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Risorse
AWSrisorse:
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Come utilizza AmazonAWS IoTper migliorare la sostenibilità di tutti i suoi edifici
(Dramel Frazier, Rob Aldrich e Ryan Burke,AWSPresentazione di Re:Invent 2022) -
Il rapporto sulla sostenibilità di Amazon per il 2022
(Sito web di Amazon Sustainability) -
Linee guida per il monitoraggio e l'ottimizzazione del consumo energetico suAWS
(AWSsoluzione) e relativo accompagnamentoGitHub magazzino -
Amazon Neptune eAWS IoT SiteWiseper applicazioni di machine learning industriale
(GitHub deposito)
Ontologia e casi di studio:
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Documentazione sull'ontologia di Brick
(sito web Brick Schema) -
Ottimizzazione degli impianti di refrigerazione presso uno stabilimento farmaceutico
(Sito web Contemporary Controls) -
Ottimizzazione delle prestazioni del mulino
(Mark Fowler, sito World-Grain.com, 1 febbraio 2011)
Lettura aggiuntiva:
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Amasyali, Kadir, Mohammed Olama e Aniruddha Perumalla. 2020. «Un approccio basato sull'apprendimento automatico per prevedere la flessibilità aggregata dei sistemi HVAC». Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti, Ufficio delle informazioni scientifiche e tecniche.https://www.osti.gov/servlets/purl/1632099
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Chen, Xianzhong e altri 2023. «Previsione della temperatura degli hot spot e stima dei parametri operativi dei rack nel data center utilizzando algoritmi di apprendimento automatico basati su dati di simulazione». Simulazione di edifici.https://doi.org/10.1007/s12273-023-1022-4
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Fu, Qiming e altri 2022. «Applicazioni dell'apprendimento per rinforzo per il controllo dell'efficienza energetica degli edifici: una revisione». Giornale di ingegneria edile50.https://doi.org/10.1016/j.jobe.2022.104165
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Wang, Huilong e altri 2022. «Una strategia di controllo basata sull'apprendimento automatico per migliorare le prestazioni dei sistemi HVAC fornendo un servizio di regolazione della frequenza di grande capacità». Energia applicata326.https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2022.119962
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