Littérature scientifique sur le sujet « Smart data management »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Sommaire
Consultez les listes thématiques d’articles de revues, de livres, de thèses, de rapports de conférences et d’autres sources académiques sur le sujet « Smart data management ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Articles de revues sur le sujet "Smart data management"
Gonsalves, Sneha Leleat. « Smart Traffic Management Using Data Analysis ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology V, no IX (30 septembre 2017) : 948–53. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2017.9139.
Texte intégralAberer, Karl, Gustavo Alonso et Donald Kossmann. « Data management for a smart earth ». ACM SIGMOD Record 35, no 4 (décembre 2006) : 40–45. http://dx.doi.org/10.1145/1228268.1228277.
Texte intégralLe Dinh, Thang, Nguyen Anh Khoa Dam, Chan Nam Nguyen, Thi My Hang Vu et Nguyen Cuong Pham. « From Customer Data to Smart Customer Data : The Smart Data Transformation Process ». ITM Web of Conferences 41 (2022) : 05002. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20224105002.
Texte intégralSanakkayala SatyaNarayana, Dr, G. V. Sai Bharath, Katakam Sri Lakshmi Sahithi et Adusumilli Sai Rutwik. « Data Management in IOT Applications ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 2.32 (31 mai 2018) : 224. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.32.15572.
Texte intégralAmović, Mladen, Miro Govedarica, Aleksandra Radulović et Ivana Janković. « Big Data in Smart City : Management Challenges ». Applied Sciences 11, no 10 (17 mai 2021) : 4557. http://dx.doi.org/10.3390/app11104557.
Texte intégralMocanu, Mariana, Valentin Cristea, Ciprian Dobre et Florin Pop. « Smart Data for ICT-based Water Management ». Forum geografic XV, Suppl. 2 (30 décembre 2016) : 73–84. http://dx.doi.org/10.5775/fg.2016.096.s.
Texte intégralLiu, Xiufeng, Alfred Heller et Per Sieverts Nielsen. « CITIESData : a smart city data management framework ». Knowledge and Information Systems 53, no 3 (12 avril 2017) : 699–722. http://dx.doi.org/10.1007/s10115-017-1051-3.
Texte intégralChi, Hao, et Yuyan Chi. « Smart Home Control and Management Based on Big Data Analysis ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (10 février 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3784756.
Texte intégralMontalvo, Isis. « How smart are your data ? » Nursing Management (Springhouse) 44, no 6 (juin 2013) : 23–24. http://dx.doi.org/10.1097/01.numa.0000430412.80830.e6.
Texte intégralSouifi, Amel, Zohra Cherfi Boulanger, Marc Zolghadri, Maher Barkallah et Mohamed Haddar. « From Big Data to Smart Data : Application to performance management ». IFAC-PapersOnLine 54, no 1 (2021) : 857–62. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2021.08.100.
Texte intégralThèses sur le sujet "Smart data management"
UGLIOTTI, FRANCESCA MARIA. « BIM and Facility Management for smart data management and visualization ». Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2017. http://hdl.handle.net/11583/2696432.
Texte intégralBIM is for all buildings. As a disruptive technology, BIM completely changes the traditional way of working of the Construction Industry, starting from the design stage. However, the challenging issue is to establish a framework that brings together methods and tools for the buildings lifecycle, focusing on the existing buildings management. Smart city means smart data, including, therefore, intelligent use of Real Estate information. Involving Facility Management in the process is the key to ensure the availability of the proper dataset of information, supporting the idea of a BIM-based knowledge management system. According to this approach, BIM Management is achievable applying a reverse engineering process to guarantee the BIM effectiveness and to provide Facility 4.0 smart services.
Fares, Tony Yussef. « Digital rights management for smart containment objects ». Access electronically, 2005. http://www.library.uow.edu.au/adt-NWU/public/adt-NWU20060511.151012/index.html.
Texte intégralMoreira, Helder. « Sensor data integration and management of smart environments ». Master's thesis, Universidade de Aveiro, 2016. http://hdl.handle.net/10773/17884.
