標(biāo)題: Titlebook: Auf dem Weg zu Netto-Null-Zielen; Nutzung von Data Sci Neha Sharma,Prithwis Kumar De Book 2024 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), [打印本頁(yè)] 作者: Neogamist 時(shí)間: 2025-3-21 18:15
書目名稱Auf dem Weg zu Netto-Null-Zielen影響因子(影響力)
書目名稱Auf dem Weg zu Netto-Null-Zielen影響因子(影響力)學(xué)科排名
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作者: Trigger-Point 時(shí)間: 2025-3-21 23:24 作者: 不規(guī)則的跳動(dòng) 時(shí)間: 2025-3-22 01:43 作者: 協(xié)議 時(shí)間: 2025-3-22 04:47
Konturen eines ganzheitlichen Managementdiesem Kapitel wird eine umfassende Literaturübersicht zum Thema der Rolle des Bankensektors und der Finanzinstitutionen bei der Erreichung des Netto-Null-Ziels vorgestellt. Darüber hinaus werden klimawandelbezogene Offenlegungen in der Bankenbranche, verschiedene Netto-Null-Strategien, Initiativen,作者: 云狀 時(shí)間: 2025-3-22 12:40
?kologieorientiertes Unternehmungsverhaltench überschwemmungen der Küsten gef?hrdet sein [1]. Das Problem h?ngt haupts?chlich mit den Emissionen des fossilen Brennstoffsektors und den Banken zusammen, die diese finanzieren oder in sie investieren. Daher sind die auf fossile Brennstoffe ausgerichteten Investitionen sehr kritisch zu sehen, und作者: Loathe 時(shí)間: 2025-3-22 13:50 作者: foppish 時(shí)間: 2025-3-22 17:31
Strategisches Produktionsmanagement,“, ?Erdgas“ und ?Abfackelung“ vorherzusagen. Das Kapitel veranschaulicht den schrittweisen Prozess der Zeitreihenanalyse, der zur Vorhersage von Temperaturwerten verwendet wird. Vorhersagen mithilfe eines maschinellen Lernmodells zeigen, dass, wenn keine signifikanten und sofortigen Ma?nahmen umgese作者: 膽大 時(shí)間: 2025-3-22 22:50 作者: 不合 時(shí)間: 2025-3-23 03:17 作者: 華而不實(shí) 時(shí)間: 2025-3-23 06:01
Anwendungserfahrungen und Empfehlungen,andel miteinander verknüpft sind. Verschiedene Forschungsarbeiten, die im Verkehrssektor mithilfe von maschinellem Lernen und tiefen Lernalgorithmen durchgeführt wurden, wurden überprüft. Aus der Literatur geht hervor, dass L?nder wie die USA, das Vereinigte K?nigreich, Kanada und Frankreich an vord作者: motivate 時(shí)間: 2025-3-23 11:41
Ganzheitliches Qualit?tskostenmanagementinelles Lernmodell zu erstellen, das die CO.-Emissionen eines beliebigen Fahrzeugs genau vorhersagen kann. Nach umfangreicher Datenanalyse wird festgestellt, dass Merkmale wie ?Kraftstoffverbrauch Stadt“, ?Kraftstoffverbrauch Autobahn“ und ?Fahrzeugklasse“ einen direkten Einfluss auf die CO.-Emissio作者: yohimbine 時(shí)間: 2025-3-23 16:02 作者: 母豬 時(shí)間: 2025-3-23 21:40
Neha Sharma,Prithwis Kumar DeDiskutiert die Verwendung von Technologie, KI/ML und Daten, um das Ziel der Netto-Null-CO2-Emissionen zu erreichen.Verwendet Fallstudien, um die Verwendung von KI/ML als unterstützende Technologie im 作者: esthetician 時(shí)間: 2025-3-24 00:40 作者: bonnet 時(shí)間: 2025-3-24 03:44
Klimawandel und KI in den Finanz-, Energie-, Haushalts- und Verkehrssektoren,n aus Betriebsaktivit?ten und jedem Teil der Wertsch?pfungskette zu sammeln und KI-gestützte Datenverarbeitung zu verwenden, um Emissionen über ihren gesamten Kohlenstofffu?abdruck hinweg zu verfolgen. 作者: Neuropeptides 時(shí)間: 2025-3-24 07:12
,Rolle des Bankensektors im Klimawandel – Literaturüberblick und Datenvorbereitung,dass es einen Zusammenhang zwischen den Investitionen von Banken in sieben Sektoren fossiler Brennstoffe und den Folgen des Klimawandels gibt. JPMorgan Chase hat sich als die Bank herausgestellt, die am meisten in den gesamten Sektor für fossile Brennstoffe investiert. Im Vergleich dazu hat die Stat作者: Ruptured-Disk 時(shí)間: 2025-3-24 11:37
