另外地包括一个或多个壁橱140。
可居住环境100可以包括有助于可居住环境100的占用者的健康或健康感的多个组件(例如，设备、制品、结构)。这些组件中的一些组件是响应于命令或信号被驱动的有源组件，而其他组件是无源组件。这些组件组合成为系统，以提供协同结果，从而增强可居住环境或封闭空间的居住者或占用者的健康、幸福或幸福感。以下参照图1和图2讨论各种组件，并且以下参照图3至图10讨论这些组件的示例性操作。
可居住环境100可以包括多个有源组件，所述多个有源组件可操作为实现例如与照明、采暖、通风和空气调节(HVAC)、水处理和声学相关的期望环境特性。
控制灯光或照明是实现可居住环境100的期望环境特性的一个方面。因此，可居住环境100可以包括多个人工灯具142a-142e(统称142)，所述多个人工灯具被控制为例如通过改变波长或颜色的强度和/或组成来产生期望输出。灯具142可以采用多种形式，例如，灯(例如，台式、落地)142a、142b，壁灯142c、142d，和/或顶灯142e。灯具142可以采用多种照明源144，例如，白炽灯、荧光灯、紧凑型荧光灯和发光二极管(LED)照明。灯具142可以可选地包括镇流器(例如，电子镇流器)和/或操作所需的其他电气或电子组件。灯具142还可以包括各种被动和/或主动热管理组件以除去热，从而延长灯具142的使用寿命。每个灯具142可以包括多个单独的照明源或光源144，照明源144中的相应的一些或集合可操作为发射相应范围波长内的光。一些范围可以重叠，而其他范围可以重叠或者可以不重叠。照明源144中的一些或集合可以分别操作为在任何给定时间实现波长的任何期望分布。每个灯具142可以包括一个或多个强度调节电路(例如，调光电路)，所述一个或多个强度调节电路可以根据所采用的照明源144的类型而采取多种多样的形式。例如，白炽光源可以采用可调节的电阻型调光器开关，而更复杂的脉宽调制技术可以用于控制LED光源的强度。
可居住环境100可以另外地或备选地包括以下多个组件，所述组件被控制为调节在可居住环境100中通过一个或多个窗户110从其外部(例如，从自然光源(例如，太阳))接收到的自然光。这些可以包括窗户110a中的电致变色窗格146和相关致动器，例如，所连接的用于控制电致变色窗格146的透射率的电压源148。电致变色窗格146可以通常称为电致变色玻璃，但是本文中的实施例不意在限于玻璃。这些可以包括一个或多个帷帘、帘子或窗帘或其他窗户覆盖物(统称窗户覆盖物150)以及致动器，例如通过传动装置154连接的用于沿相对于窗户110b的轨道156驱动窗户覆盖物的电动机152。电致变色窗格146可以包括玻璃、镜子或响应于刺激可控地或选择性地透射一些波长的光的其他材料，例如，响应于施加的信号，例如，施加的电压和/或施加的电流。例如，电致变色窗格146可以响应于第一信号对各种波长(例如，白光)一般地或基本上是透明的，并且响应于不同于第一信号的第二信号对各种波长(例如，白光)一般地或基本上是不透明的。电致变色窗格146可以是可调节的以控制大幅通过或大幅阻挡的光的强度，和/或控制选择性地大幅通过或大幅阻挡的波长。
以下参照图2和图4至图6讨论照明的各种方法和提供照明的组件。
HVAC是可以实现可居住环境100的期望环境特性的另一方面。因此，可居住环境100可以包括多个通风口158a至158b(仅示出了三个，统称158)，所述通风口向可居住环境100或其部分提供空气以具有期望的空气温度、湿度和/或空气质量。至少一个通风口158可以选择性地向可居住环境100或其部分提供香气。以下参照图2和图7讨论用于处理空气的各种空气处理和组件。
可以采用架构解决方案与HVAC系统和相关设备协同工作，以协同地改善空气质量。例如，冷空气流入地板附近的空间并通过天花板上的通风口置换现有空气的空气置换系统可以提高HVAC和空气净化设备的性能。
同样地，水是可以实现可居住环境100的期望环境特性的又一方面。因此，可居住环境100可以包括供应为了加强健康已通过多种方式被处理的水的多个水龙头130、136和/或淋浴头132。以下参照图2和图9讨论用于处理水的各种水处理和组件。
可居住环境100可以包括用于实现例如与地板系统102、墙壁系统104、天花板系统106、声学、空气质量(例如，零或低VOC发射)和卫生或卫生设施(例如，抗病原体)相关的期望环境特性的多个被动组件。以下讨论这些方面中的许多方面。
可居住环境100可以包括被设计为实现多种益处的地板系统102、墙壁系统104、天花板系统106和/或床116。例如，地板系统102、墙壁系统104和/或天花板系统106被设计为减少暴露于噪音。
嘈杂的环境已成为现代生活的一部分。风扇、头顶的飞机、过往的车辆和吵闹的邻居全都促成了家中的环境噪音条件。大约一半美国人生活在背景噪音在55分贝(dB)以上的区域中-大多数人认为恼人的水平。在对数分贝尺度上，0dB是声音对人类耳朵变得可辨别的点，每增加10dB将声压水平增大10因子。一次规律地暴露于85dB达八小时以上可以导致永久性的听力损耗。在不与任何声音发生器直接相邻的室外城市空间中，背景噪音通常接近于40dB。世界健康组织建议在家中环境声音水平在45dB以下，对于卧室环境声音水平是30dB。
因此，可居住环境100可以包括各种被动方法以实现降低噪音的益处。
在家中大部分恼人的噪音源自室外，所以声屏障(acoustic barrier)是整体声音平衡的重要部分。在墙壁和窗户中提供有效绝热的同样技术中的许多技术同时阻挡噪音。这允许声学保护解决方案，同时发生较少附加成本。另外，地板衬里减少了公寓之间的声音传播，并改进了隐私认知。
例如，可居住环境100可以包括被设计为实现多种益处的地板系统102。地板系统102可以包括地板覆盖物160、底层地板162以及可选地将地板160连接到底层地板162的声阻尼地板底座164。地板系统102可以包括地板166的一个或多个附加层，其中，地板166提供弹性构件或层(例如，软木)，如下所述。地板系统102可以例如在地板164的附加层和底层地板162之间包括挡板材料或绝缘物(未示出)。地板系统102可以另外地或备选地包括声学上隔离振动源(例如，诸如洗衣机之类的振动器具)的衬垫或片材(未示出)。地板系统102可以另外地或备选地包括被专门设计为减少人在跌倒情况下所感受到的力的抗冲击工程或元件。
地板系统102使用无毒的天然材料，所述材料旨在吸收脚步声和其他振动声并提供外部或内部声音隔离。
此外，例如，可居住环境100可以包括被设计为实现声阻尼的墙壁系统104。墙壁系统104可以包括专门构造的墙壁，所述墙壁包括弹性通道168、双壁板或石膏板(sheetrock)170、双螺柱172以及被设计为减少声音传播的隔音体。弹性通道168将双壁板或石膏板170弹性连接到双螺柱172以减少振动的传播。
作为另一示例，可居住环境100可以采用声阻尼门108。例如，密封到门框的实心橡木门可以实现与结构良好的墙壁一样的声音减少。
作为另一示例，可居住环境100可以采用声阻尼窗户110。例如，其间真空或捕获有稀土气体的三层玻璃窗110可以使来自外部的声音传播最小化。
作为另一示例，可居住环境100可以采用声阻尼管道绝缘体174。例如，声阻尼材料174的无毒毯子可以包裹在水管(未示出)和空气管道上以减少金属管道传播的声音。
地板的健康影响已成为越来越多研究的焦点。研究表明，长时间站立在表面上而没有任何伸展性或缓冲迫使肌肉进入恒定的屈曲状态。这减少了血液循环，助长了不良姿势，造成下背疼痛，并可以导致骨科疾病。缓冲垫减少了对关节的影响并促进肌肉松弛。
可居住环境100可以采用衬垫地板系统102以实现一些益处，其中包括增加血液循环并促进健康姿势。结果可以是关于关节疼痛、不适和低能量的报告较少。另外，站立在较柔软的表面上降低了发展足底筋膜炎的风险，并可以减轻已经患有该病症的那些人的症状。地板系统102应当足够柔软或有弹性以允许脚下舒适，还应当足够强壮以改善腰部支撑。地板系统102包括浮动结构，例如，在层166下具有软木，以减少由偏斜增加造成的冲击所产生的力。
反射疗法是传统的按摩做法，其目的是减少各种疾病的症状。实践者使用手和脚的特定区域的刺激，以减少紧张和压力。证据表明，反射疗法的实践强大地减少了焦虑，并降低了血压和脉搏率。可居住环境100可以采用定制设计的路径(例如，浴室路径)与纹理化的地板覆盖物178，设计成通过激励反射疗法来改善血液循环和一般健康。
由于大的表面积，地板整饰通常会是VOC的主要来源。可居住环境100使用所选择的减少有害室内空气污染物和挥发性有机化合物的排放的天然地板材料。
当带电粒子运动时产生电磁场(EMF)。电荷通过电线和器具的运动产生电磁场。电场的强度取决于电压(例如，通常家用是120V)并存在于火线附近，而不管电器是否在使用中。研究表明，长期且显著的占有暴露于EMF可能增加阿尔茨海默氏病和乳腺癌的风险。
因此，将EMF屏蔽包含到可居住环境100中。将EMF屏蔽设计为通过创建由导电材料或磁性材料组成的屏障来阻止场的散布。EMF屏蔽传统上由固体金属制成，但是这引起了关于重量、腐蚀和延展性的挑战。开口小于电磁波长的经过处理的金属网或滤网可以提供更实用的解决方案。
因此，例如，可居住环境100可以包括对于布线的EMF屏蔽。具体地，可以利用被设计为将EMF屏蔽于可居住环境100的占用部分的箔包层将布线绝缘。此外，例如，可以采用低EMF电气布线。
另一被动方法利用抗菌或抗病原体(即，“经过处理的”)材料，以减少或消除细菌或病原体的存在。抗菌或抗病原体的材料可以并入或沉积在床上用品(例如，床单、床罩、床套、枕头、枕头套)180、窗户覆盖物(例如，帷帘、帘子、窗帘)150和/或表面(例如，柜台181、浴缸或淋浴间122、桌面120、墙壁104)上。例如，各种材料可以浸染或涂覆有抗菌或抗病原体的材料。这些材料可以具有1微米量级的开口或孔径，从而提供防止各种不期望颗粒渗入的有效屏障。应当对床上用品的任何接缝进行密封。至少在床上用品的情况下，这些材料优选地完全包裹或包封床垫、弹簧床垫、枕头和/或被子。这样可以提供针对臭虫、过敏原和/或尘螨的保护。
适当材料的示例可以包含或包括离子形式的银(Ag)，其已经证明对多种病原体有效。另外地或备选地，可以采用其他无毒的抗菌剂，例如，硅烷季铵化合物和/或吡啶硫酮锌。
为了在不过度使用化学品或清洁品的情况下减少暴露于病原体和毒素，以下设施降低了维持健康环境所需的努力。
作为另外的示例，二氧化钛纳米颗粒已经作为通过光催化剂减少空气污染物的有效手段而出现，其中，光催化剂产生由环境光照射提供动力的自清洁表面。例如，纳米颗粒可以催化将VOC转换为无害二氧化碳的反应。这些可以并入光催化涂层中，其中，光催化涂层可以用于墙上以在暴露于光时分解细菌、病毒和VOC。
可居住环境100可以包括抗菌或抗病原体材料作为结构材料。例如，雪松可以用于衣柜和/或用作踢脚板。某些种类的雪松用于天然害虫防治，驱除许多昆虫。存在于雪松木中的油已经表明驱除真菌(例如，霉菌)、细菌、昆虫、白蚁和蜱。
床116和相关床上用品可以被设计为以多种方式加强健康。
有五种主要类型的床垫：内置弹簧、泡沫、乳胶、空气、水和日式床垫。几乎每个可想到的度量在这些类型中的每种类型内或类型之间存在变化，从而使得针对睡眠和肌骨骼健康的充足临床和调查水平数据在每种类型之间实际上不可行。在线调查显示记忆泡沫、乳胶和空气床垫具有更高的所有者满意度(78-81％)，相比于内置弹簧床垫(62％)。所有者满意度基于大量不同的度量。然而，根据内置弹簧床垫可以导致睡眠质量的实质改善的临床报告，这些平均数必须合格。另外，已经观察到，当切换到泡沫床垫时可能导致急性背痛，这随后在切换回常规棉床垫时得到缓解。然而，还已经观察到，在高品质内置弹簧床垫和独特泡沫支撑床垫上睡眠的人们发现与失眠相关的一个睡眠质量度量在人们在泡沫床垫上睡眠时显著降低，从而暗示更好的恢复。
上述发现的不一致性指示床垫类型与测试对象间的人体测量变化之间的不同相互作用。因此，与对基于性能的床垫质量(坚实度)和可测量的健康反应之间的关系的检查相比，将根据广泛定义的类别的床垫进行比较不太有用。
已知床垫对脊柱恢复和睡眠质量(健康的两个重要方面)有影响。
认为影响脊柱健康和睡眠质量的最简单且最多研究的床垫特性之一是整体坚实度。调查床垫坚实度和睡眠质量的有限数目的科学报告似乎认同，通常，床垫既不能太硬也不能太软。已经观察到，当用新型“中等硬度”床垫替代现有床垫时导致身体疼痛、睡眠舒适度和睡眠质量显著改善。还已经观察到，与硬床垫相比，中等硬度的床垫更大程度上减少了具有慢性、非特异性腰背部疼痛的患者的疼痛相关病残。此外，虽然最软床垫和最硬床垫与恶化的疼痛和睡眠相关，但是在中等程度的坚实度水平内，在个体睡眠质量反应之间仍然存在高度变化。进一步观察到，在坚实表面上，人们假定在侧卧和俯卧之间的姿势，推测是为了避免当肩膀和骨盆无法下沉到表面中时的横向弯曲。然而，该弯曲与在柔软表面上相比不那么极端；当骨盆过分下沉到床垫中时，脊柱在额面(frontal plane)中比在坚实的床垫上更进一步弯曲。
在大多数睡眠研究中假设，脊柱对齐、接触压力和睡眠质量总是彼此正相关；然而，这可能是过于简单的假设。一项研究测量了接触压力和脊柱对齐二者，以在男性人群中评估四个“极品”床垫。该研究报告了床垫之间的显著差异，但是结果的模式不一致；具有最高最大接触压力的床垫倾向于具有最低的脊柱扭曲。该研究不包括对睡眠的影响。有趣的是，另一项研究发现，脊柱对齐在中等程度到更高的坚实度水平上更大。一项研究确实发现了睡眠结构的差异，在“舒适”床垫上比在“不舒适”床垫上具有显著更慢的慢波睡眠(SWS)和更高的睡眠效率。然而，该研究没有提供定量特性来描述“舒适”和“不舒适”的含义。这些研究表明，床垫的两个中心目的，展现低的最大压力并最小化脊柱扭曲，实际上可能是相反目的。虽然压力分布是为了预防卧床患者的压力性溃疡的主要关注点，但是其仅足以避免健康人群中的集中压力峰值。因此，专家通常倾向于优选允许脊柱保持在中立和伸长位置的睡眠位置。睡眠对于允许身体的肌肉和椎间盘从一天中的连续负荷恢复是必要的。椎间盘(IVD)体积在夜间增加20-25％，从而再生椎间盘的能力以支持在第二天重力引起的压缩，并将营养物注入脊柱。当脊柱被允许保持在中立位置时，该过程最有效。还可能的是，脊柱健康和睡眠质量(不仅仅是持续时间)也具有内在联系；已经假设，REM阶段和非REM阶段在睡眠期间的有效IVD减压中起重要的并且也许是互补的作用。
睡眠位置有三种主要类型：俯卧(胃部)、侧卧(侧面)和仰卧(背部)。虽然许多研究已经考查了与每种类型相关的各种睡眠效应，但是对床垫类型如何影响不同睡眠位置进行的研究较少。当考查跨两种床类型(下垂弹簧床垫和可定制的气室床垫)的睡眠质量和脊柱对齐时，发现当与报告这两种床类型之间没有区别的腹侧睡眠者相比时，仰卧睡眠者更易受到下垂床的负面影响，并且另外当切换到定制的气室床时看出睡眠质量更显著提高。
对睡眠姿势的考虑由于所有睡眠者在整夜中转变位置若干次的事实而进一步复杂化；事实上，这种自然转变被认为是健康睡眠的重要特征。然而，理想的睡眠运动量是未知的。一项研究发现，虽然一些活动和姿势的变化是正常的，但是相对混乱的睡眠与所报告的更差的睡眠质量有关。此外，有证据表明，各种睡眠位置的平均比例假定随年龄变化：在孩子中，假定俯卧、仰卧和侧卧位置占据睡眠时间的相等比例，而随着年龄增加，俯卧位置显著的渐渐消失，并且老年人偏好右侧位置。
已经观察到侧面占主导位置的睡眠者与下肩部和背部疼痛之间的关联。然而，这种相关性不一定表明睡眠位置是背部疼痛的主要原因；可以想到，背部和/或肩部受伤的人可能自然地呈现俯卧或仰卧位置，这取决于损伤的类型。无论如何，如果观察到床垫将一个人的自然睡眠位置从俯卧或腹侧改变到侧卧，则它可以提高睡眠质量。
鉴于个体生理和床垫性能之间的复杂相互作用，人们不能为自己选择最好的床垫是不足为奇的。即使允许消费者在15分钟的评估中评估床的舒适度，消费者也无法准确地选择床垫类型，其中，所述床垫类型将在后来显示出最小化早晨疼痛和僵硬并优化睡眠质量和日间能量水平。
大多数床垫调查的结果表明，虽然极软或极硬的床垫比中等坚固的床垫平均更差，但是在减少个体早晨疼痛并优化他们的睡眠质量所必需的床垫坚实度方面存在高度差异。跨个体的床垫功效的变化表明，床垫坚实度以及或许甚至是维持中立脊柱的目标可能使问题过度简化。各种床垫质量与生理测量(例如，体重、身高、BMI和优选睡眠位置)之间的相互作用全部有助于观察个体间脊柱扭曲、压力分布和睡眠质量的变化。
考虑到姿势类型的高度个体变化、人体测量以及初始舒适度评估和客观睡眠测量之间的较差相关性，对针对各种床垫配置的脊柱对齐、压力分布以及理想地睡眠质量性能的个性化的、客观评估的需要变得明显。因此，可以设想一种睡眠系统，该睡眠系统能够检测姿势变化，并且在第二步，主动改变其机械性能以优化对于每种假设姿势的脊柱支撑；实质上，一种“主动”睡眠系统。然而，由于这种推荐固有的成本和低效率，可能更实际的是，使用人体测量度量在可能的情况下预测最佳床垫配置。备选地，被设计为基于重量分布自动调整的床垫，例如，具有气囊隔室的空气床垫或具有可定制坚实度“区域”的内置弹簧床垫，可能不需要高级睡眠监测分析来实现性能的足够测量。
温度是睡眠质量的另一重要因素。记忆泡沫特别倾向于吸收和保持热，这可能干扰睡眠。已经观察到睡眠和体温调节之间的强大联系。人类核心体温在24小时内自然循环，并与昼夜节律和睡眠-觉醒周期有关系。在睡眠前和睡眠期间，随着外周血液流量增加，皮肤温度升高并且核心温度降低。即使在睡眠期间温和的热暴露也可以增加觉醒，减少REM睡眠和慢波睡眠。温湿的热暴露进一步增加觉醒，减少REM和SWS，并过度抑制核心体温的降低。温度敏感性很大程度上取决于年龄和对当地条件的气候适应。通常，只要避免出汗，就避免了主要的睡眠障碍。
许多床垫可能含有已知会导致呼吸问题和皮肤刺激的化学品。挥发性有机化合物(VOC)是与许多短期和长期不良健康影响相关的排放气体，其中包括：眼睛、鼻子和喉咙刺激；头痛、恶心；肝脏、肾脏和中枢神经系统损伤。
传统上由石油制成的泡沫床垫可以含有高达61种不同VOC。有毒化学品可能存在于床垫的芯、衬垫、阻燃材料、罩子或接合处。即使非石油类床垫也可能含有有毒化学品。仍然存在于许多床垫品种中的甲醛和苯被EPA规定为可能的人类致癌物。许多床垫制造商使用一种或多种关注的化学品，其中包括：锑、乙烯基、聚氨酯和其他VOC；乙烯基覆盖物；用于防水、阻燃或抗菌化学品的专有配方。尽管一些制造商提供“绿色”成分，但是他们似乎没有采取有意义的步骤来确保产品不含所有有毒化学品。另外，只有一小部分床垫制造商避免了潜在过敏原。
将小鼠暴露于六种品牌的防水婴儿床垫达1小时引起了感官刺激、肺部刺激和气流减少的各种组合。气相色谱显示床垫排放的化学品混合物已知会导致多种急性毒性作用，其中包括哮喘类反应。
主要的领先的床垫品牌不会暴露他们使用哪种阻燃化学品，声称它们是商业秘密。对来自传统泡沫床垫的“废气”气味的投诉仍然是常见的，并且可以持续若干周。
因此，重要的是，选择尽量减少或不排放任何有害气体的特定品牌和床垫品种，其中，所述有害气体可能影响过敏原或甚至造成更严重的健康风险。
已经建立了对房尘螨(HDM)过敏原的暴露和致敏，作为世界上大部分地区哮喘发生的重要危险因素。尘螨暴露的量增加了发生过敏的风险以及一旦发生过敏反应时的反应的严重性。哮喘症状在暴露于包括尘螨在内的较高过敏原水平的患者中更严重。
除了床垫罩和材料以外，设计也起重要作用。床垫内部和外部的表面积越小，捕获灰尘的空间越少，并且总尘螨种群越少。允许在整个内部有一定程度通风的床垫还可以减少可带有灰尘和霉菌的水分积聚。
床垫耐用性和寿命对于降低更换成本并在其整个预期寿命内确保最佳性能是重要的。空气床往往具有低耐用性，但是具有高寿命。这是因为支撑它们的气泵可能发生故障或损坏，但是考虑到修理问题，空气床垫中的材料可以持续长达10年。还已知乳胶床垫具有良好的寿命，平均是大约7年。记忆泡沫平均大约6年，而日式床垫和内置弹簧床垫很少持续超过5年。
大多数人当他们在晚上睡觉时使用枕头，因此，是脊柱对齐的重要考虑。虽然确实是一些人可能不使用枕头更舒适，但是与使用枕头相比，这可能导致更差或更好的脊柱对齐，这取决于床垫类型、体型和睡眠位置。事实上，枕头是专为满足各种睡眠者的需要而设计的。例如，身体枕头、膝盖枕头、人体工程学头枕是市场上可买到的。
可以采用评级系统促进床垫和/或床上用品选择。评级系统可以包括三种类别，从最低到最高逐步命名为：1)基本证明，2)银牌证明，3)金牌证明。
例如，关于坚实度和脊柱支撑，为了获得基本证明资格，泡沫床垫必须具有介于13和16之间的ILD等级，厚度在3-4”之间，并具有每ft23和5lbs之间的密度。而为了获得基本证明资格，弹簧床垫必须具有至少800袋装弹簧的线圈密度，并具有泡沫边缘支撑的特征。为了获得银牌证明资格，泡沫床垫必须具有介于13和16之间的ILD等级，厚度在3-4”之间，并具有每ft2至少5lbs的密度。为了获得银牌证明资格，弹簧床垫必须具有至少900线性袋装弹簧的线圈密度，具有泡沫边缘支撑，并且另外必须具有通过定位在肩膀、腰部、臀部和腿部所划分的至少五个分隔区。弹簧床垫必须具有在肩膀和臀部区域刚性减少15-30％的线性袋装弹簧。同时，为了获得银牌证明资格，空气床垫必须具有在1000和4000帕之间的可调内部压力。
此外，例如，关于毒性，为了获得基本证明资格，床垫必须符合CertiPUR-US证明的所有部分。为了获得银牌证明资格，床垫必须符合OEKO-Tex 100测试标准中最严格的证明等级(限制1个值)，然而，CertiPUR-US水平更严格，床垫必须满足这些更严格的标准。为了获取金牌证明资格，床垫必须具有不超过0.001ppm的总VOC排放。
此外，例如，关于哮喘和过敏，为了获得基本证明资格，床垫必须被构造为在外表面上没有凹槽、凹坑或凹陷。为了获得银牌证明资格，床垫必须不含所有潜在的过敏物质，包括羊毛和天然乳胶。
此外，例如，关于温度控制，为了获得基本证明资格，泡沫床垫必须具有通风层。为了获得银牌证明资格，床垫必须具有适当通风以在标准压力下保持60％以下的湿度水平，在30分钟时段内在床垫表面和裸露的人体皮肤之间保持25°环境温度和50％相对湿度。
控制至少有源组件的功能或操作的能力可以有助于实现可居住环境100中所提供的设施和益处。因此，可以提供多个用户可操作输入/输出(I/O)设备、控件、面板或信息台(kiosk)182。
例如，室内用户可操作I/O面板182a可以包括显示器(例如，LCD)以显示信息。室内用户可操作I/O面板182a可以包括用户可致动控件(例如，触摸屏上所显示的用户可选图标、按键、按钮)，其中，通过操纵所述用户可致动控件，允许用户(例如，可居住环境100的占用者)选择要执行的参数或程序，以控制可居住环境100的一个或多个环境特性。
此外，例如，移动或手持设备182b可以用作I/O设备。移动或手持设备182b可以包括用于显示信息的显示器(例如，LCD)和用户可致动控件(例如，用户可选图标、按键、按钮)，其中，通过操纵所述用户可致动控件，允许用户(例如，可居住环境100的占用者或设施人员)选择要执行的参数或程序，以控制可居住环境100的一个或多个环境特性。移动或手持设备182b可以由终端用户拥有，例如，占用者。移动或手持设备182b可以执行通过无线协议(例如，IEEE 802.11、 )进行通信交互的所下载的定制应用或“APP”。
