Avaliação financeira de um projeto de casa inteligente para uma residência no Ceará
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Casas inteligentes são uma tendência mundial. Elas permitem o uso otimizado de energia, permitindo que as famílias reduzam as contas de eletricidade ou até lucrem. O número de residências inteligentes nos EUA e no Reino Unido atingiu 40,3 milhões e 5,3 milhões, respectivamente, em 2018. Até 2024, 53,1% de todos os lares nos EUA e 39% no Reino Unido são esperados a se tornarem residências inteligentes. No entanto, no Brasil, existem apenas 1,2 milhão de residências inteligentes registradas em 2018. Embora as residências inteligentes pareçam ser o futuro das residências, muitos clientes têm a percepção de que a transição das residências atuais para as residenciais inteligentes não é lucrativa devido ao investimento inicial necessário e o risco de não haver retorno para cobrir esse investimento. Este artigo propõe um estudo de caso com o objetivo de avaliar a rentabilidade de muitos projetos de implementação de casas inteligentes para uma determinada casa no Ceará. Com foco na maximização do valor presente líquido, os resultados indicam o conjunto de eletrodomésticos / tecnologias que devem ser adquiridos para que o investimento feito pelo agregado familiar tenha um retorno financeiro positivo.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,006 |
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 découle