,Auswirkungen von nicht erneuerbaren Energiequellen auf den Klimawandel in Indien – Literaturüberblin Energiequellen über viele Jahrzehnte zu h?heren durchschnittlichen Landtemperaturen geführt. Im letzten Abschnitt dieses Kapitels wird ein Datensatz erstellt, der die CO.-Emissionen aus verschiedenen nicht erneuerbaren Energiequellen zusammen mit den durchschnittlichen Landtemperaturen Indiens übe作者: Itinerant 時(shí)間: 2025-3-24 15:32
,Auswirkungen von Haushaltsemissionen auf den Klimawandel in Indien – Literaturüberblick und Datenvoatensatzvorbereitung und die ausgew?hlten Algorithmen vorgestellt, anhand derer eine L?sung für das Netto-Null-Ziel modelliert wird. Das n?chste Kapitel behandelt die explorative Datenanalyse, die genutzt wird,?um die Struktur und das Verhalten der Daten zu erkl?ren, gefolgt von der Anwendung von un作者: moratorium 時(shí)間: 2025-3-24 21:14
,Einsatz von unüberwachten maschinellen Lernalgorithmen zur Einteilung indischer Bundesstaaten auf Gen. Die meisten der Unionsterritorien sind Mitglieder der Gruppe?der niedrigen Emissionen, liegen?aber h?her bei den Emissionen pro Quadratkilometer. Obwohl Delhi zum Cluster der niedrigen Emissionen geh?rt, hat es sowohl bei den Pro-Kopf- als auch bei den Pro-Quadratkilometer-Emissionen h?chste Wer作者: 惹人反感 時(shí)間: 2025-3-25 02:13
,Anwendung von maschinellem Lernen im Klimawandel auf den Verkehrssektor – Literaturüberblick und Dan verwendet, um das Problem des Klimawandels zu l?sen und das Netto-Null-Ziel zu erreichen. In?einem?sp?teren Abschnitt des Kapitels wird ein Datensatz für die identifizierte Problemstellung erstellt. Schlie?lich gibt es eine Diskussion über das Material und die Methoden, die für die explorative Dat作者: 淺灘 時(shí)間: 2025-3-25 06:48 作者: amphibian 時(shí)間: 2025-3-25 10:14 作者: 侵略 時(shí)間: 2025-3-25 14:18 作者: 良心 時(shí)間: 2025-3-25 17:22
?kologieorientiertes Unternehmungsverhaltenn aus Betriebsaktivit?ten und jedem Teil der Wertsch?pfungskette zu sammeln und KI-gestützte Datenverarbeitung zu verwenden, um Emissionen über ihren gesamten Kohlenstofffu?abdruck hinweg zu verfolgen. 作者: 陪審團(tuán) 時(shí)間: 2025-3-25 21:48
Konturen eines ganzheitlichen Managementdass es einen Zusammenhang zwischen den Investitionen von Banken in sieben Sektoren fossiler Brennstoffe und den Folgen des Klimawandels gibt. JPMorgan Chase hat sich als die Bank herausgestellt, die am meisten in den gesamten Sektor für fossile Brennstoffe investiert. Im Vergleich dazu hat die Stat作者: TIGER 時(shí)間: 2025-3-26 03:16
Bezugsfelder ganzheitlichen Denkensn Energiequellen über viele Jahrzehnte zu h?heren durchschnittlichen Landtemperaturen geführt. Im letzten Abschnitt dieses Kapitels wird ein Datensatz erstellt, der die CO.-Emissionen aus verschiedenen nicht erneuerbaren Energiequellen zusammen mit den durchschnittlichen Landtemperaturen Indiens übe作者: Ibd810 時(shí)間: 2025-3-26 07:09 作者: 悄悄移動(dòng) 時(shí)間: 2025-3-26 08:35 作者: prosthesis 時(shí)間: 2025-3-26 16:10
Anwendungserfahrungen und Empfehlungen,n verwendet, um das Problem des Klimawandels zu l?sen und das Netto-Null-Ziel zu erreichen. In?einem?sp?teren Abschnitt des Kapitels wird ein Datensatz für die identifizierte Problemstellung erstellt. Schlie?lich gibt es eine Diskussion über das Material und die Methoden, die für die explorative Dat作者: 偶像 時(shí)間: 2025-3-26 17:49
Ganzheitliches Qualit?tskostenmanagementen, was dazu beitragen wird, das Ziel der Netto-Null-Emissionen zu erreichen. Die beiden überlegenen Modelle, n?mlich die?Random Forest Regression?und die?XGBoost-Regression, k?nnen die Kohlenstoffemissionen jeder Art von Fahrzeug, das mit fossilen Brennstoffen betrieben wird, genau vorhersagen. Die作者: 外形 時(shí)間: 2025-3-26 21:58
Ganzheitliches Qualit?tskostenmanagement was dazu beitragen wird, das Ziel der Netto-Null-Emissionen zu erreichen. Die beiden überlegenen Modelle, n?mlich die?Random Forest Regression?und die?XGBoost-Regression, k?nnen die Kohlenstoffemissionen jeder Art von Fahrzeug, das mit fossilen Brennstoffen betrieben wird, genau vorhersagen. Diese 作者: achlorhydria 時(shí)間: 2025-3-27 05:12 作者: Orthodontics 時(shí)間: 2025-3-27 05:33