备选地或另外地，远程用户可操作I/O控件、面板或信息台182c(图2)可以包括显示器(例如，LCD)以显示信息。远程用户可操作I/O控件、面板或信息台182c可以包括用户可致动控件(例如，触摸屏上所显示的用户可选择图标、按键、按钮)，其中，通过操纵所述用户可致动控件，允许用户(例如，可居住环境100所在的设施的人员)选择要执行的参数或程序，以控制可居住环境100的一个或多个环境特性。
关于由可居住环境100中的健康系统所提供的设施和益处的信息可以有助于实现这些益处。信息可以通过服务器提供并通过各种设备呈现。例如，可以通过电视184(例如，在专用频道上)，通过室内或其他显示器、面板或信息台182a，通过手持设备182b等来呈现信息。
图2示出了根据示出的一个实施例的用于控制可居住环境100(图1)的环境特性的环境控制系统200的主动部分。图2提供了对图1的一些组件的更详细表示。
环境控制系统200的主动部分包括多个子系统。例如，主动部分可以包括控制子系统202、照明子系统204、水处理子系统206、空气处理子系统208、气味子系统210、声音子系统212、输入/输出(I/O)子系统214。主动部分可选地可以包括消毒子系统216，如下所述，消毒子系统216可以建立在或是可居住环境100的固定装置，或者可以是便携式的，仅在使用期间位于可居住环境100中。以下继而参照图2讨论子系统202-216和/或组件中的每一个。以下参照图3至图10讨论这些子系统202-216和/或组件中的多个的操作。
控制子系统202可以采取编程计算机或其他基于处理器的系统或设备的形式。例如，控制子系统202可以采取传统大型计算机、迷你计算机、工作站计算机、个人计算机(台式或膝上型)或手持计算机的形式。
控制子系统202可以包括一个或多个处理器或处理单元220(示出了一个)、非暂时性系统存储器222a-222b(统称222)以及将包括系统存储器222在内的各种系统组件连接到处理单元220的系统总线224。处理单元220可以是任何逻辑处理单元，例如一个或多个中央处理单元(CPU)、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑控制器(PLC)、人工神经网络电路或系统或者任何其他逻辑器件。可商购的计算机系统的非限制示例包括但不限于：美国Intel公司的80x86奔腾或i7系列微处理器、IBM的PowerPC微处理器、太阳微系统公司(Sun Microsystems，Inc.)的Sparc微处理器、Hewlett-Packard公司的PA-RISC系列微处理器、或者摩托罗拉公司的68xxx系列微处理器。系统总线224可以采用任何已知的总线结构或架构，包括具有存储器控制器的存储器总线、外围总线和本地总线。系统存储器222包括非暂时性闪存或只读存储器(“ROM”)222a和非暂时性随机存取存储器(“RAM”)222b。可以形成ROM 222a或RAM 222b的一部分的基本输入/输出系统(“BIOS”)226a包含例如在启动期间帮助在控制子系统202内的元件之间传输信息的基本例程。
控制子系统202可以包括用于对硬盘228b进行读写的硬盘驱动器228a、用于对可移动光盘230b进行读写的光盘驱动器230a和/或用于对磁盘232b进行读写的磁盘驱动器232a。光需230b可以是CD/DVD-ROM，磁盘232b可以是磁性软盘或磁盘。硬盘驱动器228a、光盘驱动器230a和磁盘驱动器232a可以通过系统总线224与处理单元220通信。硬盘驱动器230a、光盘驱动器230a和磁盘驱动器232a可以包括如相关领域的技术人员公知的连接在这些驱动器和系统总线224之间的接口或控制器(未示出)。驱动器228a、230a和232a及它们的相关计算机可读存储介质22b、230b、232b可以提供对用于环境控制系统200的计算机可读指令、数据结构、程序引擎和其他数据的非易失性和非暂时性存储。虽然示出了控制子系统202采用硬盘228a、光盘230a和磁盘232a，但是相关领域的技术人员将认识到，可以采用能够存储可由计算机访问的数据的其他类型的计算机或处理器可读存储介质，例如，磁盒、闪存、数字视频盘(“DVD”)、伯努利盒、RAM、ROM、智能卡等。例如，硬盘228a可以存储用于例如基于可居住环境100(图1)的占用者的特定方面或特性控制其他子系统的指令和数据，以提供促进占用者的健康或幸福的环境特性。例如，硬盘228a可以存储用于呈现关于由主动和被动组件或度量所提供的各种属性和益处的信息的指令和数据、以及关于如何使用环境控制系统200和被动组件使享受、舒适和幸福最大化的指令。
程序引擎可以存储在系统存储器222b中，例如操作系统236、一个或多个应用程序238、其他程序或引擎和程序数据。应用程序238可以包括如下指令，所述指令使得处理器220例如基于占用者的一个或多个方面、特性或属性自动生成信号以控制各个其他子系统实现可居住环境100(图1)中的各种环境特性。应用程序238可以包括如下指令，所述指令使得处理器220通过各种用户可操作输入/输出(I/O)设备、控件、面板或信息台182或电视184自动接收输入和/或显示输出。
其他程序引擎(未具体示出)可以包括用于对诸如密码或其他访问保护和通信加密之类的安全性进行处理的指令。系统存储器220还可以包括通信程序240，例如，用于允许控制子系统202通过互联网、企业内联网、外联网或其他网络(例如，LAN、WAN)与其他子系统或计算机系统或设备交换数据并提供服务的服务器、以及诸如本文中进一步讨论的服务器计算系统上的其他服务器应用。所描绘实施例中的服务器可以是基于标记语言的，例如，超文本标记语言(HTML)、可扩展标记语言(XML)或无线标记语言(WML)，并使用标记语言进行操作，其中，标记语言使用添加到文档数据的语法定界字符来表示文档的结构。多个服务器是可商购的，例如从微软、甲骨文、IBM和苹果。
虽然图2示出了存储在系统存储器222b中，但是操作系统236、应用程序238、其他程序/引擎、程序数据和通信应用(例如，服务器、浏览器)240可以存储在硬盘驱动器228a的硬盘228b、光盘驱动器230a的光盘230b和/或磁盘驱动器232a的磁盘232b上。
操作者可以通过各种用户可操作输入/输出(I/O)设备、控件、面板或信息台182或电视184，或者通过诸如专用触摸屏或键盘(未示出)之类的其他输入设备和/或诸如鼠标(未示出)之类的定点设备，和/或通过图形用户界面，将命令和信息(例如，配置信息、数据或规范)输入到控制子系统202中。其他输入设备可以包括麦克风、操纵杆、游戏垫、平板、扫描仪等。这些和其他输入设备通过诸如连接到系统总线224的串行接口242之类的接口而连接到处理单元220中的一个或多个，然而可以使用其他接口，例如，并行端口、游戏端口或无线接口或通用串行总线(“USB”)。监视器或其他显示设备通过诸如视频适配器(未示出)之类的视频接口连接到系统总线224。控制子系统202可以包括其他输出设备，例如扬声器、打印机等。
控制子系统202可以使用至一个或多个远程计算机和/或如以上参照图1描述的设备的逻辑连接，在联网环境下进行操作。例如，控制子系统202可以使用至一个或多个其他子系统204-214、一个或多个服务器计算机系统244和相关非暂时性数据存储设备246的逻辑连接，在联网环境下进行操作。服务器计算机系统244和相关非暂时性数据存储设备246可以例如由可居住环境100(图1)所在的设施(例如，酒店、水疗中心、寓所建筑、公寓建筑、医院)控制和操作。通信可以通过有线和/或无线网络架构，例如，有线和无线企业级计算机网络、内联网、外联网和互联网。因此，控制子系统202可以包括无线通信组件，例如，用于无线(例如，无线电或微波频率通信，本文中统称为RF通信)的一个或多个收发机或无线电248及相关天线250。其他实施例可以包括其他类型的通信网络，其中包括电信网络、蜂窝网络、寻呼网络和其他移动网络。
照明(例如，波长在电磁波谱的可见光、近红外(NIR)和/或近紫外(NUV或UVA)部分中的电磁辐射或能量)能够对人体健康具有重要影响。如这里和权利要求中所使用的，术语“照明”或“光”包括电磁波谱中对人可见的部分(例如，约400nm-约700nm)以及对人不可见的部分(例如，NIR或UVA)的能量。光以多种无意识方式影响人体。新陈代谢通过褪黑素和内分泌系统与日常太阳周期密切相关。该周期在人体中被叫做昼夜节律。人类和动物具有内部时钟，即使在连续黑暗中，该内部时钟也在与地球的每日太阳周期匹配的大约24小时周期上维持身体。眼睛所接收的光的强度和颜色部分地调节从警醒和睡眠时间段到消化效率的多个身体过程。然而，光调整该内部时间以使人与地球的每日太阳周期匹配。如果昼夜节律已被转移工作或长途旅行扰乱，暴露于与直射太阳光的强度相当的光将帮助重置昼夜节律。
光的强度和颜色影响身体的不同系统。例如，蓝光阻碍身体产生褪黑素，褪黑素是用于诱发睡眠的化学信使。晚上的高亮度会延迟睡眠，而早上的光线有助于醒来。适当的亮度和颜色也有助于全天的警醒和集中力。褪黑素是一种天然抗氧化剂，并抵抗自由基的致癌倾向。结果，由于不适当地暴露于亮光的消耗褪黑素会导致癌症的风险增加。午间的亮光和晚间的暗光帮助碳水化合物的消化。
另外，许多个体遭受与光相关的情绪不规律，诸如季节性情绪失调(SAD)。在特定时间适当暴露于特定类型的光解决了这些不规律。已经表明，在早上暴露于通过黎明模拟逐渐变亮的光会降低抑郁。日光有助于视力的健康发展。儿童近视与低暴露于日光有关，相反，高度依赖于昏暗的人造光。通过减少暴露于高色温，可以使年龄相关的黄斑退化或视力随年龄的劣化(特别是在具有蓝眼睛的老年人中)最小化。
还可以使用或不使用局部光活性物质，来控制照明子系统204提供光疗法。例如，这可以用于治疗多种病症，例如季节性情绪失调(SAD)。由于太阳光长期减少，生活在高纬度地区的人们通常在冬季经历抑郁，被标识为SAD的病症。对于受SAD影响的人，在冬季睡眠效率的测量明显不同于在夏季睡眠效率的测量。光疗法可在治疗SAD方面特别有效，从而产生与用药物治疗相当的结果。
通常称为“时差”的另一病症或综合征产生于昼夜节律与每日太阳周期之间的相对变化。影响是扰乱睡眠并使情绪、集中力和认知性能显著劣化。控制曝光以帮助将太阳光周期和昼夜节律光周期匹配可以帮助缓解这些症状。
在一些个体中，身体对褪黑素的产生或解释相对于太阳周期稍有变化，导致一组称为延迟睡眠期综合征(DSPS)的症状。所有青少年的大约十分之一以及一些成年人发现他们自己在常规睡觉时间后的两小时至六小时入睡。如果不受干扰，则这些个体通常将在一天的中间醒来之前酣睡约八小时。受控的照明可以帮助治疗DSPS。
新兴研究表明，当人体暴露于光谱的不同部分时，发生不同的大脑活动。颜色可以潜意识地影响人们做不同类型任务的能力。例如，在一项研究中，参与者在红光中更好地执行分析任务，并且在蓝色环境中更有创造力。
对工作场所环境的研究表明，在明亮颜色办公室中的人们比在压抑环境或中立环境中的人们具有更高的测量情绪状态。另一方面，研究表明，强色会刺激某些个体。色光疗法采用特定波长的照明或作为根据个体偏好的有效情绪操纵者的波长组合的照明。从业者使用该疗法解决诸如冥想、直觉、演讲、紧张和焦虑之类的问题。
照明子系统204可以被操作为在整个可居住环境100(图1)或其部分中提供动态自定义颜色，以提供色光疗法。另外，(图1)可以可选地采用由动态改变颜色的光(例如，通过盖灯或壁灯)着色的墙壁形式的色光疗法壁刷可居住环境100，以针对不同设置和一天中的时间创建所需的光谱。另外地或备选地，可以将色光疗法照明添加到其中可能更需要彩色灯光的特定区域，例如，冥想空间和蒸汽淋浴。
下面讨论的照明子系统204用于保护和治疗昼夜节律的扰乱，从而加强健康，其中包括：自然睡眠周期，眼睛在一些属性方面的健康发展，以及治疗或减轻各种病症、综合征和/或痛苦的症状。例如，在受试者作为提供光疗法的一部分而醒着时，照明子系统204可以将可居住环境100(图1)或其部分的占用者或居住者暴露于短时间的强烈人造光以获得治疗效果。
照明子系统204包括人工照明子系统204a和自然照明子系统204b，其中，这两个子系统协力操作以在可居住环境100(图1)中提供期望照明。具体地，照明子系统204利用逐渐调节的色温和强度在可居住环境100(图1)中提供照明，以例如改善昼夜节律。如下面讨论的，照明子系统204可以实施黎明模拟器以逐渐增加光和声音水平，所述光和声音水平被设计成当进入轻睡眠阶段时唤醒身体。这可以替代标准闹钟，从而产生从中缓慢醒来的更自然的环境。这可以通过在唤醒期间缓慢打开遮光帘或缓慢允许更多的光穿过电致变色窗格来实现。也可以缓慢增加活动声音的音量。声音可以是存在于自然环境中的声音，或者可以是其他声音，例如音乐。这可以在集成单元中实现，或者通过专用床侧单元实现，其中，所述床侧单元可以提供声音以及人工照明。
此外，如下面讨论的，照明子系统204可以实施夜灯，采用昏暗(例如，低瓦数)的长波长LED或白炽灯，其中，夜灯响应于运动或环境光水平而工作并被设计为充分照明房间以用于安全导航，而不干扰褪黑素水平。
人工照明子系统204a包括多个照明源252以及可选地一个或多个电源254。如前所述，照明源252可以采取各种各样的形式，例如，白炽灯、荧光灯、紧凑型荧光灯或LED灯。LED照明可以是优选的，因为LED照明非常节能并且可以具有长的工作寿命。不论单独地或组合地，照明源252应当能够选择性地提供宽范围的强度和宽范围的波长。这样允许选择性地控制照明源252产生各种各样的人工照明条件，例如，模拟自然光、日间光模式、昼夜光模式、光疗法模式和/或适应位置变化(例如，维度和/或经度)或季节变化(例如，春季、夏季、秋季、冬季)的光模式的条件。昼夜光模式可以是针对给定位置(例如，维度和/或经度)和/或在一年中的给定时间(例如，季节、月)模拟自然发生的光(例如，阳光和黑暗)的强度和/或颜色的在所定义时间段(例如，太阳日，约24小时)期间的光的模式。所产生或生成或提供的昼夜光模式可以通过可被控制为产生所定义或期望昼夜光模式的人工和自然发光的组合来产生。所定义或期望昼夜光模式本身可以在特定位置和/或一年中的时间不同于自然发生的昼夜光模式，或者可以在特定位置和/或一年中的时间相对于自然发生的昼夜光模式简单移位。照明源252可以采取LED阵列的形式，每个LED能够产生一个或多个范围的波长。可以通过改变施加到LED的驱动电流来调节所发射光的波长。因此，可以通过选择性地操作特定组的LED(例如，发射给定范围的波长的LED)和/或通过改变施加到任何给定LED的电流电平，来实现期望波长。可以通过选择性地操作更多或更少LED或者通过控制经由电源254施加到一个或多个LED的电力，来调节强度。例如，可以改变脉宽调制(PWM)驱动信号的占空比，以调节强度输出。
电源254可以采取各种各样的形式，主要取决于功率源(例如，AC线电流、DC)和照明源(例如，LED)。电源254可以包括变压器，以将电路的其余部分与电源电隔离，和/或降低或升高电压。电源254可以包括开关模式转换器，其可操作为降低和/或升高电压。电源254可以包括一个或多个整流器(例如，MOSFET或IGBT的无源二极管桥、有源晶体管桥)以将AC电整流为DC电。可能性较低，电源254可以包括一个或多个逆变器以将DC电力逆变为AC电力。电源254可以包括一个或多个专用电源控制器(例如，诸如微处理器之类的微控制器、DSP、ASIC、PGA或PLC)和/或相关非暂时性计算机或处理器可读介质。电源254被可通信地连接，以控制到照明源的电力供应。
自然光子系统204b可以包括一个或多个致动器，所述一个或多个致动器被可驱动地连接，以控制通过一个或多个窗户110在可居住环境100(图1)中接收到的自然光的量。如前所述，例如，致动器可以采取所连接的控制一个或多个电致变色窗格或面板146(图1)的透射率的电源256的形式。还如前所述，例如，致动器可以采取可驱动地连接的电动机258、螺线管或其他元件的形式，以控制一个或多个窗户覆盖物150(图1)相对于窗户的位置，并且从而调节通过的照明的量。窗户覆盖物150可以采取“遮光帘”的形式，其中，所述遮光帘自动操作为保护可居住环境100(图1)的占用者或居住者免受室外光影响。致动器256、258可以从电压源接收电力，或者可以从微控制器接收控制信号。电致变色窗格或面板146(图1)可调节(即，选择性地大幅通过，选择性地大幅阻挡)所通过的或阻挡的波长的范围以及所通过的或阻挡的自然照明的强度。因此，电致变色窗格或面板146(图1)可以优于窗户覆盖方法。
控制环境光(例如，阳光，来自路灯、建筑物或标牌的光，安全照明)从外部环境进入有助于管理暴露于光的水平，以便帮助维持健康的昼夜节律。这在初夏的早晨和漫长的夏季夜晚尤其重要，特别是在高纬度(例如，高于或大于约北纬或南纬40度)和/或城市环境。
市政供水系统使用许多方法来控制水的纯度。虽然这些方法通常成功地将污染物水平置于国家和州的限制之内，但是水质偶尔也会成为问题。例如，拉斯维加斯水中的钠和硫酸盐水平不满足纽约城市标准。在纽约，由氯化形成的副产物接近联邦极限。响应于这些问题，可居住环境100可以使用补充处理技术以使污染物浓度很好地在由美国管理结构设定的安全限度以及国际安全标准内。
纽约市的水目前未过滤，但是对于从克罗顿水库引出的水正在建设过滤厂。另外，UV消毒设施正在建设中，用于剩余水源的杀菌辐射(Catskill/Delaware系统)。
硫酸盐和氯化物的沉积物-固体会悬浮在水中并产生浑浊的不透明度或混浊。具有高混浊度的水本身不健康，但升高的水平可能指示过滤过程中的问题，这可能意味着没有充分去除其他污染物。粗粒度过滤器259减少水中的悬浮固体。这通常是处理的第一阶段，优化系统中后续过滤器的性能。
市政供水系统通常将氯基消毒剂添加到供水中以除去细菌。这影响水的气味和味道，并引起眼睛的潜在刺激。人体含有有益的共生细菌，这些共生细菌对皮肤和消化道的适当功能是必需的。皮肤上的这些微生物受氯伤害。当氯化后的水与有机物延长接触时，可以形成致癌的诸如三卤甲烷和卤代乙酸之类的副产物。
药品和个人护理产品(PPCP)包括用作药物、清洁产品和保健用品中的活性成分的多种不同化学物。PPCP通过多种路径进入供水系统，例如，药物在体内的不完全代谢、药丸或个人护理和清洁产品的不当处置。PPCP的潜在不安全水平在湖泊和河流中积累，由此它们可以进入市政供水系统。PPCP是鱼和湖泊两栖动物中的雌雄同体以及其他生殖危害的可能原因。预计对水源进一步污染，并且水中PPCP量的增加是许多研究计划的主题。活性炭水过滤器260减少消毒剂副产物、农药、溶解气体、氯、氯胺以及一些药物和个人护理产品，从而导致更清洁和口感更好的水。“活性”炭过滤器包含通道和开口的迷宫，对于活性炭具有每克约1000平方米的表面。
多种形式的微生物可能损害健康或者是水质差的指标。
例如，大肠菌是常见的本身无害的杆状细菌。如同混浊度和悬浮固体，大肠菌用作指标：它们的存在表明，其他更危险的微生物可以在水处理中存活并且可以存在于供应中。关于大肠菌的EPA目标是零痕量，但是可执行的限度允许单个月内所有样本的5％测试为阳性。纽约市在2010年采集的9958个样本中有46个样本测试为阳性(或者，最高月中是样本的1.3％)。
此外，例如，大肠杆菌(E.coli)细菌也是杆状细菌，并且大多数菌株是无害的。诸如0157：H7的一些菌株通过排泄可危及脆弱个体生命的有毒化学物而引起食物中毒。E.coli由于进食未洗过或未煮熟的食物而传播。传染性E.coli还可以存在于被粪便物污染的水中，例如，农业径流。
作为另外的示例，隐孢子虫和贾第虫是通常存在于被污水污染的水系统中的单细胞微生物。比细菌大得多，这些原生动物引起消化问题，特别是在脆弱群体中。
水处理子系统206确保例如通过诸如水龙头130、136(图1)或淋浴头132(图1)之类的龙头将清洁、健康的供水供应到可居住环境100(图1)。水处理子系统206可以使用多步法。
水处理子系统206可以包括一个或多个机械过滤器259。机械过滤器259可以包括一个或多个沉积物或粗粒度过滤器以从水中滤除沉积物或较大的颗粒物质。机械过滤器259可以包括一个或多个精细过滤器以从水中滤除细颗粒。可以采用各种类型的粗粒度过滤器和/或精细过滤器介质，包括网筛、硅藻土、陶瓷水过滤元件。
水处理子系统206可以包括一个或多个活性炭过滤器260。活性炭过滤器可以除去大约0.5微米至50.0微米的尺寸范围内的颗粒。
作为添加化学消毒剂的替代方法，可以通过用UV光照射对水进行消毒。高能光损害微生物的DNA，使其不太可能再生。UV处理在清澈、无沉积物的水中高度有效。因此，水处理子系统206可以采用紫外杀菌照射(UVGI)，试图在不使用基于化学的过滤的情况下消除微生物。具体地，水处理子系统206可以包括一个或多个紫外(UV)照射源261，所述一个或多个紫外照射源261可操作为将水暴露于足够强度的UV光照下并持续足够时间以使水中的病原体变为无害。可以从一个或多个专用电源262向UV照射源261供应电力。
作为替代，在碳过滤器之前的反渗透系统(未示出)可以替换沉积物过滤器和紫外照射，以除去氯、PPCPS、消毒剂副产物、重金属、微生物和水硬化剂。
水处理子系统206可以包括一个或多个维生素C储存器263以及可操作为将维生素C释放到水中的一个或多个端口、阀门或歧管264。所述端口、阀门或歧管264可以通过流体方式连接，以仅将维生素C释放到特定管道中，例如，仅将维生素C供应到去往淋浴头132(图1)或可选地去往与浴缸或淋浴间122(图1)关联的水龙头130的水中。将维生素C注入淋浴水可以除去残留的氯。在高浓度下，例如当作为外用乳膏施用时，皮肤可以吸收维生素C。虽然这些水平显著高于存在于淋浴中的水平，但是淋浴水仍然为皮肤提供少量的营养物。
空气处理子系统208可以包括多种组件以确保提供到可居住环境100(图1)的空气对占用者是健康和舒适的。
良好的空气质量是健康环境的最重要特征之一。静止的成年人通常每分钟吸入6至10升的空气。中度活动时该量加倍，并且剧烈运动时再次加倍。每天，大约15立方米的空气通过中度活动的成年人的肺。
微量气态污染物和颗粒存在于来自天然来源和人为来源的空气中，这可引起严重的健康问题。减少家中气体和颗粒物的来源将降低它们的负面影响。材料所产生的空气传播污染物以及家中个体的存在需要通过通风排出到室外，并进行过滤以确保它们不返回到室内空气供应。
空气质量差的主要健康影响是肺癌和心肺疾病。这些疾病所导致的死亡人数明显增加可归因于颗粒物的更高水平的时期。空气质量的其他影响是哮喘发作、肺气肿和对免疫系统的干扰。
在微观尺度上，关于流体动力学和重力的自然规律工作不同，从而允许固体和液体几乎无限地漂浮在空气中。广泛地，这种微观颗粒物分为两类：细颗粒，小于2.5μm(PM2.5)；以及粗颗粒，大于2.5μm并小于10μm(PM10-2.5)。细颗粒是可以导致多种健康问题的可吸入颗粒。由于控制它们形成的物理过程，细颗粒本身与它们的较大对应物相比具有更强的酸性和致突变性。细颗粒被深深吸入肺部，使损害最大化。吸入粗颗粒物和较大污染物的大多数死亡病例起因于它们包含的有毒化学物而不是颗粒本身。
