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 Qualitätskostenmanagementinelles 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

母猪

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

esthetician

bonnet

Klimawandel und KI in den Finanz-, Energie-, Haushalts- und Verkehrssektoren,n aus Betriebsaktivitäten und jedem Teil der Wertschöpfungskette zu sammeln und KI-gestützte Datenverarbeitung zu verwenden, um Emissionen über ihren gesamten Kohlenstofffußabdruck 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 höheren 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 ausgewählten Algorithmen vorgestellt, anhand derer eine Lösung für das Netto-Null-Ziel modelliert wird. Das nächste Kapitel behandelt die explorative Datenanalyse, die genutzt wird, um die Struktur und das Verhalten der Daten zu erklären, 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 höher bei den Emissionen pro Quadratkilometer. Obwohl Delhi zum Cluster der niedrigen Emissionen gehört, hat es sowohl bei den Pro-Kopf- als auch bei den Pro-Quadratkilometer-Emissionen höchste Wer

惹人反感

,Anwendung von maschinellem Lernen im Klimawandel auf den Verkehrssektor – Literaturüberblick und Dan verwendet, um das Problem des Klimawandels zu lösen und das Netto-Null-Ziel zu erreichen. In einem späteren Abschnitt des Kapitels wird ein Datensatz für die identifizierte Problemstellung erstellt. Schließlich gibt es eine Diskussion über das Material und die Methoden, die für die explorative Dat