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Enregistrement W4206296786 · doi:10.1109/icjece.2021.3134499

Smart Home Energy Visualizer: A Fusion of Data Analytics and Information Visualization

2022· article· en· W4206296786 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy Efficiency and Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVisualizationComputer scienceEnergy consumptionVisual analyticsIdentification (biology)Energy conservationCluster analysisAnalyticsData visualizationEnergy (signal processing)Human–computer interactionCreative visualizationEnergy managementData scienceData miningEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While technology advancements are continuously improving, the energy efficiency of household appliances, energy consumption analysis, and providing feedback to consumers on this analysis remains a critical issue in ensuring the effectiveness of such improvements. Visual feedback is a promising technique for promoting energy conservation by applying demand response (DR) in smart home energy management systems (SHEMSs). In this article, we propose a smart home energy visualization (SHEV) system, an SHEMS that comprises three components: Appliance Profile Detector with XCorrelation (APDX) that monitors the activation of household appliances, operation modes identification using cycles clustering (OMICC) to identify the operation modes used, and the visualizer to represent the appliance usage-related information to the user using concentric circles representation (CCR). This visualization assists the consumer in applying DR by better understanding the appliance usage so that the consumer makes sense of the consumption, and hence, better decision-making in energy conservation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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