粗颗粒不像细颗粒那样深深渗入肺部，并因此是这二者中较不危险的。然而，许多粗颗粒是过敏原。例如，尘螨是以宠物毛屑、人体死亡皮肤细胞和其他生物物质为食的微观蜘蛛。它们在地毯、床垫和窗帘中繁殖，并倾向存在于合成纤维中而不是天然材料中。螨本身不是危险的，但是它们的排泄物含有在一些个体中触发免疫反应的化学物。所产生的症状通常包括：眼睛发痒、流鼻涕和喘息以及尤其可使哮喘患者虚弱的反应。几乎四分之一的美国家庭具有与症状性哮喘相关的尘螨水平，并且几乎一半含有足以在易感个体中引起过敏反应的尘螨。
空气处理子系统208可以包括一个或多个机械空气过滤器(例如，网、筛、编织物或堆积材料)265，空气通过所述一个或多个机械空气过滤器以除去较大颗粒物。合适的机械空气过滤器可以包括活性炭空气过滤器、高效颗粒(HEPA)空气过滤器(即，MERV当量17+)、MERV 13-16空气过滤器、一定量的沸石或多孔材料。
空气处理子系统208可以包括一个或多个静电过滤器或除尘器266以除去细颗粒。具体地，静电过滤器266捕获可能含有过敏原、毒素和病原体的颗粒。另外，安装静电过滤器266以减少空气中的尘螨、花粉、地毯纤维、霉菌孢子、细菌、烟和柴油颗粒物。静电过滤器266使用静电电荷吸引颗粒，并将其从空气中提取到金属丝网中。
静电过滤器266可以采取多种形式，例如，将电荷置于颗粒上并将相反电荷置于网筛或其他电极元件上以吸引带电颗粒的形式。这样的示例是电晕放电型静电过滤器。可以通过电源267向静电过滤器266提供电荷。
各种空气传播病原体可能存在问题，特别是在封闭空间或可居住环境中。这可能是较新的施工技术特别关注的，采用所述较新的施工技术以减少空气与外部环境的交换，例如，以减少热损失并从而提高热效率。虽然大多数空气传播的微生物是普遍的且通常是无害的，但是一些可能是在整个家庭通风系统中容易传播的危险病原体。
霉菌孢子可以诱发皮肤、鼻子、喉咙和眼睛刺激，并引发哮喘发作。这些真菌释放挥发性的有机化合物，这些化合物产生特征性的“发霉”气味并与头晕和恶心相关。已经证明湿度控制可有效减少霉菌，并且隔热窗减少冷凝，以防止霉菌在附近接合处生长。
单个微生物非常小，并且如果不附着于其他颗粒，其可以避开一些过滤器。为了降低空气传播的病原体通过封闭空间或可居住环境100(图1)传播的可能性，可以使用UVGI提供附加保护。UVGI基于特定频率的UV光，该UV光专门以通过通风系统的微生物和病毒的DNA为目标。
空气处理子系统208可以包括UV空气消毒器，该UV空气消毒器被设计为在通风系统的一个或多个组件(例如，管道)内通过UV光对空气进行消毒。目的是对可能已经逃过过滤的空气传播的细菌、病毒、尘螨和霉菌孢子进行灭菌。
因此，空气处理子系统208可以包括一个或多个UV照射源268。UV照射源268被定位为用足够强度的UV光照对空气照射足够时间以使病原体变为无害。
各种气态污染物可能在人体中产生有害影响，特别是允许在可居住的封闭空间中积累的地方。挥发性有机化合物(VOC)是在室温下蒸发成气体的碳基化学物。许多油漆、清洁产品和害虫防治化学品排放VOC，其在建筑物中的存在是外部水平的2至5倍。一些家具和建筑材料也缓慢释放某种VOC，如甲醛。在短期内，暴露可以导致头晕、恶心、头痛、喉咙刺激和疲劳，而慢性影响包括对肝脏、肾脏和中枢神经系统的损害。
二氧化氮是一种燃烧产物，主要存在于燃烧源中。包含燃气灶、壁炉和香烟烟雾的室内区域通常具有高得多的二氧化氮浓度。流行病学研究表明，过量的二氧化氮吸入会降低肺功能，特别是在儿童中。在短期，它还可能触发免疫系统的过敏反应，导致眼睛，鼻子和喉咙的刺激。
臭氧是由分子氧、氮氧化物和阳光之间的反应产生的。它是形成烟雾的主要催化剂。臭氧阻碍细胞呼吸，导致细胞活性降低。高浓度的吸入臭氧可导致喉咙发痒和胸闷；慢性暴露伤害肺组织，这可导致肺气肿。另外，臭氧干扰人体的免疫系统，这加重了经空气或水传播的病原体的危险。在当前标准下，E.P.A.预计臭氧将在2008年至2020年间造成超过1万个失去工作日和110万个失学日。
可居住环境100(图1)的设计避免或至少减少排放VOC的材料的使用，例如，省略或避免含有某些胶水或树脂的产品或材料(例如，颗粒板)。在日常使用中，也避免排放VOC的材料。例如，对可居住环境100(图1)的护理或维护避免使用已知导致VOC排放的清洁化合物。
然而，一些VOC和其他气态污染物可能出现在可居住环境中。因此，空气处理子系统208可以在流路中包括一个或多个活性炭空气过滤器249，以减少通过被设计用于拦截气体分子的活性炭介质过滤器的VOC、二氧化氮和臭氧。活性炭空气过滤器249在具有烟气或气味源的区域中最有用。
另外地或备选地，空气处理子系统208还可以包括使用离子发生器，所述离子发生器是通过多种方法发射负离子、正离子和/或双极离子的设备。这些离子的目的是渗入空气并中和、灭活和/或凝聚有害的空气传播的颗粒，包括超细颗粒和细颗粒、病毒、霉菌孢子和/或其他病原体。这些离子发生器可单独工作或作为与介质过滤器或其它空气净化设备串联的协作解决方案的一部分。由于有证据表明离子的净化效果的有效性根据湿度和温度而改变，控制系统可以被设计为优化那些环境参数，以提高离子发生器的有效性。
另外地或备选地，静电过滤器266或一些其他元件可以可选地包括一个或多个催化剂，所述催化剂被选择以催化空气中的某些杂质。例如，静电过滤器266可以包括一个或多个催化剂(例如，非金属催化剂，如：氧化钛、氧化铬或氧化铝；或者金属催化剂，如：Fe、Co、Ni、Cu、Ru、Rh、Pd、Ag、Ir、Pt和Au；以及其组合或合金，如：Pt和Rh的合金)，以将VOC的种类催化成更可接受的或较不有害的形式。
空气处理子系统208可以包括一个或多个加热器269以加热空气。加热器269可以采取各种各样的形式中的任何一种。加热器269可以采取各种电加热器的形式，所述电加热器采用电阻辐射元件来加热空气。加热器269可以采取强制空气加热器的形式，所述强制空气加热器通常包括燃烧诸如天然气或丙烷之类的燃料的燃烧器。加热器269可以备选地采取油炉等形式。
空气处理子系统208可以包括一个或多个压缩机270，其可以形成空调冷却单元的一部分。压缩机270可以通过流体方式连接以控制与一个或多个盘管或其它热交换器连接的流体的压力，并且可以以与标准空调单元类似的方式进行操作以除去空气中的热量。
相对湿度是空气中的水蒸气与在给定温度下可以保持的总量相比的量度。在春季和夏季，湿度水平可能高到足以引起不适。当冷空气流过中央空气系统时，空气中的湿度降低，因为较冷的空气保持较少的水蒸气。然而，由于在冬季干燥空气在建筑物内被吸入和加热，相对湿度下降，因此空气感觉干燥。
为了保持舒适度并防止霉菌、尘螨和细菌的形成和生长，可居住环境100中的相对湿度应保持在30％和50％之间。在家庭的通风系统中使用高温水抑制细菌生长。朝向该范围底部的湿度在空气质量方面更好，但是非常低的水分水平可导致皮肤干燥和呼吸道刺激。
因此，空气处理子系统208可以包括加湿器和/或除湿器271，其控制整个封闭的可居住环境100(图1)内的湿度。当在冬季空气中的水分水平下降时，这是特别重要的，因此，空气处理子系统208必须在干燥期间增加水分(即，湿度)。相反，空气处理子系统208在潮湿期间降低水分(即，除湿器)。加湿器和/或除湿器271可以包括储存器(未示出)，其保持水以在加湿模式下将水添加到空气中或在除湿模式下从空气中除去水。加湿器和/或除湿器271可以包括压缩机(未示出)，其用于例如作为去除水分的一部分冷却空气。加湿器和/或除湿器271可以可选地包括加热元件，以作为添加水分的一部分加热空气。
为了控制相对湿度，空气处理子系统208可另外采用排气口158a(图1)，特别是在浴室100b(图1)中，所述排气口用于增加可居住环境的该部分中的通风速率，以便快速降低其中例如从淋浴122、132(图1)所产生的湿度。
空气处理子系统208可以包括连接到一个或多个管道(图1)和/或通风口(图1)的一个或多个风扇和/或鼓风机272。风扇和/或鼓风机272可使空气在空气处理子系统208内和/或在可居住环境100(图1)内循环。在处理新鲜空气之前，风扇和/或鼓风机272可以将空气排出到外部环境和/或从外部环境吸入新鲜空气。具体地，高流量通风系统排出室内空气，以减少内部产生的诸如挥发性有机化合物、尘螨和宠物毛屑之类的空气杂质的累积。可以有利地采用热交换器来从输出空气回收能量。
作为湿度控制的替代方案，封闭空间中的瀑布(未示出)可以增加和减小相对湿度。当冷却水在瀑布中循环时，系统从空气中吸收水蒸气。当室温或温水在瀑布中循环时，系统将水蒸气释放到空气中。瀑布还可以在可居住环境100中提供舒缓的背景声音。
芳香疗法的实践采用对心情和情绪具有不同影响的各种各样的油和提取物。当代芳香疗法实践的支持者表明，各种水果和植物的香气具有积极影响情绪、行为和健康感知的能力。基于植物的香味及其相应益处的示例包括：
薰衣草的效果包括：在夜间暴露期间休息睡眠，在夜间暴露后的早晨提高活力，增强情绪，降低心率并增加积极情绪。茉莉花的效果包括：放松，降低心率并增加积极情绪。橙子的香味已被用于减少焦虑，并在紧张的情况下帮助保持更好的心情。迷迭香已显示出增强记忆并增加反应时间。
气味子系统210可操作为将一种或多种香味选择性地分配或分散到可居住环境100(图1)或其部分中的空气中。气味子系统210可以包括多个储存器273，所述储存器273保持通常为液体形式的各种香味(例如，薰衣草，迷迭香)。一个或多个通风口、阀门或歧管274可选择性地操作为以流体方式连通地联接所述储存器中选定的储存器，以例如经由空气处理子系统208的管道或通风口将香味散发或分散到可居住环境100(图1)或其部分中。气味子系统210可以可选地包括一个或多个风扇和/或鼓风机275，以帮助将香味分散到可居住环境100(图1)或其部分中。气味子系统210可以可选地包括一个或多个加热器276，其通过热方式(例如，传导地，辐射地，对流地)连接到储存器273或储存器273的输出，以对液体形式的香味加热并由此将液体形式的香味蒸发成更容易分散到可居住环境100(图1)或其部分中的气态形式。
另外地或备选地，可以采用一个或多个被动组件将香味扩散到可居住环境100中。例如，可以用特定香味浸染各种物品或物体。这样的物品或物体可以包括各种织物，例如窗帘、亚麻布或床上用品(例如，枕头套、枕头、床单、毯子、被子、羽绒被)、地毯、毛巾等。这样的物品可以包括小袋(pouch)、麻袋(sack)或其他可透气的包套(encasement)或围罩(enclosure)，其可以位于可居住环境100周围的各种位置，例如在通风口的流路中或在枕头套内。小袋或麻袋可以分布在紧接使用之前打开的气密包、容器或封套中。这样可以有利地使香味发出材料在制造和使用之间保持新鲜，并且可以防止不希望的香味散发到可居住环境中。因此，可以打开某些包以对可居住环境100的特定占用者或居住者定制香味，并且允许香味通过可居住环境100散发或分散。
因此，气味子系统210的主动或被动组件基于房间的功能和香味益处来传送房间特定的芳香疗法。各种各样的精油和精制香料可用于在分配器中使用，并可选择定制个体规格。
声音子系统212向可居住环境100(图1)或其部分提供声音。具体地，声音系统可以例如提供舒缓的声音(例如，自来水、森林声音、波浪、“白色”噪声、“粉红色”噪声、音乐)。声音子系统212可以包括一个或多个扬声器277，其可以位于整个可居住环境100(图1)中或其部分中。可以选择声音，以产生放松，或允许占用者比占用者在没有声音的情况下集中注意力时更专注地集中注意力，例如在阅读或工作时。声音子系统212可以包括一个或多个放大器278，所述一个或多个放大器278通过电、光或无线的方式连接以向扬声器277提供信号(例如，通常是模拟或数字电信号)，以使得扬声器277再现由所述信号表示的声音。声音子系统212可以可选地包括非暂时性计算机或处理器可读存储介质279，其将声音的数字版本存储在例如库中。放大器278可以包括一个或多个CODEC和/或微控制器，以将声音的数字版本转换为用于控制扬声器277的信号。声音子系统212可以包括一个或多个麦克风(未示出)以检测可居住空间中的噪音。声音子系统212可以提供掩蔽声音以抵消或消除噪音。
输入/输出(I/O)子系统214可通信地连接到控制子系统202，以向其提供输入和/或从其提供输出。输入/输出(I/O)子系统214可以包括各种传感器280-282、用户可操作输入/输出(I/O)设备、控件、面板或信息台283、284以及诸如电视机285的其他设备或组件。
例如，一个或多个占用者传感器或检测器280可以定位在可居住环境100(图1)或其部分中或其附近。占用者传感器或检测器280感测或检测可居住环境100(图1)中的占用者的存在或反之不存在。占用者传感器或检测器280可以采取各种各样的形式中的任何一种。例如，占用者传感器或检测器280可以采取各种运动检测器的形式，例如基于被动红外的运动检测器、基于接近(RF)的运动检测器、基于微波或雷达的运动检测器、基于超声波的运动检测器、基于振动的运动检测器和/或基于视频的运动检测器。占用者传感器或检测器280可以包括简单的接触开关，其检测占用者对固定装置或一些其它元件(例如，打开无线电、电视、立体声、器具)的移动或操作。占用者传感器或检测器280可以采取可以捕获图像的简单相机(例如，数字相机)的形式，其中，从帧到帧的变化可以指示占用者的存在或不存在。占用者传感器或检测器280可以检测与占用者相关联的对象(例如智能卡或钥匙卡，或手持或移动设备)的存在或不存在。
此外，例如，一个或多个温度传感器或检测器281可以定位在可居住环境100(图1)或其部分中或其附近。温度传感器或检测器281感测或检测接近温度传感器或检测器的温度，并向控制子系统202和/或空气处理子系统208提供指示感测或检测到的温度的信号。温度传感器或检测器281可以采用各种组件，例如热电偶或热响应电阻器。
此外，例如，一个或多个湿度传感器或检测器282可以定位在可居住环境100(图1)或其部分中或其附近。湿度传感器或检测器282感测或检测接近湿度传感器或检测器的湿度或相对湿度，并向控制子系统202和/或空气处理子系统208提供指示感测或检测到的湿度的信号。湿度传感器或检测器282可以采用各种组件。
一个或多个室内用户可操作输入/输出(I/O)控件、面板或信息台283可以允许占用者或设施人员(例如，清洁工、维修人员)与环境控制系统200交互。室内I/O控件、面板或信息台283可以包括允许呈现信息和图形用户界面(GUI)的触敏显示器或触摸响应显示器。该信息可以包括关于环境控制系统200的当前设置和用户可以选择的不同设置的信息。GUI将包括为供用户选择所显示的一个或多个用户可选图标(例如，滚动条、工具栏、下拉菜单、对话框、按键、文本)。选择可以允许用户调节照明、温度、湿度、声音或环境的其它方面。GUI可以向用户呈现一组定义的程序以从中选择程序。程序可以用简单的标签或名称以简单的方式呈现，但是对于子系统202-214的各种组合可以具有相当复杂的设置集合。
室内用户可操作I/O控件、面板或信息台283还可以允许从占用者收集指示占用者的印象和对可居住环境100的总体满意度的信息，以及特别是健康和保健设施。这可以利用自动调查来捕获，其中，自动调查包括例如经由图形用户界面(GUI)呈现的各种问题和可能的评级。
一个或多个设施用户可操作I/O控件、面板或信息台284可以允许设施人员(例如，文员、礼宾、清洁工、维修人员)与环境控制系统200交互。设施I/O控件、面板或信息台284可以包括允许呈现信息和GUI的触敏显示器或触摸响应显示器。该信息可以包括关于环境控制系统200的当前设置和用户可以选择的不同设置的信息。GUI将包括为供用户选择所显示的一个或多个用户可选图标(例如，滚动条、工具栏、下拉菜单、对话框、按键、文本)。选择可以允许用户调节照明、温度、湿度、声音或环境的其它方面。GUI可以向用户呈现一组定义的程序以从中选择程序。程序可以用简单的标签或名称以简单的方式呈现，但是对于子系统202-214的各种组合可以具有相当复杂的设置集合。GUI可以可选地允许设施人员定义新程序，删除旧程序和/或修改现有程序。
GUI可以例如允许设施人员输入关于将占据相应可居住环境的特定客人或其他占用者的信息。信息可以例如包括源自占用者的位置。可以以包括姓名(例如，城市、州、国家)、地理坐标(例如，纬度和/或经度)在内的各种形式来指定位置。这可以允许环境控制系统200确定适应由于旅行到新位置而由占用者所经历的变化的控制程序。因此，环境控制系统200可以针对昼夜周期和/或昼夜节律周期的变化进行调整。信息可以包括占用者的年龄或大约年龄，其可以影响或与昼夜节律周期和调整旅行的能力(例如，“时差”)相关。这可以允许适应或治疗其他问题(例如，季节性情绪失调)，或提供光疗法以治疗某些疾病或症状。
如前所述，一个或多个电视机285可以用于至少向占用者呈现信息。在一些实施方式中，诸如遥控器之类的控制器可以被占用者用来与电视机285交互，以对用于控制环境控制系统200的一个或多个组件的各种用户可选选项进行选择。还如前所述，占用者可以使用诸如智能电话、平板计算机等的手持或移动设备182c(图1)与环境控制系统200交互。
服务器244和非暂时性计算机或处理器可读介质246可以存储并向环境控制系统200的其他组件提供信息。例如，这可以包括日程表，其中，所述日程表指定哪些占用者将占据可居住环境100(图1)的哪些设施以及在什么时间。该信息还可以指定或映射到用于指定针对各个占用者的期望环境特性的信息。因此，环境控制系统200可以自动调节针对特定占用者定制的各种可居住环境100中的环境特性。
消毒子系统216可以是可居住环境100的组成部分，或者可以选择性地提供于其中，例如当为另一占用者或客人做准备时。例如，如图2所示，消毒子系统216可以被设置为具有轮子294的手推车293，用于选择性地推转到可居住环境100中。虽然被示出为手推车，但是消毒子系统216可以被设置为便携式单元，所述便携式单元可以悬挂在可居住环境中大致居中地安装的杆上，或者墙壁上，或者较不优选地悬挂在可居住环境100中的墙壁或其他结构上。与可以通过手推车293实现相比，这可以有利地允许消毒子系统216或其部分被定位在更高的点。
消毒子系统216可以将消毒剂提供到可居住环境100中以破坏各种害虫或病原体或致使各种害虫或病原体无害。在过去了足够时间以使消毒剂破坏害虫或病原体或致使害虫或病原体无害之后，消毒子系统216可以可选地从可居住环境100(图1)排空消毒剂。
消毒剂可以采取多种形式。消毒剂可以是气态形式，或者可以是蒸气或“干蒸气”(即，非润湿)形式。合适的消毒剂可以例如包括二氧化氯、过乙酸、过氧化氢和电化学活化溶液(例如，电解水)形式。合适的消毒剂可以例如包括光催化抗微生物材料(例如，复合光催化剂，在来自佛罗里达庞帕诺比奇的EcoActive Surfaces公司的商标OXITITANTM下可用的纳米结晶二氧化钛基质中的纳米颗粒尺寸的锌金属)。这可以提供抗微生物表面，减少气味和VOC，提供亲水或疏水自清洁和/或UV或腐蚀保护。在UV照射也用于对可居住环境100消毒时，UV保护可以是特别有利的。
备选地或另外地，消毒剂可以是电磁能量或辐射的形式，例如电磁能量的特定范围的波长，如UV。
消毒子系统216可以包括一个或多个消毒剂或材料储存器286，它们在组合时产生消毒剂。消毒子系统216可以包括一个或多个风扇和/或鼓风机287，以帮助将消毒剂分散到可居住环境100(图1)中。在一些实施方式中，风扇或鼓风机287还有助于在可居住环境100(图1)中除去或排空消毒剂。消毒子系统216可以可选地包括一个或多个换能器288，其可操作为将消毒剂以更易于分散的形式放置。换能器288可以采取加热器的形式，例如用于蒸发消毒剂。另外地或备选地，换能器288可以采取一个或多个高频振动元件(例如，压电元件)的形式，以将干消毒剂粉碎或以其它方式颗粒化成非常细的颗粒形式，或者将液体消毒剂的液滴破碎成非常精细的形式，例如不弄湿表面。可以采用其他类型的换能器288。
消毒子系统216可以包括用于分散消毒剂的一个或多个端口或通风口289。端口或通风口289可以内置在消毒子系统216的壳体290中。另外地或备选地，消毒子系统216可以包括具有喷嘴292或用于分散消毒剂的其它开口的一个或多个软管291。
消毒子系统216可以包括一个或多个杆(wand)295，其可选择性地操作为发射电磁能量或辐射，例如电磁能量的特定范围的波长，如UV。杆295可以包括一个或多个照明源，例如UV照射源296，并且可以经由一个或多个电缆298电耦合到由手推车293承载的电源297。备选地，照明源296可以位于手推车293中，并且杆295通过一个或多个电缆298与其光学耦合。
消毒子系统216可以包括一个或多个照明源299，所述照明源299被定位为暴露于周围环境，以便从消毒子系统216的外壳直接向可居住环境100提供照明。照明源299定位在手推车293的外部上或手推车293的外部内，并经由一个或多个光学端口(未示出)光学地通信耦合到外部。这可以允许对一般可居住环境100进行光学处理，例如用UV照射。杆295可以例如用于处理将不通过来自照明源299的直接照射被处理的区域或空间，例如不在照明源299的直接视线中的区域或空间。在一些实施方式中，照明源299可以提供经由电缆298光学耦合到杆295的照明。
根据多种因素，例如病原体的类型、距离和强度(例如，入射能量)，消毒可以需要少至三小时的暴露于UV照射。靶向病原体可以采取多种形式，例如，霉菌孢子和诸如各种杆菌、原生动物、病毒、酵母之类的有机体。例如，霉菌孢子可以包括：黄曲霉、灰曲霉、黑曲霉、粘液型外消旋体A、粘液型外消旋体B、乳球菌、青霉菌、娄缕霉、指状青霉、青曲霉。照射可以发生在施加光催化抗微生物剂或涂层之前、之后、期间、或者之前和之后。操作可以需要在整个治疗期间空置的可居住空间。因此，可以有利地采用遥控器(例如，手推车203中的无线手持发射器和无线接收器)或延迟启动定时器。
上面讨论的各种非暂时性介质可以将诸如包括配置信息的数据之类的信息存储在一个或多个数据结构中。数据结构可以采取各种形式，例如与关系数据库相关的记录、数据库本身、查找表等。数据结构可以存储各种不同信息或数据。
图3示出了根据示出的一个实施例的用于在可居住环境100中提供增强环境的高级方法300。虽然经常根据酒店、汽车旅馆、水疗中心或其他接待环境来讨论，但是可居住环境100可以采取家、办公楼、医院或任何其他可居住环境的形式。
方法300在302处开始。方法300可以例如周期性地开始，例如每天、每周、每月。备选地或另外地，方法300可以根据需要开始，例如，响应于客人的登记或客人的预期签到，或者客人或占用者进入可居住环境100(图1)，例如响应于从智能卡或卡密钥114读取标识符。
在304处，清洁人员打扫可居住环境100。这可以包括：排空废物容器，除尘，清洗，用真空吸尘器清扫，用消毒剂清洁和/或处理表面，和/或收集脏的或用过的衣物(例如，毛巾)。
