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),

motivate

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

yohimbine

母豬

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

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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.

Neuropeptides

,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

Ruptured-Disk

,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

Itinerant

,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

moratorium

,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

惹人反感

,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