Survey of Internet of Things (IoT) Infrastructures for Building Energy Systems
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses a revolutionary system of interrelated computing devices and technologies known as the Internet of Things (IoT), with the objective of improving energy efficiency for both residential and commercial buildings. A thorough review of a profusion of empirical surveys and studies was carried out to fully comprehend the use of IoT to improve energy efficiency in buildings. The present study also examines methods by which these technologies can be further enhanced to provide solutions that are more requisite. Most of the studies reviewed discuss the applicability of various aspects of IoT to a specific application, and were invariably concerned with the problem of efficient heating systems in buildings. Some aspects of the core elements of IoT, such as the hardware and software required for control are analyzed in all the studies reviewed. Although the kind of application in each study is different, similar patterns are discernible in their design factors. Some common design factors include: the choice of sensors and actuators and their powering methods; control strategies for gathering data and actuating devices; collection of historical data to predict future energy use; and interaction approaches between IoT elements. Results showed that certain variables are application-specific and must all be factored into the decisions. Finally, from the studies surveyed, some areas of future research were recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».