在306处，清洁人员在可居住环境100中使用或安装抗菌床上用品、毛巾、其他覆盖物(例如，帷帘)。可以例如用一种或多种抗菌或抗病原体剂对抗菌床上用品、毛巾、其他覆盖物进行浸渍或包被。
在308处，清洁人员例如用消毒子系统216可选地对可居住环境100或其部分进行消毒。如前所述，消毒子系统216可以采取各种形式，其中至少一种是将消毒剂的雾或“干雾”分散到可居住环境100(图1)中的雾化器或“干雾器”。消毒剂可以沉积在各种表面上，并且可以留在位置中足够长以中和病原体或其他不期望的物质或致使病原体或其他不期望的物质无害。如前所述，消毒剂可以不“弄湿”表面，从而保护表面免受损坏。然后，消毒系统216可以可选地从可居住环境100排空或以其他方式去除消毒剂，例如将其收集在储存器中以用于处理或再循环。
可选地，在310处，环境控制系统200或其部分识别将居住在可居住环境100(图1)中的一个或多个占用者或客人和/或占用者的特定属性、特点或特性。例如，设施人员可以经由输入设备、面板或信息台284输入占用者标识符。此外，例如，占用者或客人可以经由输入设备、面板或信息台283输入占用者标识符。作为另一示例，可以从某些介质(例如，智能卡或钥匙卡)自动读取占用者标识符。占用者标识符可以例如被编码在智能卡或钥匙卡的磁条、机器可读符号或无线应答器(例如，RFID应答器)中。占用者标识符可以由占用者的姓名构成或包括占用者的姓名，然而，优选的是不包括占用者实际姓名的字母数字串。该字母数字串可以例如在安全数据库或其他安全数据结构中在逻辑上与占用者的姓名相关联。这种方法可以增强安全性。
占用者的特定属性、特点或特性同样可以存储在安全数据库或其他安全数据结构中，或者较不优选地，可以存储在智能卡或卡密钥中。占用者的特定属性、特点或特性可以指定允许根据占用者的需要或期望定制可居住环境的信息。例如，占用者的特定属性、特点或特性可以识别一个或多个空气温度，例如在整个日常周期中的不同时间的空气或房间温度。此外，例如，占用者的特定属性、特点或特性可以识别一个或多个空气相对湿度，例如在整个日常周期中的不同时间的相对湿度。作为另一示例，占用者的特定属性、特点或特性可以识别占用者从其旅行的一个或多个位置。这样可以允许调节例如照明，以适应时差、SAD等。作为另一示例，占用者的特定属性、特点或特性可以识别一种或多种综合征、疾病或病症，其中，针对所述一种或多种综合征、疾病或病症，可以调节环境特性以实现减轻或治疗。这些可以包括可以通过传递照明(例如，不同强度和/或波长的定时传递)来解决的综合征、疾病或病症。这还可以包括可以通过传递湿度来解决的综合征、疾病或病症，例如各种皮肤病症或问题。这些综合征、疾病或病症可以通过名称或分配的标识符来指定。备选地或另外地，可以存储特定的指令或模式以提供期望的环境特性。这可以帮助维持个人的隐私，并且可以解决与诸如电子病历之类的健康相关信息的护理、处理和管理相关的监管问题(例如，HIPAA)。因此，例如，可以存储指定在整个太阳日的不同时间的波长和强度的照明模式。可以同样地针对整个太阳日中的各种时间来存储指定空气温度、相对湿度、声音、气味和其他周围环境特性的模式。这些模式可以彼此同步。因此，例如，照明和声音可以被同步以产生逐渐唤醒时段，在该时段中光如舒缓的声音一样在强度上逐渐增加。光的波长可以同样地在该唤醒时段期间逐渐改变。此外，例如，照明和声音可以被同步以在睡眠时间之前产生逐渐放松时段，在该时段中光如舒缓的声音一样在强度上逐渐降低。光的波长可以同样地在该放松时段期间逐渐改变。
可选地，在312处，设施人员、占用者或环境控制系统200或其部分选择要执行的程序以提供环境特性、属性或设施。例如，这可以在先前没有指定或识别程序的情况下进行。备选地，这可以在为给定占用者指定了多个程序的情况下进行。如前所述，可以针对每个预期占用者存储一个或多个程序，例如存储在智能卡或钥匙卡114中或存储在非暂时性计算机或处理器可读介质246中的数据库中。这些程序或表示这些程序的标识符可以被呈现给设施人员或占用者，以例如经由一个或多个输入设备、面板或信息台283、284进行选择。备选地或另外地，控制子系统202(图2)可以例如基于关于占用者的特定标准来选择程序。例如，控制子系统202(图2)可以确定占用者最近已从具有与可居住环境100(图1)的位置的自然光周期明显不同的自然光周期的位置旅行。因此，控制子系统202(图1)可以选择提供特定照明或其他特性的程序，以减轻或以其他方式解决与由于旅行而引起的自然照明的这种变化相关联的症状或疾病，例如，时差或SAD。
可以定义一组模式，其适应针对大量起始和到达位置对的自然光的总量和/或自然光的光谱分量(例如，波长)的变化，其中，起始位置是占用者从其离开的位置(例如，通常是占用者的家)，并且到达位置是占用者已经旅行到的位置(例如，酒店、汽车旅馆、水疗中心)。这些模式可以例如将24个时区(例如，经度区)中的每一个与整个世界上的其他23个时区相关。这些模式可以涉及到世界各地的各种纬度或纬度区。例如，可以针对赤道北部和南部的每对纬度区(例如，5度的纬度增量)建立模式。因此，每个纬度区可以通过相应的模式与每个其他纬度区相关。类似地，可以针对各种地理位置对(例如，经度或时区与纬度)定义模式，以同时适应时区变化和太阳日长度的变化。并没有针对所有可能的地理位置对建立模式，因为大多数占用者将从相对较少数量的地理位置到达，并且因为到达位置的地理位置对于任何给定可居住环境100(图1)推测起来是已知的。同样地，通过例如时区和/或纬度将经度分组成多个带(例如，5度)也将限制所存储的模式的总数。虽然描述为被存储，但是在一些实施方式中，可以使用地理位置作为输入，通过一种或多种算法或方程动态地或“实时地”生成模式。
可选地，在314处，设施人员可以通过与在大多数酒店、汽车旅馆、水疗中心或医院执行的方式类似或相同的方式登记或注册一个或多个占用者，以便使用可居住环境100(图1)。在310处对占用者或客人的识别和/或在312处对程序的选择可以作为该登记或注册的一部分来执行。备选地，在310处对占用者或客人的识别和/或在312处对程序的选择可以在该登记或注册314之前执行，例如作为将可居住环境100(图1)预订或保留为住宿的一部分。
在316处，控制子系统202(图2)运行所选择的程序，以使各种子系统202-214提供可居住环境100(图1)中的环境特性或设施。
可选地，在318处，控制子系统202或环境控制系统200的一部分呈现说明材料，该说明材料说明包括各种主动和被动组件的可居住空间的操作和益处。这可以包括：呈现例如视频形式的教程，从而解释用户可以如何操作环境控制系统200或以其他方式与环境控制系统200交互。
在320处，不时地，控制子系统202或环境控制系统200的一部分确定是否对任何操作参数进行了改变。改变可以例如由占用者和/或设施人员进行，或者通过在可居住环境100(图1)中感测或检测到的条件来进行。例如，占用者或设施人员可以改变对空气温度、相对湿度、照明、香味散布或其他参数的设置。改变可以是临时的或一次性改变，或者可以是将被存储以供另一场合使用或供另一可居住环境100(图1)使用的更永久的改变。因此，控制子系统202或环境控制系统200的一部分可以生成新程序，或使用新的或修改的参数执行现有程序，从而实际上构成新程序。
如果已经进行了改变，则在322处，控制子系统202或环境控制系统200的一部分运行新程序或具有新参数的程序以提供环境特性。新程序的执行使得各个子系统202-214根据新参数提供可居住环境100(图1)中的环境特性或设施。
可选地，在324处，控制子系统202或环境控制系统200的一部分收集来自占用者的关于可居住环境100(图1)的响应。具体地，控制子系统202或环境控制系统200的一部分可以提供关于占用者对住宿对他们的整体健康和/或幸福或幸福感的影响的客观和/或主观印象的意见调查和/或问题。这还可以查询关于环境控制系统200的实际操作以及使用或与其交互的容易性。所述调查或问题可以提供用于对占用者的体验进行评级的标度，并且特别地指示幸福感。
可选地，在326处，设施人员将占用者或客人登出(check out)。设施人员优选地主动询问占用者或客人对于可居住环境100(图1)的设施的幸福感和体验。此时，设施人员可以更新模式，存储新模式，和/或删除与特定占用者或客人相关联的旧模式，从而提供关于占用者下次访问或使用可居住环境100(图1)或例如在另一位置的其他可居住环境100(图1)的精细体验。
高级方法300可以在328处终止，直到再次开始，或者可以连续地重复。备选地，高级方法300可以与其他方法或过程同时运行。
图4示出了根据示出的一个实施例的操作可居住环境增强系统的一个或多个组件以提供照明的低级方法400，其中，该方法可以有助于执行图3所示的方法300的至少一部分。
低级方法400在402处开始。方法400可以例如连续地运行，或者可以周期性地开始，例如每几分钟、每小时、每天、每周、每月。备选地或另外地，方法400或其部分可以根据需要开始，例如响应于检测到可居住环境100的占用者，或响应于设施(例如，酒店、水疗中心、度假村、医院)的客人或操作者的请求。
可选地，在404处，传感器或检测器感测或检测封闭空间是否被占用。传感器可以例如向控制子系统提供指示封闭空间是否被占用的信号。
另外地或备选地，来自智能睡眠系统的传感器(例如，EKG电极、体温传感器或热电偶、心率传感器、出汗传感器)可以从测量各种睡眠参数(例如，睡眠阶段)的设备或床发送信息。自动控制系统可以基于检测或测量的睡眠参数来控制影响房间的照明系统、声音系统和HVAC系统中的一个或多个。
可以基于信号选择性地执行以下动作中的一个或多个。例如，当可居住环境未被占用时，避免提供主动照明会是更节能的。
在406处，控制子系统例如在第一时间接收输入。该输入可以指示多种设置中的任何一种，例如与将在封闭空间中提供的照明相关的设置。可以经由位于封闭空间内或在封闭空间的入口处的至少一个用户可致动输入设备来接收输入。另外地或备选地，可以经由远离封闭空间的至少一个用户可致动输入设备来接收输入。例如，位于接待处、门房、建筑物维护或与建筑物相关联的其他集中位置处。
在408处，控制子系统确定接收到的输入是否指示对第一设置的选择。例如，第一设置可以是昼夜节律设置，其是与人类中的自然昼夜节律或周期一致并且建立自然昼夜节律或周期的照明设置或模式。例如，这可以模拟在地球上的某个给定位置处在太阳日内的自然阳光和黑暗的强度和色彩构成。
在410处，响应于确定第一输入指示第一设置，控制子系统提供信号，以使至少一些照明源发射处于多个水平和多个波长的人工照明，并且使至少一个致动器至少控制经由一个或多个窗户从外部照明源接收到封闭空间中的自然照明的水平，使得人工照明和自然照明的组合根据第一模式在第一时间段上变化。例如，第一模式可以是昼夜节律模式(例如，与人类中的自然昼夜节律或周期一致并且建立自然昼夜节律或周期的模式)。
在412处，控制子系统确定接收到的输入是否指示对第二设置的选择。第二设置可以是第一非昼夜节律设置-其是除了与人类中的自然昼夜节律或周期一致并且建立自然昼夜节律或周期的照明设置或模式之外的任何照明设置或模式。
在414处，响应于第二输入，控制子系统提供信号，以使照明源发射处于多个水平和多个波长的人工照明，并且使至少一个致动器至少控制经由一个或多个窗户从外部照明源接收到封闭空间中的自然照明的水平，使得人工照明和自然照明的组合不根据非昼夜节律模式在第二时间段上变化(例如，除了与人类中的自然昼夜节律或周期一致并且建立自然昼夜节律或周期的模式之外的任何模式)。例如，响应于第二输入，控制子系统可以向照明源和致动器提供信号，使得人工照明和自然照明的组合在第二时间段上保持恒定。
在416处，控制子系统确定接收到的输入是否指示对在第三时间的第二非昼夜节律设置的选择，其中，所述第二非昼夜节律设置是睡眠时间设置。
在418处，响应于第三输入，控制子系统提供信号以使靠近封闭空间中的地板的照明源的子集沿着至少一个路径以低照度级发射人工照明。信号还可以使得至少一个致动器防止自然照明经由一个或多个窗户被接收到封闭空间中。
在420处，控制子系统确定接收到的输入是否指示对旅行调节设置的选择。
在422处，响应于第四输入，控制子系统至少部分地基于地理位置确定旅行调节照明模式，以适应由于占用者的旅行而导致的昼夜节律的变化，其中，封闭空间的占用者从所述地理位置起程。在424处，还响应于第四输入，控制子系统提供信号，以使照明源发射处于所述水平和所述波长的人工照明，并且使至少一个致动器至少控制经由一个或多个窗户接收到封闭空间中的自然照明的水平，使得人工照明和自然照明的组合在封闭空间中实现所确定的旅行调节照明模式。
在426处，控制子系统确定接收到的输入是否指示对在第四时间的光疗法设置的选择。
在428处，响应于第四输入指示光设置，控制子系统提供信号，以使照明源发射处于所述水平和所述波长的人工照明，并且使至少一个致动器至少控制经由一个或多个窗户接收到封闭空间中的自然照明的水平，使得人工照明和自然照明的组合在治疗时间段上在封闭空间中实现所限定的光疗法照明模式。
方法400可以如箭头430所示重复。备选地，方法400可以终止，直至被再次调用或以其他方式重新开始。
图5示出了根据示出的一个实施例的操作可居住环境增强系统的一个或多个组件以使用电致变色窗格调节可居住环境中所接收到的自然光量的低级方法500，其中，该方法可以有助于执行图4所示的方法400的至少一部分。
在502处，控制子系统提供信号以控制驱动地连接到电致变色窗格的致动器(例如，电压源或电流源)，以调节由此通过的照明。例如，所述信号可以使得帷帘/帘子/窗帘(统称窗户覆盖物)移动到完全关闭的位置，该完全关闭的位置完全或大幅阻挡自然光经由窗户进入可居住环境100或其部分。备选地，所述信号可以使得帷帘/帘子/窗帘移动到完全打开的位置，该完全打开的位置允许最大量的自然光经由窗户进入可居住环境100或其部分。所述信号可以使得帷帘/帘子/窗帘移动到完全关闭的位置和完全打开的位置之间的各种中间位置，该中间位置允许相应量的自然光经由窗户进入可居住环境100或其部分。
由于周围环境中的自然光的强度在一天中以及每天都变化，所以控制可以至少部分地基于来自一个或多个光传感器或检测器的一个信息。光传感器或检测器可以感测或检测外部周围环境中的自然光，并向控制子系统提供指示光的强度或光谱功率分布的信号。另外地或备选地，光传感器或检测器可以感测或检测可居住环境100或其部分中的光，并向控制子系统提供指示光的强度或光谱功率分布的信号。
图6示出了根据示出的一个实施例的操作可居住环境增强系统的一个或多个组件以使用帷帘或帘子或窗帘或其他窗户覆盖物调节可居住环境中所接收到的自然光量的低级方法600，其中，该方法可以有助于执行图4所示的方法400的至少一部分。
在602处，控制子系统提供信号以控制经由传动装置驱动连接的致动器(例如，电动机、螺线管)相对于窗户移动帷帘/帘子/窗帘。例如，所述信号可以使得帷帘/帘子/窗帘移动到完全关闭的位置，该完全关闭的位置完全或大幅阻挡自然光经由窗户进入可居住环境100或其部分。备选地，所述信号可以使得帷帘/帘子/窗帘移动到完全打开的位置，该完全打开的位置允许最大量的自然光经由窗户进入可居住环境100或其部分。所述信号可以使得帷帘/帘子/窗帘移动到完全关闭的位置和完全打开的位置之间的各种中间位置，该中间位置允许相应量的自然光经由窗户进入可居住环境100或其部分。
由于周围环境中的自然光的强度在一天中以及每天都变化，所以控制可以至少部分地基于来自一个或多个光传感器或检测器的一个信息。光传感器或检测器可以感测或检测外部周围环境中的自然光，并向控制子系统提供指示光的强度的信号。另外地或备选地，光传感器或检测器可以感测或检测可居住环境100或其部分中的光，并向控制子系统提供指示光的强度的信号。
图7示出了根据示出的一个实施例的操作可居住环境增强系统的一个或多个组件以提供对可居住环境100的加热、通风和冷却的低级方法700，其中，该方法可以有助于执行图3所示的方法300的至少一部分。通常，在方法700中标明的动作中仅少数动作将在任何单次通过中执行。例如，如果空气刚刚被加热，则不可能执行空气冷却，或者在刚刚进行加湿后不可能进行除湿。因此，方法700提供了可以执行的动作的更全面的图示。
低级方法700在702处开始。方法700可以例如连续地运行，或者可以周期性地开始，例如每几分钟、每小时或每天。备选地或另外地，方法700可以根据需要开始，例如响应于恒温器的调节，对用户输入设备的输入，或者感测或检测到在可居住环境100或其部分中占用者的存在。
在704处，控制子系统从温度或湿度传感器或检测器中的至少一个接收信号，所述信号指示在可居住环境100或其部分中感测或检测到的温度和/或湿度。可以使用所述信号以便例如至少部分地基于一段时间内的昼夜节律模式来调节可居住环境100中的空气的温度和/或湿度中的至少一个。
在706处，控制子系统提供使空气被处理的信号。例如，该信号可以打开，关闭和/或调节一个或多个风扇或鼓风机的速度。该信号可以另外地或备选地调节通风口、风门、阀门或歧管的位置。这样可以使空气循环或以其它方式使空气通过经由一个或多个机械(HEPA)空气过滤器的过滤被处理。这样可以使空气循环或以其它方式使空气通过经由一个或多个静电颗粒空气过滤器的过滤被处理，其中，根据信号提供电压。这样可以使空气循环或以其它方式使空气通过经由空气紫外线消毒剂暴露于紫外线照射而被处理。
在708处，控制子系统提供使空气被加热的控制信号。例如，控制子系统可以向加热器(例如，强制空气炉、蒸汽散热器)提供信号以加热空气。此外，例如，控制子系统可以提供信号，以打开，关闭或调节将暖空气路由到可居住环境100或其部分的通风口、风门、阀门或歧管的开口。
在710处，控制子系统提供使空气被冷却的控制信号。例如，控制子系统可以向冷却器(例如，空调、沼泽冷却器)提供信号以冷却空气(即，从空气中去除热量)。此外，例如，控制子系统可以提供信号，以打开，关闭或调节将冷空气路由到可居住环境100或其部分的通风口、风门、阀门或歧管的开口。
在712处，控制子系统提供使空气被加湿的控制信号。例如，控制子系统可以向加湿器提供信号以对空气进行加湿(即，增加水分)。此外，例如，控制子系统可以提供信号，以打开，关闭或调节将加湿后的空气路由到可居住环境100或其部分的通风口、风门、阀门或歧管的开口。
在714处，控制子系统提供使空气被除湿的控制信号。例如，控制子系统可以向除湿器提供信号以从空气除湿(即，去除水分)。此外，例如，控制子系统可以提供信号，以打开，关闭或调节将除湿后的空气路由到可居住环境100或其部分的通风口、风门、阀门或歧管的开口。
在716处，控制子系统打开，关闭或以其他方式调节一个或多个通风口或风门或阀门或歧管。各种通风口、风门、阀门或歧管的操作可以向可居住环境100或其部分提供新鲜空气、调节后的空气和/或香味或香气。可以经由一个或多个致动器(例如，电动机或螺线管或形状记忆合金致动器、弹簧加载致动器和/或磁致动器)来操作通风口或风门或阀门或歧管。
在718处，控制子系统提供使空气移动或循环的控制信号。例如，控制子系统可以向一个或多个风扇或鼓风机提供信号以使空气移动或循环。所述信号可以打开，关闭和/或调节风扇或鼓风机的速度。
在720处，控制子系统提供使空气被压缩的控制信号。例如，控制子系统可以向一个或多个压缩机提供信号以压缩空气，例如，去除水分或作为除热的一部分。所述信号可以打开，关闭或以其他方式调节压缩机的速度。
低级方法700可以在722处终止，直至被再次调用，或者可以连续地重复。备选地，低级方法700可以与其他方法或过程同时运行，例如，作为多线程处理器系统上的多个线程之一。
图8示出了根据示出的一个实施例的操作可居住环境增强系统的一个或多个组件以将香味或香气引入到可居住环境的低级方法800，其中，该方法可以有助于执行图3所示的方法300的至少一部分。
低级方法800在802处开始。方法800可以例如周期性地开始，例如每几分钟、每小时或每天。备选地或另外地，方法800可以根据需要开始，例如响应于设施(例如，酒店、水疗中心)的客人或操作者的请求。
在804处，控制子系统接收指示要分散在可居住环境100或其部分中的香味的输入。该输入可以来自室内控制面板、远程控制面板、手持设备(例如，智能电话、平板计算机或个人数字助理)，或者可以作为控制子系统执行程序的一部分来生成。
在806处，控制子系统提供使得一种或多种香味被引入到可居住环境100或其部分中的空气中的信号。可以从一个或多个储存器传递香味。所述信号可以使得通风口、风门、阀门或歧管打开或者备选地关闭，允许香味进入可居住环境100或其部分。所述信号可以另外地或备选地使得一个或多个风扇或鼓风机将香味传递到可居住环境100或其部分或者在其中分散或循环。另外地或备选地，所述信号可以使得加热器加热香味材料，例如使材料蒸发，以使香味分散到循环进入可居住环境100或其部分的空气中。
控制子系统可以提供信号以使得根据或基于定义的时间表来引入香味。备选地或另外地，控制子系统可以提供信号以使得根据需要引入香味，例如响应于用户输入。
低级方法800可以在808处终止，直至被再次调用，或者可以连续地重复。备选地，低级方法800可以与其他方法或过程同时运行，例如，作为多线程处理器系统上的多个线程之一。
图9示出了根据示出的一个实施例的操作可居住环境增强系统的一个或多个组件以对在可居住环境中使用的水进行处理的低级方法900，其中，该方法可以有助于执行图3所示的方法300的至少一部分。
低级方法900在902处开始。方法900可以例如连续地运行，或者可以周期性地开始，例如每几分钟、每小时或每天。备选地或另外地，方法900可以根据需要开始，例如响应于可居住环境100的占用者对水的使用。
在904处，供水子系统的一个或多个水处理组件处理供给到可居住环境100的水龙头或淋浴头的水。处理水可以例如包括：使用一个或多个沉积物或粗颗粒过滤器过滤水。处理水可以另外地或备选地包括：例如使用一种或多种活性炭过滤器和/或光催化底物或基质对水的精细过滤。处理水可以另外地或备选地包括：使水暴露于足够强度和持续时间的紫外照射以对水进行消毒。
在906处，供水子系统的一个或多个水处理组件将维生素C引入至少一些水中。例如，一个或多个阀门或歧管可以将维生素C从维生素C的储存器释放到将被供应到可居住环境100的淋浴头的水中。
低级方法900可以在908处终止，直至被再次调用，或者可以连续地重复。备选地，低级方法900可以与其他方法或过程同时运行，例如，作为多线程处理器系统上的多个线程之一。
图10示出了根据示出的一个实施例的操作可居住环境增强系统的一个或多个组件以调节可居住环境的声学方面的低级方法1000，其中，该方法可以有助于执行图3所示的方法300的至少一部分。
方法1000可以例如周期性地开始，例如每几分钟、每小时或每天。备选地或另外地，方法1000可以根据需要开始，例如响应于设施(例如，酒店、水疗中心)的客人或操作者的请求。备选地或另外地，方法1000可以响应于来自由控制子系统执行的程序的调用或信号而开始，例如与环境的一些其他方面同步。例如，可以由与光水平和/或光谱同步的闹钟设置来触发声音。
