0
  • DE
  • EN
  • FR
  • Internationale Datenbank und Galerie für Ingenieurbauwerke

Anzeige

The impact of deep learning–based equipment usage detection on building energy demand estimation

Autor(en): ORCID (Department of Architecture and Built Environment, University of Nottingham, Nottingham, UK)
ORCID (Department of Architecture and Built Environment, University of Nottingham, Nottingham, UK)
(Department of Architecture and Built Environment, University of Nottingham, Nottingham, UK)
ORCID (Department of Architecture and Built Environment, University of Nottingham, Nottingham, UK)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Building Services Engineering Research and Technology, , n. 5, v. 42
Seite(n): 014362442110347
DOI: 10.1177/01436244211034737
Structurae kann Ihnen derzeit diese Veröffentlichung nicht im Volltext zur Verfügung stellen. Der Volltext ist beim Verlag erhältlich über die DOI: 10.1177/01436244211034737.
  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10626599
  • Veröffentlicht am:
    26.08.2021
  • Geändert am:
    14.09.2021
 
Structurae kooperiert mit
International Association for Bridge and Structural Engineering (IABSE)
e-mosty Magazine
e-BrIM Magazine