Klimawandel und KI in den Finanz-, Energie-, Haushalts- und Verkehrssektoren,Durchführung normaler?Aktivit?ten emittierten Kohlenstoff. Das Kapitel hebt die Verwendung von KI/ML hervor, um die Klimawandelfolgen vorherzusagen, die durch Investitionen in fossile Brennstoffsektoren entstehen, prognostiziert CO.-Emissionen aus dem Verkehrssektor, prognostiziert die durchschnittl作者: 策略 時(shí)間: 2025-3-27 12:48
,Rolle des Bankensektors im Klimawandel – Literaturüberblick und Datenvorbereitung,diesem Kapitel wird eine umfassende Literaturübersicht zum Thema der Rolle des Bankensektors und der Finanzinstitutionen bei der Erreichung des Netto-Null-Ziels vorgestellt. Darüber hinaus werden klimawandelbezogene Offenlegungen in der Bankenbranche, verschiedene Netto-Null-Strategien, Initiativen,作者: 蓋他為秘密 時(shí)間: 2025-3-27 16:32
Anwendung von maschinellem Lernen zur Vorhersage der Klimawandelfolgen, die durch Investitionen derch überschwemmungen der Küsten gef?hrdet sein [1]. Das Problem h?ngt haupts?chlich mit den Emissionen des fossilen Brennstoffsektors und den Banken zusammen, die diese finanzieren oder in sie investieren. Daher sind die auf fossile Brennstoffe ausgerichteten Investitionen sehr kritisch zu sehen, und作者: Adulate 時(shí)間: 2025-3-27 19:41 作者: Pepsin 時(shí)間: 2025-3-27 23:37 作者: 走路左晃右晃 時(shí)間: 2025-3-28 05:25 作者: ARBOR 時(shí)間: 2025-3-28 06:27
,Einsatz von unüberwachten maschinellen Lernalgorithmen zur Einteilung indischer Bundesstaaten auf Guch 35 indische Bundesstaaten und Unionsterritorien anhand ihrer?unterschiedlichen prim?ren Haushaltsenergieemissionen aus CO., CH. und N.O?ein, indem unüberwachte?maschinelle?Lernalgorithmen angewandt werden. Dies führt zu drei verschiedenen Gruppen, ?Exzessive Emittenten“, ?Hohe Emittenten“ und ?N作者: grounded 時(shí)間: 2025-3-28 10:43 作者: 別炫耀 時(shí)間: 2025-3-28 16:49
Anwendung von maschinellem Lernen zur Vorhersage von CO2-Emissionen aus dem Verkehrssektor zur Mindinelles Lernmodell zu erstellen, das die CO.-Emissionen eines beliebigen Fahrzeugs genau vorhersagen kann. Nach umfangreicher Datenanalyse wird festgestellt, dass Merkmale wie ?Kraftstoffverbrauch Stadt“, ?Kraftstoffverbrauch Autobahn“ und ?Fahrzeugklasse“ einen direkten Einfluss auf die CO.-Emissio作者: GRE 時(shí)間: 2025-3-28 20:32 作者: palette 時(shí)間: 2025-3-29 00:14 作者: Preserve 時(shí)間: 2025-3-29 05:08
Strategisches Produktionsmanagement,tzt werden, die Emissionen aus diesen Energiequellen bei der aktuellen Rate von Verbrauch und Produktion in naher Zukunft?weiter steigen werden. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die durchschnittliche Landtemperatur in Indien in den kommenden Jahren voraussichtlich um 0,2 °C steigen wird.作者: 高度表 時(shí)間: 2025-3-29 08:53
Anwendung von maschinellem Lernen zur Vorhersage der Klimawandelfolgen, die durch Investitionen der von den Banken wird erwartet, dass sie ihre Portfolios so ausrichten, dass sie die negativen Auswirkungen des Klimawandels ausgleichen. Deshalb ist die Vorhersage der Folgen des Klimawandels, die durch Investitionen von Finanzinstituten im fossilen Brennstoffsektor entstehen, sehr wichtig.作者: ARENA 時(shí)間: 2025-3-29 11:35
Verwendung von maschinellem Lernen zur Vorhersage der Auswirkungen von nicht erneuerbaren Energiequtzt werden, die Emissionen aus diesen Energiequellen bei der aktuellen Rate von Verbrauch und Produktion in naher Zukunft?weiter steigen werden. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die durchschnittliche Landtemperatur in Indien in den kommenden Jahren voraussichtlich um 0,2 °C steigen wird.