另外地或备选地，这些闹钟、照明和声音系统可以进而与睡眠监测系统同步，所述睡眠监测系统作为可以包括在床中或与床分离的一个或多个传感器的一部分而存在。
具体地，在1004处，控制子系统提供信号，所述信号使得至少一个扬声器在与由照明源发射的照明水平的变化同步地改变的声音水平在封闭空间中播放声音。
低级方法1000可以终止直至被再次调用，或者可以连续地重复。备选地，方法1000可以与其他方法或过程同时运行，例如，作为多线程处理器系统上的多个线程之一。
控制系统可以引起仪表板的显示，该仪表板向可居住环境100的占用者和/或容纳可居住环境100(例如，房间或套房)的设施(例如，酒店)的人员提供环境信息的简明表示。仪表板还可以呈现提示、建议、问卷、建议的设置、干预、活动、健康/健康教育信息等。仪表板可以经由网站或网页来呈现和/或可以存储在“云中”。仪表板可以作为网页或专用应用经由任何类型的基于处理器的设备(包括移动设备(例如，智能电话、平板计算机))来访问。这样的设备可以包括基于信息起作用和/或经由控制子系统控制可居住环境的各种环境方面的换能器。例如，网页或应用可以通信地将移动设备与照明子系统和/或其他环境系统和控制集成。
图11示出了根据示出的一个实施例的用于控制可居住空间环境100(图1)的环境特性的环境控制系统1100的框图。图11的组件可以结合图1和图2的一些或全部组件来实现或者除了图1和图2的一些或全部组件之外来实现。
环境控制系统1100包括控制子系统202(图2)，其可以可操作地连接到图2所示的各种组件。具体地，控制子系统202可以连接到照明子系统204、水处理子系统206、空气处理子系统208、气味子系统210、声音子系统212、输入/输出(I/O)子系统214和消毒子系统216。控制子系统202可以采取一个或多个编程计算机或其他基于处理器的系统或设备的形式。例如，控制子系统202可以采取传统大型计算机、迷你计算机、工作站计算机、个人计算机(台式或膝上型)或手持计算机的形式。控制子系统202可以物理地位于远离环境控制系统1100的其他组件的位置。例如，控制子系统202可以包括一个或多个服务器计算机系统(例如，图2的服务器计算机系统244和相关非暂时性数据存储设备246)。控制子系统202和/或服务器计算机系统244和相关非暂时性数据存储设备246可以例如由可居住环境100(图1)所在的设施(例如，酒店、水疗中心、寓所建筑、公寓建筑、医院)控制和操作，或者由另一实体控制和操作。
控制子系统202还可以可操作地连接到一个或多个传感器或检测器1102。传感器1102可以包括环境传感器。如上所述，控制子系统202可以可操作地连接到包括一个或多个占用者传感器或检测器280、一个或多个温度传感器或检测器281以及一个或多个湿度传感器或检测器282(图2)在内的环境传感器。可以提供测量例如二氧化碳、一氧化碳、空气传播的颗粒、VOC、臭氧、一氧化氮、二氧化氮、亮度、光谱分布、环境噪声和运动的一个或多个附加环境传感器。
传感器1102还可以包括一个或多个生物测定传感器，其中包括可操作为检测体温的温度传感器、可操作为检测体重的秤、可操作为检测心率的心率传感器、可操作为检测血氧水平的血氧传感器、可操作为检测呼吸周期的至少一个特性的呼吸周期传感器、以及可操作为检测至少一种脑波模式的脑电图(EEG)传感器。传感器1102还可以包括测量血压、活动水平、营养物摄取、心电图(EKG)、出汗或其他生物测定参数的一个或多个生物测定传感器。
环境控制系统1100的控制子系统202还从知识/研究数据源1104(“知识数据源”)和问卷/调查/评估数据源1106(“调查数据源”)接收数据。该数据可以涉及医疗信息，其中包括健康记录、环境记录、建筑物拓扑、成本/效益分析数据、可行性研究、最近公布的研究、居住者社会经济学、性别、年龄、健康状况等。例如，知识数据源1104可以包括来自睡眠研究、健康研究、环境研究、光研究或其他类型的可用研究或知识的结果。一些知识数据可以通过构建拓扑来减少。作为示例，医院、学校和疗养院具有已知的人口概况。健康结果可以通过调查、评估、临床结果、医疗保健提供者的意见或可以存储在调查数据源1106中的生物测定测量来检测居住者的健康和保健的客观变化或感知到的变化。
控制子系统202或诸如个人计算机的某些其他基于处理器的系统可以被编程以评估给定空间的“健康”。控制子系统202可以将健康参数或健康标准存储在可操作地连接到控制子系统的数据存储器1108中。控制子系统202可以评估在环境空间中提供的各种设施，包括其设施的类型和有效性。例如，控制子系统202可以为特定类型的设施和/或有效性分配点数。作为另一示例，可以将点数分配用于具有主动照明子系统，并且可以将附加点数分配用于可以正面地影响昼夜节律模式的主动照明。此外，例如，可以将点数分配用于空气处理，其中，点的总数基于空气处理的有效性。此外，例如，可以将点数分配用于水处理，其中，点的总数基于水处理的有效性。可以在每种可能类别中需要点数(例如，照明，空气，水，声音，减少使用VOC沥滤材料，使用吸声材料或阻尼材料，使用缓冲或吸收冲击以保护占用者的材料)。备选地，可以针对类别的子集需要点数。另外地或备选地，可以在多个类别中的每一个中需要最小数量的点数，或者为获得给定等级或健康评级所需的最小累积分数。等级或健康评级可以用于提供可在广告中使用的证明1110。可以不时地对健康进行再评估。
可以基于自我报告的分数、由评论者或检查者分配的分数来评估健康，或者可以基于一个或多个标准部分地或完全地自动生成健康。可以经由各种用户接口设备(例如，与GUI相关联的显示器、键盘、键区、触摸面板)报告分数。例如，可以通过网页用户界面输入分数，并且将分数传送到系统以用于评估。控制子系统202或其它一些基于处理器的系统可以执行给定设施每年之间的比较或不同设施之间的比较。可以在多个类别或路径中的每一个中，针对一组定义的健康标准来对评估进行比较或评分。
健康得分不需要依赖于自我报告，而可以从环境传感器和基于占用者的生物测定来进行推断。例如，被动地或主动地从可居住环境中的设备、家具或其他生物测定读取设备所收集的数据可以有助于个人健康分数，该分数可以用于直接或间接地控制包括照明、声音、HVAC或先前讨论的其他类别在内的建筑环境中的元件。相关生物测定可以包括任何健康或健康相关测量，其中包括但不限于：心率、心率变异性、睡眠阶段、睡眠长度或呼吸率、每天的行走步数、体重或身体质量指数(BMI)。
控制子系统202可以使用从传感器1102、知识数据源1104和调查数据源1106收集的信息生成建筑物健康报告1112和个人健康报告1114。建筑物健康报告1112可以概括建筑物或可居住空间的健康，并且可以提供一个或多个健康评分或证明。类似地，个人健康报告可以概括建筑物或可居住空间的个人占用者的健康，并且可以提供针对个人的一个或多个健康评分。
控制子系统202可以将从控制系统的各种输入所收集的训练数据存储在训练数据存储器1116中。如下面进一步详细时论的，机器学习电路1118可以使用训练数据或训练示例来学习哪些数据预测建筑物或可居住空间的占用者的有益健康结果。机器学习电路1118可以由与控制子系统202相关联的处理器或逻辑实现或由诸如一个或多个服务器计算机系统244(图2)的一些其他计算系统实现。
图12示出了根据示出的一个实施例的用于使用动态反馈在可居住环境100中提供增强环境的方法1200。可居住环境100可以采取酒店、汽车旅馆、水疗中心、家、办公楼、医院或任何其他可居住环境的形式。
方法1200在1202处开始。方法1200可以例如周期性地开始，例如每天、每周、每月。备选地或另外地，方法1200可以根据需要开始，例如，响应于客人的登记或客人的预期签到，或者客人或占用者进入可居住环境100(图1)，例如响应于从智能卡或卡密钥114读取标识符。
最初，设施人员、占用者或环境控制系统1100或其部分选择要执行的基准程序以提供可居住环境或空间100内的环境特性、属性或设施。该程序可以为主动子系统202-216(图1)指定各种基准操作参数。如前所述，可以针对每个预期占用者存储一个或多个程序，例如存储在智能卡或钥匙卡114中或存储在非暂时性计算机或处理器可读介质246中的数据库中。这些程序或表示这些程序的标识符可以被呈现给设施人员或占用者，以例如经由一个或多个输入设备、面板或信息台283、284进行选择。备选地或另外地，控制子系统202(图2)可以例如基于关于占用者的特定标准来选择程序。例如，控制子系统202(图2)可以确定占用者最近已从具有与可居住环境100(图1)的位置的自然光周期明显不同的自然光周期的位置旅行。因此，控制子系统202(图1)可以选择提供特定照明或其他特性的程序，以减轻或以其他方式解决与由于旅行而引起的自然照明的这种变化相关联的症状或疾病，例如，时差或SAD。控制子系统202(图2)运行所选择的基准程序，以使各种子系统202-214提供可居住环境100(图1)中的环境特性或设施。
在1204处，控制子系统202收集可居住空间健康数据，所述可居住空间健康数据包括指示与可居住空间100相关联的健康的至少一个健康参数。可居住空间健康数据可以存储在非暂时性计算机或处理器可读介质中，诸如训练数据存储器1116(图11)或非暂时性计算机或处理器可读介质246(图2)。例如，可以从一个或多个传感器1102获得可居住空间健康数据，诸如空气特性传感器或检测器，其中包括空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器，以检测可居住空间100中的空气质量参数。还可以从一个或多个音频换能器获得可居住空间健康数据，以检测可居住空间100中的环境声音水平。作为另一示例，可以从一个或多个光传感器获得可居住空间健康数据，以检测可居住空间100中的光水平或光的颜色指数。测量例如二氧化碳、一氧化碳、空气传播的颗粒、VOC、臭氧、一氧化氮、二氧化氮和运动的一个或多个附加环境传感器可以用于获得可居住空间100的可居住空间健康数据。除了从传感器获得数据之外，可以从知识数据源1104和调查数据源1106(图11)获得可居住空间100的可居住空间健康数据。
在1206处，控制子系统202收集个人健康数据，所述个人健康数据包括指示与不时占据可居住空间100的一个或多个个体相关联的健康的至少一个健康参数。个人健康数据可以存储在非暂时性计算机或处理器可读介质中，诸如训练数据存储器1116(图11)或非暂时性计算机或处理器可读介质246(图2)。可以针对占据可居住空间100的每个特定个体存储个人健康数据。
可以经由一个或多个生物测定传感器1102针对可居住空间100的占用者收集个人健康数据。该一个或多个生物测定传感器可以包括可操作为检测体温的温度传感器、可操作为检测体重的秤、可操作为检测心率或心率特性(例如，HR变异性)的心率传感器、可操作为检测血氧水平的血氧传感器、可操作为检测呼吸周期的至少一个特性的呼吸周期传感器、以及可操作为检测至少一种脑波模式的EEG传感器。传感器还可以包括测量血压、活动水平(例如，每天的行走步数)、营养物摄取、EKG、出汗、睡眠阶段、睡眠长度、BMI或其他生物测定参数的一个或多个生物测定传感器。
还可以从知识数据源1104收集个人健康数据。例如，个人健康数据可以包括医疗信息，其中包括对于可居住空间100的占用者的健康记录和生物测定评估。
还可以从调查数据源1106收集个人健康数据。具体地，控制子系统202或环境控制系统1100的一部分可以提供关于占用者对住宿对他们的整体健康和/或幸福或幸福感的影响的客观和/或主观印象的意见调查和/或问题。这还可以查询关于环境控制系统1100的实际操作以及使用或与其交互的容易性。所述调查或问题可以提供用于对占用者的体验进行评级的标度，并且特别地指示幸福感。
在1208处，控制子系统202可以基于收集的可居住空间健康数据和收集的个人健康数据中的至少一个来动态地调整至少一个主动子系统的至少一个操作参数。例如，控制子系统202可以动态地改变对空气温度、相对湿度、照明、香味散布或其他操作参数的设置。可以存储所述改变以用于另一场合或用于另一可居住环境100(图1)。因此，控制子系统202或环境控制系统1100的一部分可以生成新程序，或使用新的或修改的参数执行现有程序，从而实际上构成新程序。控制子系统202或环境控制系统1100的一部分相应地运行具有新参数的新程序以提供环境特性。新程序的执行使得各个子系统根据新的操作参数提供可居住环境100(图1)中的环境特性或设施。
为了确定对至少一个主动子系统的至少一个操作参数的动态调节，控制子系统202可以评估或分析收集的可居住空间健康数据和/或收集的个人健康数据，以为占用者提供对可居住空间100的环境的动态反馈和个性化控制。通常，控制子系统202可以操作为确定或预测针对可居住空间100的特定占用者更佳地执行和定制的操作参数。此外，控制子系统202可以操作为通过评估收集的可居住空间健康数据和/或收集的个人健康数据来预测可居住空间的占用者的有益健康结果。
例如，如上所述，控制子系统202可以控制可居住空间100中的照明、温度和声音中的至少一个，以保持占用者的昼夜节律。具体地，照明子系统204可以利用逐渐调节的色温和强度在可居住空间100中提供照明。照明子系统204可以实施黎明模拟器以逐渐增加光和声音水平，所述光和声音水平被设计成当进入轻睡眠阶段时唤醒身体。活动声音也可以在音量上缓慢增加。声音可以是存在于自然环境中的声音，或者可以是其他声音，例如音乐。这可以在集成单元中实现，或者通过专用床侧单元实现，其中，所述床侧单元可以提供声音以及人工照明。控制子系统202可以在最初操作主动子系统以实现具有24小时周期的标准或基准昼夜节律模式。
个体可以具有周期大于或小于恰恰24小时的昼夜节律时钟。例如，个体可以具有范围从约23小时至约25.5小时的昼夜节律时钟。控制子系统202可以随着时间通过收集占用者的个人健康数据来学习占用者的特定昼夜节律时钟的长度。例如，控制子系统202可以从可操作为感测占用者的体温的一个或多个体温传感器来收集数据。控制子系统202可以评估收集的体温数据以确定占用者的个人昼夜节律时钟。然后，控制子系统202可以动态地调节诸如照明子系统204的主动子系统的一个或多个操作参数，以匹配占用者的个人昼夜节律时钟。因此，根据基准参数对主动子系统的操作参数进行微调，以为占用者实现更优化的环境。
作为另一示例，控制子系统202可以收集与进入可居住空间100的窗户110中的一个窗户的光的光谱质量相关的可居住空间健康数据。来自一个或多个光传感器或检测器的信息可以感测或检测外部周围环境中的自然光，并向控制子系统202提供指示光的强度的信号。控制子系统202可以评估感测到的或检测到的自然光，并且控制照明子系统204以匹配可居住空间100内或其他可居住空间(例如，可居住空间100附近的其中不包括窗户或光传感器的可居住空间)内的自然光的相同质量。
作为另一示例，控制子系统202可以收集与占用者的睡眠质量相关的个人健康数据。控制子系统202可以评估占用者的睡眠质量和可居住空间健康数据以识别一个或多个模式。基于所识别的模式，控制子系统202可以调节包括声音参数、温度参数、湿度参数和照明参数的一个或多个操作参数。在一些实施例中，控制子系统202可操作为调节床116(图1)的一个或多个设置，以向占用者提供更好的睡眠质量。例如，当床116的一个或多个设置处于特定值并且可居住空间的温度处于特定温度时，控制子系统202可以识别占用者睡眠特别好的特性模式。
除了调节主动子系统的操作参数之外，在评估个人健康数据和可居住空间健康数据中的至少一个之后，控制子系统202可以向占用者提供信息反馈。可以使用一个或多个室内用户可操作输入/输出(I/O)控件、面板或信息台283或使用其他用户界面(例如，可在用户计算设备上执行的应用)将信息提供给占有者。室内I/O控件、面板或信息台283可以包括允许呈现信息和图形用户界面(GUI)的触敏显示器或触摸响应显示器。例如，控制子系统202可以收集与占用者的营养物摄入、活动水平和睡眠质量相关的数据。当占用者特别活跃或吃某些食物时，控制子系统202可以识别占用者具有较高的睡眠质量。可以将该信息提供给占用者(例如，通过I/O控件、面板或信息台283)，从而占用者可以相应地调整他的行为。控制子系统202可以对来自多个输入源的大量的个人健康数据和可居住空间健康数据进行评估，以识别可能以其他方式无法被识别的模式。
为了确定对至少一个主动子系统的至少一个操作参数的动态调节，在一些实施例中，控制子系统202可以使用机器学习算法或电路1118(图11)来识别收集的可居住空间健康数据和/或收集的个人健康数据中的至少一种模式。机器学习算法可以在可操作地连接到训练数据存储器1118的一个或多个处理器或逻辑上执行，诸如控制子系统202的处理器或者服务器计算机系统244(图2)中的一个或多个的处理器。以下参照图13进一步详细地讨论机器学习电路或系统1118。
方法1200可以在1210处终止，直至再次开始。方法1200可以连续地重复，连续地或者不时地调节至少一个主动子系统的至少一个操作参数并且向一个或多个占用者提供反馈。备选地或另外地，方法1200可以与其他方法或过程同时运行。
图13示出了根据示出的一个实施例的用于使用机器学习在可居住环境100中提供增强环境的方法1300。方法1300在1302处开始。方法1300可以例如周期性地开始，例如每天、每周、每月。备选地或另外地，方法1300可以根据需要开始。方法1300可以由控制子系统202和/或一个或多个服务器计算机系统244(图2)或一个或多个其他计算机系统来执行。
在一些实现中，一个或多个机器学习系统基于在机器学习系统的处理元件之间建立的路径来执行决策。机器学习系统可以类比于人类大脑的相互连接的神经通路。在神经网络类型的机器学习系统中，分配给特定连接的组织和权重确定神经网络的输出。
通常，在训练时间期间使用历史示例对机器学习系统进行训练。当使用足够大量的相对高质量的示例进行训练时，在运行时间期间操作的机器学习系统可以产生精确的预测模型。在运行时间期间，机器学习系统内的连接的组织和加权提供决策能力。机器学习系统从复杂或不精确的数据中推导出含义，并提取模式或趋势。
可以根据具体实现，使用各种不同数据集来训练机器学习系统。可以随着时间重复地对机器学习系统进行训练，例如在运行时间操作之间。
通常，通过将传感器、检测器和其他信息反馈并入控制子系统202中，控制子系统可以利用机器学习电路或算法来允许其进行实验以发现新的优化模式。机器学习电路1118使得控制子系统202能够知道哪些数据最能预测建筑物的占用者的有益健康结果，从而创建新的方式以在可被预编程到系统中的控制程序之外对环境控制系统1100进行微调。
在1304处，控制子系统202可以收集并存储包括用于多个可居住空间的至少一个健康参数的健康数据。可以从遍布城市、州、地区、国家或世界的许多建筑物和项目收集健康数据。健康数据可以存储在训练数据存储器1116(图11)中。至少一个健康参数可以指示与各个可居住空间相关联的健康。
控制子系统202可以通过接收由位于每个相应的可居住空间内的至少一个传感器1102自动收集的信息来收集健康数据。例如，控制子系统202可以收集可居住空间健康数据，所述可居住空间健康数据包括指示与各个可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数。可以从一个或多个传感器1102获得可居住空间健康数据，诸如空气特性传感器或检测器，其中包括空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器，以检测可居住空间中的空气质量参数。还可以从一个或多个音频换能器获得可居住空间健康数据，以检测可居住空间中的环境声音水平。作为另一示例，可以从一个或多个光传感器获得可居住空间健康数据，以检测可居住空间中的光水平或光的颜色指数。测量例如二氧化碳、一氧化碳、空气传播的颗粒、VOC、臭氧、一氧化氮、二氧化氮和运动的一个或多个附加环境传感器可以用于获得可居住空间的可居住空间健康数据。
控制子系统202还可以收集不时占据可居住空间的多个个体中的每个个体的健康数据。个体的健康数据可以包括指示与相应个体相关联的健康的至少一个健康参数。可以经由一个或多个生物测定传感器1102针对可居住空间的占用者收集个人健康数据。该一个或多个生物测定传感器可以包括可操作为检测体温的温度传感器、可操作为检测体重的秤、可操作为检测心率或心率特性(例如，HR变异性)的心率传感器、可操作为检测血氧水平的血氧传感器、可操作为检测呼吸周期的至少一个特性的呼吸周期传感器、以及可操作为检测至少一种脑波模式的EEG传感器。传感器还可以包括测量血压、活动水平(例如，每天的行走步数)、营养物摄取、EKG、出汗、睡眠阶段、睡眠长度、BMI或其他生物测定参数的一个或多个生物测定传感器。
除了从传感器获得健康数据之外，可以从知识数据源1104和调查数据源1106(图11)获得可居住空间健康数据和/或个人健康数据。例如，个人健康数据可以包括医疗信息，其中包括对于可居住空间的占用者的健康记录和生物测定评估。控制子系统202或环境控制系统1100的一部分可以提供关于占用者对住宿对他们的整体健康和/或幸福或幸福感的影响的客观和/或主观印象的意见调查和/或问题。所述调查或问题可以提供用于对占用者的体验进行评级的标度，并且特别地指示幸福感。除了接收从占用者收集的信息之外，控制子系统202还可以接收通过由不时检查可居住空间的个体完成的评估所收集的信息。
在1306处，机器学习电路1118使用一个或多个机器学习算法识别所收集的健康数据中的至少一个模式。该一个或多个机器学习算法可以利用可居住空间健康数据、个人健康数据或其组合作为训练数据来识别至少一个模式。
在训练或训练模式期间，机器学习系统可以利用通过传感器和/或通过问卷、评估、调查自动收集的数据来进行训练。数据可以表示或以其他方式指示环境(例如，一个或多个可居住空间、房间或建筑物)的物理特性。数据可以表示或以其他方式指示个体(例如，居住在可居住空间、房间或建筑物中的个体)的物理特性。
训练数据可以表示一组可居住空间的物理特性，在第一时间收集的第一组数据和在第二时间收集的第二组数据。这些组可以包括或表示一个或多个物理特性和/或一个或多个可居住空间。附加的训练数据集可以表示在第三时间或附加时间收集的第一组可居住空间的物理特性。因此，机器学习系统可以被训练为识别第一组可居住空间随时间的变化的模式，从而辨别一个或多个刺激之间的可能的因果关系或模式(例如，诸如温度、湿度、光、声音之类的物理特性的变化)，并对环境中的物理特性产生影响。
训练数据可以表示两个或更多组可居住空间的物理特性。例如，训练数据可以包括从第一组可居住空间收集的第一组数据以及从第二组可居住空间收集的第二组数据。可以在第一时间或在第一时间段上收集第一组数据和第二组数据。备选地，可以在不同于第一时间的第二时间或在不同于第一时间段的第二时间段上收集第二组数据。这些组可以包括或表示一个或多个物理特性、一个或多个可居住空间。附加的训练数据集可以表示在第三时间或附加时间收集的第一组和/或第二组可居住空间的物理特性。因此，机器学习系统可以被训练为识别由第一组可居住空间和第二组可居住空间之间的环境特性的差异导致的模式，从而辨别一个或多个刺激之间的可能的因果关系或模式(例如，诸如温度、湿度、光、声音之类的物理特性的变化)，并对环境中的物理特性产生影响。
