Avaliação financeira de um projeto de casa inteligente para uma residência no Ceará
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".