训练数据可以表示一组个体的物理特性，在第一时间收集的第一组数据和在第二时间收集的第二组数据。这些组可以包括或表示一个或多个物理特性和/或一个或多个个体。附加的训练数据集可以表示在第三时间或附加时间收集的第一组个体的物理特性。因此，机器学习系统可以被训练为识别第一组个体随时间的变化的模式，从而辨别一个或多个刺激之间的可能的因果关系或模式(例如，诸如温度、湿度、光、声音之类的物理特性的变化)，并对环境中的物理特性产生影响。
训练数据可以表示两个或更多组个体的物理特性。例如，训练数据可以包括从第一组个体收集的第一组数据以及从第二组个体收集的第二组数据。可以在第一时间或在第一时间段上收集第一组数据和第二组数据。备选地，可以在不同于第一时间的第二时间或在不同于第一时间段的第二时间段上收集第二组数据。这些组可以包括或表示一个或多个物理特性、一个或多个个体。附加的训练数据集可以表示在第三时间或附加时间收集的第一组和/或第二组个体的物理特性。因此，机器学习系统可以被训练为识别由第一组个体和第二组个体之间的环境特性的差异导致的模式，从而辨别一个或多个刺激之间的可能的因果关系或模式(例如，物理特性的变化)，并对物理特性产生影响(例如，健康或感知到的健康)。
训练数据可以表示一组或多组可居住空间以及居住在这些可居住空间中的一组或多组个体的物理特性。例如，训练数据可以包括从第一组可居住空间和居住在第一组可居住空间中的第一组个体收集的第一组数据。此外，例如，训练数据可以包括从第二组可居住空间和居住在第二组可居住空间中的第二组个体收集的第二组数据。可以在第一时间或在第一时间段上收集第一组数据。可以在第一时间或在第一时间段上收集第二组数据。备选地，可以在不同于第一时间的第二时间或在不同于第一时间段的第二时间段上收集第二组数据。这些组可以包括或表示一个或多个物理特性、一个或多个可居住空间和/或一个或多个个体。附加的训练数据集可以表示在第三时间或附加时间收集的第一组和/或第二组可居住空间的物理特性。因此，机器学习系统可以被训练为识别由第一组可居住空间和第二组可居住空间之间的环境特性的差异导致的模式，从而辨别一个或多个刺激之间的可能的因果关系或模式(例如，诸如温度、湿度、光、声音之类的物理特性的变化)，并对个体产生影响(例如，健康或感知到的健康)。
通过甚至仅使用该原始数据的一部分来训练机器学习系统，可以生成指示环境特性和健康之间的因果关系的模式和预测模型。例如，机器学习系统可以生成，开发或以其它方式识别一种或多种预测算法，所述算法有利地能够以相当高的确定度来预测环境的环境特性的变化以及产生的对居住在环境中的个体的健康的变化。为了便于该分析，在周期性、间歇或连续的基础上，训练子系统生成或以其它方式编译一组或多组训练数据，并训练机器学习系统。训练子系统可以将从一个或多个可居住空间和/或个体收集的数据划分为(均分或不相等地划分)或以其他方式分为各个训练数据集和测试数据集。训练数据集用于在制定和/或开发一个或多个预测模型时训练机器学习系统。测试数据集可以用于测试由机器学习系统制定和/或开发的预测模型的准确性、可靠性和可预测性。在至少一些实施方式中，训练子系统可以将所收集的数据随机地分割成或以其他方式随机地等分或不等分成训练数据集和测试数据集，其中，与一个可居住空间或个体逻辑上相关联的数据出现在训练数据集和测试数据集二者中(即，非互斥的训练数据集和测试数据集)。这种非互斥的分割或划分通常产生相对更精细的预测模型。备选地，训练子系统可以将所收集的数据随机地分割成或以其他方式随机地等分或不等分成训练数据集和测试数据集，其中，与一个可居住空间或个体逻辑上相关联的数据出现在训练数据集或测试数据集中(即，互斥的训练数据集和测试数据集)。这种互斥的分割或划分通常产生相对较不精细的预测模型。
在机器学习系统的输入层处接收数据集。在训练期间，训练数据集可以用于形成机器学习系统内的连接和/或对机器学习系统内的连接加权。在后续训练期间，训练数据集重新形成机器学习系统内的连接和/或对机器学习系统内的连接重新加权。测试数据集测试由机器学习系统生成的多个预测模型中的每一个的准确性。
在运行时间操作期间，机器学习系统使用一个或多个预测模型来生成或以其他方式提供数据，所述数据指示一个或多个环境特性的特定变化将产生环境或居住于环境中的个体的健康变化的可能性。
一个或多个应用程序238可以包括一组或多组逻辑或处理器可读指令集，所述指令集使得处理器220将数据传播回机器学习系统。例如，在一些实例中，可以向机器学习系统提供以下数据，所述数据表示由居住于可居住空间中和/或检查或以其他方式评估可居住空间或个体健康的个体所传达的响应。可以在响应预测模型层内使用这样的数据以调整一个或多个模型参数，以反映实际结果。例如，在响应预测模型层包括神经网络的情况下，连接权重可以以反映刺激(例如，可居住空间的物理特性的变化)和/或结果(例如，居住在可居住空间中的个体的健康或感知到的健康的变化)的方式来改变(即，弱化或加强)。
一个或多个应用程序238可以包括一组或多组逻辑或处理器可读指令集，所述指令集使得处理器220将由一个或多个预测模型提供的输出并入到用于证明可居住空间(例如，建筑物、楼层、公寓、房间)的一个或多个标准或准则组中。这可以包括：基于从一个或多个可居住空间和/或个体收集的数据中所识别的模式来调整标准或准则组。这样有利地允许使用反映现实世界经验的信息并且使用由于相互作用的环境特性的复杂性而不能被人识别的模式来持续调整标准或准则。值得注意的是，大量不同的环境特性可能影响健康，并且这些不同的环境特性与它们对健康的组合影响之间的相互作用可能难以理解。这种机器学习方法是一种解决人类在不使用人工智能和机器学习系统的情况下通常很难甚至完全不能解决的问题的方法。一个或多个应用程序238可以包括一组或多组逻辑或处理器可读指令集，所述指令集使得处理器220将一个或多个标准或准则组应用于对一个或多个建筑物、楼层、公寓、房间的可居住空间的证明，从而为满足或超过标准或准则组的可居住空间提供一个或多个级别的证明。
例如，可操作为监测声音的音频换能器和可操作为测量环境温度的温度传感器可以安装在公寓建筑物中的每个房间中。还可以安装用于测量公寓建筑物的占有者的睡眠的传感器。控制子系统202可以从每个传感器随时间收集数据。多变量分析可以揭示浴室中的声音、日平均温度和响应变量-睡眠持续时间之间的强烈正相互作用效应。该模式可以在一段时间内持续保持，例如几周。这些观察结果可以用于生成这样的计算理论：这些条件，即在占用者的预期睡眠时间之前在浴室中的较大噪声以及低的日平均温度，可以协同地有助于睡眠质量，或者它们可以共同变化。然后，控制子系统202可以调整一个或多个操作参数，或向占用者提供信息反馈，以帮助他们实现更好的睡眠。
作为另一示例，空气质量监测器可以安装在厨房中。空气质量监测器可以操作为检测何时在厨房中准备膳食，并且还可以操作为区分正在准备的某些基本类型的食物。一个或多个其他传感器或检测器可以另外地或备选地安装在厨房中以检测何时准备膳食。在一些实施例中，占用者可以将关于何时准备膳食以及膳食内容的数据输入到用户界面中。还可以提供传感器以收集心率变异性(HRV)数据。例如，一个或多个HRV传感器可以植入浴室镜子和床116(图1)中。HRV是用于测量个体的压力水平的度量。机器学习电路1118可以在一段时间(例如，几个星期或几个月)内应用不均匀间隔的时间序列分析，并且识别与个体的HRV的预测变化相关联的特定膳食模式。然后，控制子系统202可以通知个体通过在特定时间准备膳食和进食，个体可以降低他或她的压力水平。
作为另一示例，控制子系统202可以收集导致占用者生病的各种生物测定和环境度量。随着时间，机器学习电路1118可以确定哪些度量最能预测占用者在将来生病。基于该确定，控制子系统202可以调节一个或多个操作参数以减少占用者将生病的可能性。另外地或备选地，控制子系统202可以向占用者提供信息反馈，以通知占用者可能有益于占用者健康的行为修正。
在1308处，控制子系统202或其他计算系统可以基于所识别的至少一个模式来更新用于可居住空间的至少一个健康标准。常规健康标准基于预先存在的医疗和/或流行病学数据、专家意见和/或同时存在的相关标准，例如由环境保护局(EPA)设定的空气质量度量。然而，这些类型的数据可以基于不够具体的数据，并且因此，对于每种类型的项目和目标人口可能不是最优的。例如，敏感人群，如儿童、老人和病人，可能需要或受益于某些环境污染物的水平低于基于广泛的人口数据所设定的水平。相反，如果成本或可行性是禁止性的，则健康人群可能不需要相同的严格性。
可以通过组合环境数据、生物测定数据、健康结果数据、人口统计数据、建筑拓扑数据、新兴科学研究、主动干预的成本/效益分析以及来自传感器、知识数据源1104和调查数据源1106(图11)的其他数据，来连续地且迭代地更新健康标准。通过将这种数据并入到上述环境控制系统1100中，一个或多个健康标准可以包括对于各种环境子系统的性能要求，使得它们随着时间的推移主动地改进健康结果。通过使用上述反馈环更新健康标准，健康标准可以保持在优化的水平上。
在1310处，控制子系统202可以利用收集的健康数据，并且基于至少一个更新的健康标准来评估多个可居住空间。在一些实施例中，控制子系统202可以向具有满足一个或多个更新的健康标准的可居住空间的建筑物提供证明。在一些实施例中，控制子系统202可以更新多个健康标准，其中，所述多个健康标准中的每一个表示多个证明级别中的相应一个。例如，三个健康标准可以表示三个证明级别A、B和C。A级证明可以比B级证明更严格，B级证明可以比C级证明更严格。因此，建筑物可以被证明为A、B或C证明级别，这取决于相应建筑物的可居住空间满足哪种健康标准。
方法1300可以在1312处终止，直至再次开始。方法1300可以连续地重复。备选地或另外地，方法1300可以与其他方法或过程同时运行。
图14示出了用于训练机器学习系统的高级方法1400。方法1400在1402处开始。在1404处，方法1400从一个或多个可居住空间和/或个体收集数据，其中，所述个体至少不时地居住在可居住空间中。在1406处，根据示出的一个实施例，方法1400将收集的数据分割或以其他方式划分成用于训练机器学习系统的训练数据集和测试数据集，其中，所述测试数据集用于测试由机器学习系统生成的一个或多个预测模型的准确性。通常，收集的数据可以反映环境物理特性(例如，温度、湿度、空气质量、光水平、光组成或颜色、环境声音水平)和/或个体物理特性(例如，心率、血氧水平、呼吸、出汗、体重、活动或运动水平、睡眠模式、情绪或性情、脑模式)。将收集的数据分割或以其他方式划分成训练数据集和测试数据集。将训练数据集提供给机器学习系统，该机器学习系统在1408处使用训练数据生成一个或多个预测模型。在1410处，使用测试数据集验证或确认一个或多个预测模型的准确性。使用机器学习系统生成一个或多个预测模型的方法响应于信号、调用或电源开启事件而开始。
可以从各种源收集或接收数据。例如，可以经由一个或多个环境传感器自动收集反映环境物理特性的数据，例如，温度计或热电偶、湿度传感器、空气质量传感器、光传感器、驱动人造光源(例如，LED)的驱动电路、麦克风等。此外，例如，可以经由一个或多个生物测定传感器自动收集反映个体物理特性的数据，例如，脉搏血氧测定传感器、电极、秤、运动传感器、脑电图、心电图。
将数据集分割、划分或以其他方式均分或不均分成训练数据集和测试数据集。在至少一些实例中，使用一个或多个定义的标准，将在数据集中表示的一些或所有可居住空间和/或个体随机地分割、划分或以其他方式均分或不均分到训练数据集和测试数据集中。
将训练数据集的至少一部分提供给机器学习系统以形成机器学习系统内的连接和/或对机器学习系统内的连接进行加权，以生成一个或多个预测模型。例如，预测模型可以提供以下输出，所述输出指示一个或多个环境特性的变化产生可居住空间或居住在可居住空间中的个体的健康变化的可能性。预测一个或通常许多环境条件的变化将产生健康响应的可能性的能力是重要的，因为这样可以允许基于与那些可居住空间和/或居住在可居住空间中的个体相关联的健康评估来不断改进用于证明可居住空间的标准和准则。这允许跨越大量可居住空间和/或个体对非常大量的样本或数据点进行收集和机器分析，以及与大量环境参数的相关性，这些环境参数可能在其对健康的影响方面彼此具有其他不可预测的相互作用。
测试数据集的至少一部分用于测试由机器学习系统生成的一个或多个预测模型。基于表示实际历史因果关系的数据来查验测试数据集，以确定每个预测模型的准确性或置信水平。提供高于所定义阈值的置信水平的预测模型可以随后在一个或多个过程中用于改进用于证明可居住空间的标准或准则。
方法1400在完成时结束，直到被再次调用或执行，或者可以作为基本上连续的循环而重复。
图15示出了根据示出的一个实施例的用于使用机器学习在可居住环境100中提供增强环境的方法1500。方法1500在1502处开始。方法1500可以例如周期性地开始，例如每天、每周、每月。备选地或另外地，方法1500可以根据需要开始。方法1500可以由控制子系统202和/或一个或多个服务器计算机系统244(图2)或一个或多个其他计算机系统来执行。
在1504处，控制子系统202可以调节或改变可居住空间内的至少一个环境特性。控制子系统202可以随机地改变至少一个环境特性，或者可以根据特定编程而改变至少一个环境特性。可以改变的环境特性可以包括环境温度、照明、湿度、声音、气味或其他环境特性。控制子系统202可以控制各种子系统204-216中的一个或多个以引起这些改变。
机器学习电路1118可以接收以下健康结果信息，所述健康结果信息指示对可居住空间的健康水平的度量或评估中的至少一个。机器学习电路1118还可以接收以下健康结果信息，所述健康结果信息指示对不时占据可居住空间的一个或多个个体的健康水平的度量或评估中的至少一个。如上所述，可以从一个或多个环境传感器或生物测定传感器1102获得可居住空间和/或占用者的健康数据。还可以通过由占用者完成的一个或多个调查或由不时检查可居住空间的个体完成的评估来收集健康数据。
在1506处，机器学习电路1118可以识别至少一个环境特性的变化与测量或评估的健康水平之间的至少一个关系。例如，在一些实施例中，机器学习电路1118可以使用从至少一个环境特性发生变化的可居住空间收集的第一组健康数据并使用从该至少一个环境特性未发生变化的可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。作为另一示例，在一些实施例中，机器学习电路1118可以使用在至少一个环境特性发生变化之前从可居住空间收集的第一组健康数据并使用在该至少一个环境特性发生变化之后从可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。
因此，机器学习电路1118可操作为在一个或多个可居住环境上进行实验以找到可能未另外发现的新的优化模式。这允许控制子系统202知道哪些数据最能预测建筑物的占用者的有益健康结果，从而创建新的方式以在被预编程到控制子系统中的那些控制程序之外对系统进行微调。
控制子系统202可以利用所识别的至少一个环境特性的变化与测量或评估的健康水平之间的至少一个关系来更新用于可居住空间的至少一个健康标准。如上所述，可以基于更新的健康标准来评估可居住空间。具有满足更新的健康标准的可居住空间的建筑物可以被提供一个或多个证明。这些证明可以用于广告或其他目的。
方法1500可以在1508处终止，直至再次开始。方法1500可以连续地重复。备选地或另外地，方法1500可以与其他方法或过程同时运行。
图16示出了根据示出的一个实施例的更新用于可居住空间的健康标准的方法1600。方法1600在1602处开始。方法1600可以例如周期性地开始，例如每天、每周、每月。备选地或另外地，方法1600可以根据需要开始。方法1600可以由控制子系统202和/或一个或多个服务器计算机系统244(图2)或一个或多个其他计算机系统来执行。
在1604处，控制子系统202可以收集并存储包括用于多个可居住空间的至少一个健康参数的健康数据。可以从遍布城市、州、地区、国家或世界的许多建筑物和项目收集健康数据。健康数据可以存储在训练数据存储器1118(图11)中。至少一个健康参数可以指示与各个可居住空间相关联的健康。
在1606处，控制子系统202可以评估收集的健康数据。如上所述，控制子系统202可以利用机器学习电路1118来评估收集的健康数据。
在1608处，控制子系统202可以基于对收集的健康数据的评估来更新至少一个健康标准。如上所述，可以基于更新的健康标准来评估可居住空间。具有满足更新的健康标准的可居住空间的建筑物可以被提供一个或多个证明。
在一些实施例中，控制子系统202或其他计算系统可以评估与改变可居住空间的被动组件或主动组件相关联的成本或可行性。例如，机器学习电路1118可以识别出某些照明配置提供可变的有益健康结果。控制子系统202可以评估与向照明子系统204(图2)提供各种类型的被动或主动组件相关联的成本或可行性。可以针对由被动组件或主动组件提供的所识别的有益健康结果来权衡成本或可行性。
在一些实施例中，控制子系统202可以评估与改变占据可居住空间的个体的习惯或动作相关联的成本或可行性。例如，如上所述，控制子系统202可以利用机器学习来识别占用者的健康受益于占用者每天早晨吃早饭和每天锻炼。控制子系统202可以评估与这些动作相关联的成本或可行性，并且可以向占用者提供信息反馈，使得占用者可以相应地修改他或她的行为。
方法1600可以在1610处终止，直至再次开始。方法1600可以连续地重复。备选地或另外地，方法1600可以与其他方法或过程同时运行。
可居住环境可以包括一个或多个被动或主动组件的任何组合。一些组件可以驻留在或被控制为与所示出的子系统不同的子系统的一部分。
此外，例如，虽然已经描述了各种方法和/或算法，但是这些方法和/或算法中的一些或全部可以省略所描述的动作或步骤中的一些，包括另外的动作或步骤，组合动作或步骤，和/或可以按与所描述的顺序不同的顺序执行一些动作或步骤。一些方法或算法可以实现在软件例程中。一些软件例程可以从其他软件例程调用。软件例程可以顺序地或同时地执行，并且可以采用多线程方法。
前述详细描述通过使用框图、示意图和示例阐述了设备和/或过程的各种实施例。在这些框图、示意图和示例包含一个或多个功能和/或操作的范围内，本领域技术人员将理解，可以由广泛的硬件、软件、固件或实际上其任何组合单独地和/或共同地实现这些框图、流程图或示例中的每个功能和/或操作。在一个实施例中，本发明主题可以通过专用集成电路(ASIC)或可编程门阵列或可编程逻辑电路(PLC)来实现。然而，本领域技术人员将认识到，整体地或部分地，本文所公开的实施例可以等效地实现在标准集成电路中，作为在一个或多个计算机上运行的一个或多个计算机程序(例如，作为在一个或多个计算机系统上运行的一个或多个程序)，作为在一个或多个控制器(例如，微控制器)上运行的一个或多个程序，作为在一个或多个处理器(例如，微处理器)上运行的一个或多个程序，作为固件或实际上它们的任何组合，并且根据本公开，设计电路和/或写入用于软件和/或固件的代码将在本领域普通技术人员的技术范围内。
此外，本领域技术人员将理解，本文所教导的机制能够作为程序产品以各种形式分布，并且说明性实施例同样适用，而不管用于实际实施分布的信号承载介质的特定类型如何。非暂时性信号承载介质的示例包括但不限于以下：可记录类型介质，例如便携式盘和存储器、硬盘驱动器、CD/DVD ROM、数字磁带、计算机存储器和其他非暂时性计算机可读存储介质。
于2014年2月28日提交的序列号为61/946,159的美国临时专利申请和于2012年8月28日提交的序列号为61/694,125的美国临时专利申请通过引用整体并入本文。于2013年8月28日提交的序列号为14/012,444的美国专利申请通过引用整体并入本文。于2013年8月28日提交的序列号为PCT/US13/57070的PCT专利申请通过引用整体并入本文。可以组合上述各种实施例以提供另外的实施例。如果必要或需要，可以修改实施例的多个方面以提供另外的实施例。
根据上述详细描述，可以对实施例进行这些和其他改变。一般来说，在所附权利要求中，所使用的术语不应被解释为将权利要求限制于说明书和权利要求中所公开的具体实施例，而是应被解释为包括所有可能的实施例以及这些权利要求的等同物的全部范围。因此，权利要求不受本公开限制。

Claims (148)

1.一种在环境控制系统中操作的方法，所述环境控制系统包括至少一个处理器、通信地连接到所述至少一个处理器并存储由所述至少一个处理器执行的指令或数据中的至少一个的至少一个非暂时性处理器可读介质以及操作为影响可居住空间中的条件的多个主动子系统，所述方法包括：
不时地收集可居住空间健康数据，其中，至少针对所述可居住空间，所述可居住空间健康数据包括指示与相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；
不时地收集个人健康数据，其中，针对不时占据至少一个可居住空间的至少一个个体中的每一个，所述个人健康数据包括指示与相应个体相关联的健康的至少一个健康参数；以及
不时地，由所述至少一个处理器基于收集的可居住空间健康数据和收集的个人健康数据二者，动态地调整所述主动子系统中的至少一个主动子系统的至少一个操作参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，收集个人健康数据包括：通过一个或多个生物测定传感器从所述至少一个个体收集个人健康数据，并且所述方法还包括：
由所述至少一个处理器评估所收集的个人健康数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，通过一个或多个生物测定传感器从所述至少一个个体收集个人健康数据包括：通过以下项中的至少一个收集个人健康数据：操作为检测所述至少一个个体的温度的温度传感器，操作为检测所述至少一个个体的体重的秤，操作为检测所述至少一个个体的心率的心率传感器，操作为检测所述至少一个个体的血氧水平的血氧传感器，操作为检测所述至少一个个体的呼吸周期的至少一个特性的呼吸周期传感器，操作为检测所述至少一个个体的至少一个脑波模式的脑电图(EEG)传感器。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，通过一个或多个生物测定传感器从所述至少一个个体收集个人健康数据包括：通过操作为检测所述可居住空间中的所述至少一个个体的运动的至少一个运动传感器来收集个人健康数据。
5.根据权利要求4所述的方法，还包括：
由所述至少一个处理器评估所述至少一个个体的运动量；以及
响应于对所述运动量的评估，刺激所述至少一个个体增加身体活动。
6.根据权利要求2所述的方法，其中，收集个人健康数据还包括：通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查收集个人健康数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查收集个人健康数据包括：通过所述至少一个调查收集指示所述至少一个个体的食物消耗的个人健康数据。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，基于收集的可居住空间健康数据和收集的个人健康数据二者动态地调整所述主动子系统中的至少一个主动子系统的至少一个操作参数包括：基于收集的可居住空间健康数据和收集的个人健康数据二者，动态地调整多个主动子系统中的每一个的操作参数的基准集。
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：
通过由所述至少一个处理器执行的至少一个机器学习算法识别所收集的个人健康数据中的至少一个模式。
10.根据权利要求9所述的方法，还包括：
通过由所述至少一个处理器执行的至少一个机器学习算法识别所收集的可居住空间健康数据中的至少一个模式。
11.根据权利要求10所述的方法，还包括：由所述至少一个处理器基于所收集的个人健康数据和所收集的可居住空间健康数据中的所识别的至少一个模式，确定对至少一个操作参数的至少一个调整。
12.根据权利要求1所述的方法，其中，收集可居住空间健康数据包括：由所述至少一个处理器接收由相应可居住空间中的至少一个传感器自动收集的信息。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，相应可居住空间中的所述至少一个传感器包括空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器，以检测相应可居住空间中的空气质量参数。
14.根据权利要求12所述的方法，其中，相应可居住空间中的所述至少一个传感器包括至少一个音频换能器，以检测相应可居住空间中的环境声音水平。
15.根据权利要求12所述的方法，其中，相应可居住空间中的所述至少一个传感器包括至少一个光传感器，以检测相应可居住空间中的光水平或光的颜色指数中的至少一个。
16.一种环境控制系统，包括：
多个主动子系统，操作为影响可居住空间中的条件；
第一数目的传感器，收集可居住空间健康数据，其中，至少针对所述可居住空间，所述可居住空间健康数据包括指示与相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；以及
控制子系统，包括至少一个处理器以及通信地连接到所述至少一个处理器并存储用于控制所述主动子系统的由所述至少一个处理器执行的指令或数据中的至少一个的至少一个非暂时性处理器可读介质，收集可居住空间健康数据的所述第一数目的传感器通信地连接到所述至少一个处理器，所述控制子系统基于收集的可居住空间健康数据和收集的个人健康数据二者，动态地调整所述主动子系统中的至少一个主动子系统的至少一个操作参数。
17.根据权利要求16所述的环境控制系统，还包括：
第二数目的传感器，从至少一个个体收集个人健康数据。
18.根据权利要求17所述的环境控制系统，其中，所述第二数目的传感器包括：
一个或多个生物测定传感器，并且所述至少一个处理器不时地评估所收集的个人健康数据。
19.根据权利要求18所述的环境控制系统，其中，所述一个或多个生物测定传感器包括以下项中的至少一个：操作为检测所述至少一个个体的温度的温度传感器，操作为检测所述至少一个个体的体重的秤，操作为检测所述至少一个个体的心率的心率传感器，操作为检测所述至少一个个体的血氧水平的血氧传感器，操作为检测所述至少一个个体的呼吸周期的至少一个特性的呼吸周期传感器，操作为检测所述至少一个个体的至少一个脑波模式的脑电图(EEG)传感器。
20.根据权利要求18所述的环境控制系统，其中，所述一个或多个生物测定传感器具有操作为检测所述可居住空间中的所述至少一个个体的运动的至少一个运动传感器。
21.根据权利要求20所述的环境控制系统，其中，所述至少一个处理器至少部分地基于由所述至少一个运动传感器收集的信息来评估所述至少一个个体的运动量；以及响应于对所述运动量的评估，刺激所述至少一个个体增加身体活动。
22.根据权利要求16所述的环境控制系统，还包括：
用户界面，用于通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查收集个人健康数据。
23.根据权利要求22所述的环境控制系统，其中，所述至少一个调查收集指示以下项中的至少一个的自报告的个人健康数据：所述至少一个个体的饮食习惯，所述至少一个个体的睡眠习惯，所述至少一个个体的锻炼习惯，或所述至少一个个体的自我评估的健康感。
24.根据权利要求16所述的环境控制系统，其中，所述控制系统基于收集的可居住空间健康数据和收集的个人健康数据二者，动态地调整多个主动子系统中的每一个的操作参数的基准集。
25.根据权利要求16所述的环境控制系统，其中，所述控制子系统还通过至少一种机器学习技术识别所收集的个人健康数据中的至少一个模式。
26.根据权利要求25所述的环境控制系统，其中，所述控制子系统还通过至少一种机器学习技术识别所收集的可居住空间健康数据中的至少一个模式。
27.根据权利要求26所述的环境控制系统，其中，所述控制子系统还基于所收集的个人健康数据和所收集的可居住空间健康数据中的所识别的至少一个模式，确定对至少一个操作参数的至少一个调整。
28.根据权利要求16所述的环境控制系统，其中，所述第一数目的传感器包括空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器中的至少一个，以检测相应可居住空间中的空气质量参数。
29.根据权利要求16所述的环境控制系统，其中，所述第一数目的传感器包括至少一个音频换能器，以检测相应可居住空间中的环境声音水平。
30.根据权利要求16所述的环境控制系统，其中，所述第一数目的传感器包括至少一个光传感器，以检测相应可居住空间中的光水平或光的颜色指数中的至少一个。
31.一种在环境健康评估系统中操作的方法，所述环境健康评估系统包括至少一个处理器以及通信地连接到所述至少一个处理器并存储由所述至少一个处理器执行的指令或数据中的至少一个的至少一个非暂时性处理器可读介质，所述方法包括：
收集健康数据，其中，针对多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；
通过至少一个机器学习电路识别所收集的健康数据中的至少一个模式；以及
基于所识别的至少一个模式，更新用于可居住空间的至少一个健康标准。
32.根据权利要求31所述的方法，还包括：通过至少一个处理器，基于更新的用于可居住空间的所述至少一个健康标准，评估至少一个可居住空间中的每一个。
33.根据权利要求32所述的方法，还包括：
提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的证明。
34.根据权利要求32所述的方法，其中，基于所识别的至少一个模式更新用于可居住空间的至少一个健康标准包括：更新多个健康标准中的至少一个，其中，所述健康标准中的每一个表示多个证明级别中的相应一个。
35.根据权利要求34所述的方法，还包括：提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第一健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第一级证明；以及
提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第二级证明，其中，更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准比更新的所述至少一个健康标准中的第一健康标准更严格；以及
提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第三健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第三级证明，其中，更新的所述至少一个健康标准中的第三健康标准比更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准更严格。
36.根据权利要求35所述的方法，其中，收集健康数据包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收由相应可居住空间中的至少一个传感器自动收集的信息。
37.根据权利要求36所述的方法，其中，相应可居住空间中的所述至少一个传感器包括空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器，以检测相应可居住空间中的空气质量参数。
38.根据权利要求36所述的方法，其中，相应可居住空间中的所述至少一个传感器包括至少一个音频换能器，以检测相应可居住空间中的环境声音水平。
39.根据权利要求36所述的方法，其中，相应可居住空间中的所述至少一个传感器包括至少一个光传感器，以检测相应可居住空间中的光水平或光的颜色指数中的至少一个(昼夜节律)。
40.根据权利要求35所述的方法，其中，收集健康数据包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查所收集的信息。
41.根据权利要求35所述的方法，其中，收集健康数据包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时检查相应可居住空间的个体完成的至少一个评估所收集的信息。
42.根据权利要求32所述的方法，还包括：收集健康数据，其中，针对不时占据可居住空间的多个个体中的每一个，所述健康数据包括指示与相应个体相关联的健康的至少一个健康参数，并且其中，所收集的包括指示与相应个体相关联的健康的所述至少一个健康参数的健康数据是所收集的健康数据中识别出所述至少一个模式的部分。
43.根据权利要求31所述的方法，还包括：不时地，使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变；
随后收集健康数据，其中，针对所述多个可居住空间中的至少多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与在所述改变后相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；以及
至少部分地基于随后收集的健康数据，执行机器学习。
44.根据权利要求43所述的方法，其中，使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变包括：使所述多个可居住空间的子集中的至少一个特性改变，并且其中，执行机器学习包括：使用从所述至少一个特性发生改变的可居住空间收集的第一组健康数据并使用从所述至少一个特性未发生改变的可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。
45.根据权利要求43所述的方法，其中，执行机器学习包括：使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之前从可居住空间收集的第一组健康数据并使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之后从可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。
46.根据权利要求43所述的方法，其中，使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变包括：使至少一个可居住空间特性随机改变。
47.一种环境健康评估系统，包括：至少一个处理器；以及
至少一个非暂时性处理器可读介质，通信地连接到所述至少一个处理器并存储由所述至少一个处理器执行的指令或数据中的至少一个，其中，使得所述至少一个处理器：
收集健康数据，其中，针对多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；
通过至少一个机器学习电路识别所收集的健康数据中的至少一个模式；以及
基于所识别的至少一个模式，更新用于可居住空间的至少一个健康标准。
48.根据权利要求47所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器还用于：
基于更新的用于可居住空间的所述至少一个健康标准，评估至少一个可居住空间中的每一个。
49.根据权利要求48所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器还用于：
提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的证明。
50.根据权利要求48所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器更新多个健康标准中的至少一个，其中，所述健康标准中的每一个表示多个证明级别中的相应一个。
51.根据权利要求50所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器还用于：
提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第一健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第一级证明；以及
提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第二级证明，其中，更新的所述至少一个健康标准中的第一健康标准比更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准更严格；以及
提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第三健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第三级证明，其中，更新的所述至少一个健康标准中的第三健康标准比更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准更严格。
52.根据权利要求51所述的环境健康评估系统，其中，为了收集健康数据，所述至少一个处理器针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收由相应可居住空间中的至少一个传感器自动收集的信息。
53.根据权利要求52所述的环境健康评估系统，还包括：
空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器中的至少一个，用于检测相应可居住空间中的空气质量参数，并通信地连接到所述至少一个处理器。
54.根据权利要求52所述的环境健康评估系统，还包括：
至少一个音频换能器，用于检测相应可居住空间中的环境声音水平，其中，所述至少一个音频换能器通信地连接到所述至少一个处理器。
55.根据权利要求52所述的环境健康评估系统，还包括：
至少一个光传感器，用于检测相应可居住空间中的光水平或光的颜色指数中的至少一个，其中，所述至少一个光传感器通信地连接到所述至少一个处理器。
56.根据权利要求51所述的环境健康评估系统，其中，为了收集健康数据，所述至少一个处理器针对至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查所收集的信息。
57.根据权利要求51所述的环境健康评估系统，其中，为了收集健康数据，所述至少一个处理器针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时检查相应可居住空间的个体完成的至少一个评估所收集的信息。
58.根据权利要求48所述的环境健康评估系统，其中，为了收集健康数据，所述至少一个处理器还用于：
针对不时占据可居住空间的多个个体中的每一个，收集指示与相应个体相关联的健康的至少一个健康参数，并且其中，所收集的包括指示与相应个体相关联的健康的所述至少一个健康参数的健康数据是所收集的健康数据中识别出所述至少一个模式的部分。
59.根据权利要求47所述的环境健康评估系统，还包括：
多个主动子系统，操作为影响可居住空间中的条件，以及
其中，所述至少一个处理器用于：
不时地，使所述主动子系统中的至少一个改变所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性；
随后收集健康数据，其中，针对所述多个可居住空间中的至少多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与在所述改变后相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；以及
至少部分地基于随后收集的健康数据，执行机器学习。
60.根据权利要求59所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器使所述多个可居住空间的子集中的至少一个特性改变，并使用从所述至少一个特性发生改变的可居住空间收集的第一组健康数据且使用从所述至少一个特性未发生改变的可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。
61.根据权利要求59所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之前从可居住空间收集的第一组健康数据并使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之后从可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。
62.根据权利要求59所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器使至少一个可居住空间特性随机改变。
63.一种在环境健康评估系统中操作的方法，所述环境健康评估系统包括至少一个处理器以及通信地连接到所述至少一个处理器并存储由所述至少一个处理器执行的指令或数据中的至少一个的至少一个非暂时性处理器可读介质，所述方法包括：
收集健康数据，其中，针对多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；
通过至少一个机器学习电路识别所收集的健康数据中的至少一个模式；以及
基于通过所述至少一个机器学习电路识别的所述至少一个模式，评估至少一个可居住空间中的每一个。
64.根据权利要求63所述的方法，还包括：提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的证明。
65.根据权利要求63所述的方法，其中，收集健康数据包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收由相应可居住空间中的至少一个传感器自动收集的信息。
66.根据权利要求65所述的方法，其中，相应可居住空间中的所述至少一个传感器包括空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器，以检测相应可居住空间中的空气质量参数。
67.根据权利要求65所述的方法，其中，相应可居住空间中的所述至少一个传感器包括至少一个音频换能器，以检测相应可居住空间中的环境声音水平。
68.根据权利要求65所述的方法，其中，相应可居住空间中的所述至少一个传感器包括至少一个光传感器，以检测相应可居住空间中的光水平或光的颜色指数中的至少一个。
69.根据权利要求63所述的方法，其中，收集健康数据包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查所收集的信息。
70.根据权利要求63所述的方法，其中，收集健康数据包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时检查相应可居住空间的个体完成的至少一个评估所收集的信息。
71.根据权利要求63所述的方法，还包括：收集健康数据，其中，针对不时占据可居住空间的多个个体中的每一个，所述健康数据包括指示与相应个体相关联的健康的至少一个健康参数，并且其中，所收集的包括指示与相应个体相关联的健康的所述至少一个健康参数的健康数据是所收集的健康数据中识别出所述至少一个模式的部分。
72.根据权利要求63所述的方法，还包括：不时地，使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变；
随后收集健康数据，其中，针对所述多个可居住空间中的至少多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与在所述改变后相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；以及
至少部分地基于随后收集的健康数据，执行机器学习。
73.根据权利要求72所述的方法，其中，使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变包括：使所述多个可居住空间的子集中的至少一个特性改变，并且其中，执行机器学习包括：使用从所述至少一个特性发生改变的可居住空间收集的第一组健康数据并使用从所述至少一个特性未发生改变的可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。
74.根据权利要求72所述的方法，其中，执行机器学习包括：使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之前从可居住空间收集的第一组健康数据并使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之后从可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。
75.根据权利要求72所述的方法，其中，使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变包括：使至少一个可居住空间特性随机改变。
76.一种环境健康评估系统，包括：至少一个处理器；以及
至少一个非暂时性处理器可读介质，通信地连接到所述至少一个处理器并存储由所述至少一个处理器执行的指令或数据中的至少一个，其中，使得所述至少一个处理器：
收集健康数据，其中，针对多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；
通过至少一个机器学习电路识别所收集的健康数据中的至少一个模式；以及
基于通过所述至少一个机器学习电路识别的所述至少一个模式，评估至少一个可居住空间中的每一个。
77.根据权利要求76所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器还用于：
提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的证明。
78.根据权利要求76所述的环境健康评估系统，其中，为了收集健康数据，所述至少一个处理器针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收由相应可居住空间中的至少一个传感器自动收集的信息。
79.根据权利要求78所述的环境健康评估系统，还包括：
空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器中的至少一个，用于检测相应可居住空间中的空气质量参数，并通信地连接到所述至少一个处理器。
80.根据权利要求78所述的环境健康评估系统，还包括：
至少一个音频换能器，用于检测相应可居住空间中的环境声音水平，并通信地连接到所述至少一个处理器。
81.根据权利要求78所述的环境健康评估系统，还包括：
至少一个光传感器，用于检测相应可居住空间中的光水平或光的颜色指数中的至少一个，并通信地连接到所述至少一个处理器。
82.根据权利要求76所述的环境健康评估系统，其中，为了收集健康数据，所述至少一个处理器针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查所收集的信息。
83.根据权利要求76所述的环境健康评估系统，其中，为了收集健康数据，所述至少一个处理器针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时检查相应可居住空间的个体完成的至少一个评估所收集的信息。
84.根据权利要求76所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器还收集健康数据，其中，针对不时占据可居住空间的多个个体中的每一个，所述健康数据包括指示与相应个体相关联的健康的至少一个健康参数，并且其中，所收集的包括指示与相应个体相关联的健康的所述至少一个健康参数的健康数据是所收集的健康数据中识别出所述至少一个模式的部分。
85.根据权利要求76所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器还用于：
不时地，使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变；
随后收集健康数据，其中，针对所述多个可居住空间中的至少多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与在所述改变后相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；以及
至少部分地基于随后收集的健康数据，执行机器学习。
86.根据权利要求85所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器使所述多个可居住空间的子集中的至少一个特性改变，并使用从所述至少一个特性发生改变的可居住空间收集的第一组健康数据且使用从所述至少一个特性未发生改变的可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。
87.根据权利要求85所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之前从可居住空间收集的第一组健康数据并使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之后从可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。
88.根据权利要求85所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器使至少一个可居住空间特性随机改变。
89.一种在机器学习系统中操作的方法，所述机器学习系统包括至少一个电路以及存储可执行指令或数据中的至少一个的至少一个非暂时性存储器，所述方法包括：
针对至少一个可居住空间的至少一个环境特性的多个变化中的每一个，由所述机器学习系统接收健康结果信息，其中，所接收的健康信息指示对相应可居住环境或居住在相应可居住环境中的至少一个个体的健康水平的测量或评估中的至少一个；以及
由所述机器学习系统识别所述至少一个环境特性的变化与测量的或评估的健康水平之间的至少一个关系。
90.根据权利要求89所述的方法，还包括：基于所识别的至少一个关系，更新用于可居住空间的至少一个健康标准。
91.根据权利要求90所述的方法，还包括：通过至少一个处理器，基于更新的用于可居住空间的所述至少一个健康标准，评估至少一个可居住空间中的每一个。
92.根据权利要求91所述的方法，还包括：提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的证明。
93.根据权利要求89所述的方法，其中，接收健康结果信息包括：针对多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收由相应可居住空间中的至少一个传感器自动收集的健康结果信息。
94.根据权利要求89所述的方法，其中，接收健康结果信息包括：针对至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查所收集的健康结果信息。
95.根据权利要求89所述的方法，其中，接收健康结果信息包括：针对至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时检查相应可居住空间的个体完成的至少一个评估所收集的健康结果信息。
96.根据权利要求89所述的方法，还包括：不时地，使至少一个可居住空间中的每一个中的至少一个环境特性改变。
97.根据权利要求96所述的方法，其中，使至少一个可居住空间中的每一个中的至少一个环境特性改变包括：使多个可居住空间的子集中的至少一个环境特性改变，并且其中，由机器学习识别至少一个关系包括：使用从所述至少一个特性发生改变的可居住空间收集的第一组健康结果信息并使用从所述至少一个特性未发生改变的可居住空间收集的第二组健康结果信息，来执行机器学习。
98.根据权利要求96所述的方法，其中，执行机器学习包括：使用在所述至少一个环境特性在相应可居住空间中发生改变之前从可居住空间收集的第一组健康结果信息并使用在所述至少一个环境特性在相应可居住空间中发生改变之后从可居住空间收集的第二组健康结果信息，来执行机器学习。
99.根据权利要求96所述的方法，其中，使多个可居住空间中的每一个中的至少一个环境特性改变包括：使至少一个可居住空间环境特性随机改变。
100.一种机器学习系统，包括：
至少一个电路；以及
至少一个非暂时性存储器，存储可执行指令或数据中的至少一个，所述至少一个非暂时性存储器通信地连接到所述至少一个电路，其中，在操作中，所述至少一个电路用于：
针对至少一个可居住空间的至少一个环境特性的多个变化中的每一个，由所述机器学习系统接收健康结果信息，其中，所接收的健康信息指示对相应可居住环境或居住在相应可居住环境中的至少一个个体的健康水平的测量或评估中的至少一个；以及
识别所述至少一个环境特性的变化与测量或评估的健康水平之间的至少一个关系。
101.根据权利要求100所述的机器学习系统，其中，在操作中，所述至少一个电路还用于：
基于所识别的至少一个关系，更新用于可居住空间的至少一个健康标准。
102.根据权利要求101所述的机器学习系统，其中，在操作中，所述至少一个电路还用于：
通过至少一个处理器，基于更新的用于可居住空间的所述至少一个健康标准，评估至少一个可居住空间中的每一个。
103.根据权利要求102所述的机器学习系统，其中，在操作中，所述至少一个电路还用于：
提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的证明。
104.根据权利要求100所述的机器学习系统，其中，所述至少一个电路被通信地连接，以接收由多个可居住空间中的相应一个可居住空间中的至少一个传感器所收集的健康结果信息。
105.根据权利要求100所述的机器学习系统，其中，所述至少一个电路被通信地连接，以接收通过由不时占据多个可居住空间中的相应一个可居住空间的个体完成的至少一个调查所收集的健康结果信息。
106.根据权利要求100所述的机器学习系统，其中，所述至少一个电路被通信地连接，以接收通过由不时检查相应可居住空间的个体完成的至少一个评估所收集的健康结果信息。
107.根据权利要求100所述的机器学习系统，其中，所述至少一个电路被通信地连接，以使多个主动组件中的相应主动组件进行以下操作：
不时地使多个可居住空间中的每一个中的至少一个环境特性改变。
108.根据权利要求107所述的机器学习系统，其中，所述至少一个电路使多个可居住空间的子集中的至少一个环境特性改变，并使用从所述至少一个特性发生改变的可居住空间收集的第一组健康结果信息且使用从所述至少一个特性未发生改变的可居住空间收集的第二组健康结果信息，来执行机器学习。
109.根据权利要求107所述的机器学习系统，其中，所述至少一个电路使用在所述至少一个环境特性在相应可居住空间中发生改变之前从可居住空间收集的第一组健康结果信息并使用在所述至少一个环境特性在相应可居住空间中发生改变之后从可居住空间收集的第二组健康结果信息，来执行机器学习。
110.根据权利要求107所述的机器学习系统，其中，所述至少一个电路使所述至少一个可居住空间环境特性随机改变。
111.一种在环境健康评估系统中操作的方法，所述环境健康评估系统包括至少一个处理器以及通信地连接到所述至少一个处理器并存储由所述至少一个处理器执行的指令或数据中的至少一个的至少一个非暂时性处理器可读介质，所述方法包括：
收集健康数据，其中，针对多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；
通过所述至少一个处理器评估所收集的健康数据；以及
基于所述评估，更新用于可居住空间的至少一个健康标准。
112.根据权利要求111所述的方法，其中，评估所收集的健康数据包括：通过机器学习评估所收集的健康数据。
113.根据权利要求112所述的方法，还包括：提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的证明。
114.根据权利要求112所述的方法，其中，基于所识别的至少一个模式更新用于可居住空间的至少一个健康标准包括：更新多个健康标准中的至少一个，其中，所述健康标准中的每一个表示多个证明级别中的相应一个。
115.根据权利要求114所述的方法，还包括：提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第一健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第一级证明；以及
提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第二级证明，其中，更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准比更新的所述至少一个健康标准中的第一健康标准更严格；以及
提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第三健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第三级证明，其中，更新的所述至少一个健康标准中的第三健康标准比更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准更严格。
116.根据权利要求115所述的方法，其中，收集健康数据包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收由相应可居住空间中的至少一个传感器自动收集的信息。
117.根据权利要求116所述的方法，其中，相应可居住空间中的所述至少一个传感器包括空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器，以检测相应可居住空间中的空气质量参数。
118.根据权利要求116所述的方法，其中，相应可居住空间中的所述至少一个传感器包括至少一个音频换能器，以检测相应可居住空间中的环境声音水平。
119.根据权利要求116所述的方法，其中，相应可居住空间中的所述至少一个传感器包括至少一个光传感器，以检测相应可居住空间中的光水平或光的颜色指数中的至少一个(昼夜节律)。
120.根据权利要求115所述的方法，其中，收集健康数据包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查所收集的信息。
121.根据权利要求115所述的方法，其中，收集健康数据包括：针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时检查相应可居住空间的个体完成的至少一个评估所收集的信息。
122.根据权利要求112所述的方法，还包括：收集健康数据，其中，针对不时占据可居住空间的多个个体中的每一个，所述健康数据包括指示与相应个体相关联的健康的至少一个健康参数，并且其中，所收集的包括指示与相应个体相关联的健康的所述至少一个健康参数的健康数据是所收集的健康数据中进行评估的部分。
123.根据权利要求111所述的方法，还包括：不时地，使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变；
随后收集健康数据，其中，针对所述多个可居住空间中的至少多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与在所述改变后相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；以及
至少部分地基于随后收集的健康数据执行机器学习，以评估随后收集的健康数据。
124.根据权利要求123所述的方法，其中，使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变包括：使所述多个可居住空间的子集中的至少一个特性改变，并且其中，执行机器学习包括：使用从所述至少一个特性发生改变的可居住空间收集的第一组健康数据并使用从所述至少一个特性未发生改变的可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。
125.根据权利要求123所述的方法，其中，执行机器学习包括：使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之前从可居住空间收集的第一组健康数据并使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之后从可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。
126.根据权利要求123所述的方法，其中，使所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性改变包括：使至少一个可居住空间特性随机改变。
127.根据权利要求111所述的方法，其中，评估所收集的健康数据包括：评估与改变可居住空间的至少一个被动组件或至少一个主动组件相关联的成本和可行性。
128.根据权利要求111所述的方法，其中，评估所收集的健康数据包括：评估与改变可居住空间的至少一个被动组件或至少一个主动组件相关联的可行性。
129.根据权利要求111所述的方法，其中，评估所收集的健康数据包括：评估与改变占据可居住空间的至少一个个体的习惯或动作相关联的成本或可行性中的至少一个。
130.一种环境健康评估系统，包括：至少一个处理器；以及
至少一个非暂时性处理器可读介质，通信地连接到所述至少一个处理器并存储由所述至少一个处理器执行的指令或数据中的至少一个，其中，使得所述至少一个处理器：
收集健康数据，其中，针对多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；
通过所述至少一个处理器评估所收集的健康数据；以及
基于所述评估，更新用于可居住空间的至少一个健康标准。
131.根据权利要求130所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器通过机器学习评估所收集的健康数据。
132.根据权利要求131所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器还用于：
提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的证明。
133.根据权利要求131所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器更新多个健康标准中的至少一个，其中，所述健康标准中的每一个表示多个证明级别中的相应一个。
134.根据权利要求133所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器还用于：
提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第一健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第一级证明；以及
提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第二级证明，其中，更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准比更新的所述至少一个健康标准中的第一健康标准更严格；以及
提供对具有满足更新的所述至少一个健康标准中的第三健康标准的可居住空间的至少一个建筑物的第三级证明，其中，更新的所述至少一个健康标准中的第三健康标准比更新的所述至少一个健康标准中的第二健康标准更严格。
135.根据权利要求134所述的环境健康评估系统，其中，为了收集健康数据，所述至少一个处理器针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收由相应可居住空间中的至少一个传感器自动收集的信息。
136.根据权利要求135所述的环境健康评估系统，还包括：
空气质量传感器、温度传感器或湿度传感器中的至少一个，用于检测相应可居住空间中的空气质量参数，并通信地连接到所述至少一个处理器。
137.根据权利要求135所述的环境健康评估系统，还包括：
至少一个音频换能器，用于检测相应可居住空间中的环境声音水平，其中，所述至少一个音频换能器通信地连接到所述至少一个处理器。
138.根据权利要求135所述的环境健康评估系统，还包括：
至少一个光传感器，用于检测相应可居住空间中的光水平或光的颜色指数中的至少一个，其中，所述至少一个光传感器通信地连接到所述至少一个处理器。
139.根据权利要求134所述的环境健康评估系统，其中，为了收集健康数据，所述至少一个处理器针对所述多个可居住空间中的至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时占据相应可居住空间的个体完成的至少一个调查所收集的信息。
140.根据权利要求134所述的环境健康评估系统，其中，为了收集健康数据，所述至少一个处理器针对至少一些可居住空间中的每一个，接收通过由不时检查相应可居住空间的个体完成的至少一个评估所收集的信息。
141.根据权利要求131所述的环境健康评估系统，其中，为了收集健康数据，所述至少一个处理器还用于：
针对不时占据可居住空间的多个个体中的每一个，收集指示与相应个体相关联的健康的至少一个健康参数，并且其中，所收集的包括指示与相应个体相关联的健康的所述至少一个健康参数的健康数据是所收集的健康数据中进行评估的部分。
142.根据权利要求130所述的环境健康评估系统，还包括：
多个主动子系统，操作为影响可居住空间中的条件，以及
其中，所述至少一个处理器用于：
不时地，使所述主动子系统中的至少一个改变所述多个可居住空间中的多个可居住空间中的每一个中的至少一个特性；
随后收集健康数据，其中，针对所述多个可居住空间中的至少多个可居住空间中的每一个，所述健康数据包括指示与在所述改变后相应可居住空间相关联的健康的至少一个健康参数；以及
至少部分地基于随后收集的健康数据执行机器学习，以评估随后收集的健康数据。
143.根据权利要求142所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器使所述多个可居住空间的子集中的至少一个特性改变，并使用从所述至少一个特性发生改变的可居住空间收集的第一组健康数据且使用从所述至少一个特性未发生改变的可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。
144.根据权利要求142所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之前从可居住空间收集的第一组健康数据并使用在所述至少一个特性在相应可居住空间中发生改变之后从可居住空间收集的第二组健康数据，来执行机器学习。
145.根据权利要求142所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器使至少一个可居住空间特性随机改变。
146.根据权利要求130所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器评估与改变可居住空间的至少一个被动组件或至少一个主动组件相关联的成本。
147.根据权利要求130所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器评估与改变可居住空间的至少一个被动组件或至少一个主动组件相关联的可行性。
148.根据权利要求130所述的环境健康评估系统，其中，所述至少一个处理器评估与改变占据可居住空间的至少一个个体的习惯或动作相关联的成本或可行性中的至少一个。
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