Texte intégralNum mundo de constante desenvolvimento tecnológico e acelerado crescimento populacional, observa-se um aumento da utilização de recursos energéticos. Sendo os edifícios responsáveis por uma grande parte deste consumo energético, desencadeiam-se vários esforços de investigações de forma a criarem-se edifícios energeticamente eficientes e espaços inteligentes. Esta dissertação visa, numa primeira fase, apresentar uma revisão das atuais soluções que combinam sistemas de automação de edifícios e a Internet das Coisas. Posteriormente, é apresentada uma solução de automação para edifícios, com base em princípios da Internet das Coisas e explorando as vantagens de sistemas de processamento complexo de eventos, de forma a fornecer uma maior integração dos múltiplos sistemas existentes num edifício. Esta solução é depois validada através de uma implementação, baseada em protocolos leves desenhados para a Internet das Coisas, plataformas de alto desempenho, e métodos complexos para análise de grandes fluxos de dados. Esta implementação é ainda aplicada num cenário real, e será usada como a solução padrão para gestão e automação num edifício existente.
In a world of constant technological development and accelerated population growth, an increased use of energy resources is being observed. With buildings responsible for a large share of this energy consumption, a lot of research activities are pursued with the goal to create energy efficient buildings and smart spaces. This dissertation aims to, in a first stage, present a review of the current solutions combining Building Automation Systems (BAS) and Internet of Things (IoT). Then, a solution for building automation is presented based on IoT principles and exploiting the advantages of Complex Event Processing (CEP) systems, to provide higher integration of the multiple building subsystems. This solution was validated through an implementation, based on standard lightweight protocols designed for IoT, high performance and real time platforms, and complex methods for analysis of large streams of data. The implementation is also applied to a real world scenario, and will be used as a standard solution for management and automation of an existing building
DEL, GIUDICE MATTEO. « Smart data management with BIM for Architectural Heritage ». Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2016. http://hdl.handle.net/11583/2652020.
Texte intégralSimonet, Anthony. « Active Data - Enabling Smart Data Life Cycle Management for Large Distributed Scientific Data Sets ». Thesis, Lyon, École normale supérieure, 2015. http://www.theses.fr/2015ENSL1004/document.
Texte intégralIn all domains, scientific progress relies more and more on our ability to exploit ever growing volumes of data. However, as datavolumes increase, their management becomes more difficult. A key point is to deal with the complexity of data life cycle management,i.e. all the operations that happen to data between their creation and there deletion: transfer, archiving, replication, disposal etc.These formerly straightforward operations become intractable when data volume grows dramatically, because of the heterogeneity ofdata management software on the one hand, and the complexity of the infrastructures involved on the other.In this thesis, we introduce Active Data, a meta-model, an implementation and a programming model that allow to represent formally and graphically the life cycle of data distributed in an assemblage of heterogeneous systems and infrastructures, naturally exposing replication, distribution and different data identifiers. Once connected to existing applications, Active Data exposes the progress of data through their life cycle at runtime to users and programs, while keeping their track as it passes from a system to another.The Active Data programming model allows to execute code at each step of the data life cycle. Programs developed with Active Datahave access at any time to the complete state of data in any system and infrastructure it is distributed to.We present micro-benchmarks and usage scenarios that demonstrate the expressivity of the programming model and the implementationquality. Finally, we describe the implementation of a Data Surveillance framework based on Active Data for theAdvanced Photon Source experiment that allows scientists to monitor the progress of their data, automate most manual tasks,get relevant notifications from huge amount of events, and detect and recover from errors without human intervention.This work provides interesting perspectives in data provenance and open data in particular, while facilitating collaboration betweenscientists from different communities
Christiansen, Filip, et Matilda Tranell. « Data Management and Business Opportunities inEmerging Smart Metering Market ». Thesis, KTH, Energiteknik, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-206975.
Texte intégralUppkomsten av smarta elnät och elmätare möjliggör ett dubbelriktat flöde av information i elnät. Detta ger upphov till stora datamängder och för marknadsaktiviteter och elnätsrelaterade åtaganden krävs därför en effektiv datahantering. Dessutom uppstår en ny marknad för tredjepartsaktörer som kan använda datan och göra om den till värdefull information. Strategier för hur datahanteringen ska gå till skiljer sig åt mellan länder och mångfalden är stor. Europeiska Kommissionen har tagit fram tre olika teoretiska referensmodeller för att uppnå konsensus inom detta område. Dessa modeller kan fungera som verktyg för tredjepartsaktörer i syfte att identifiera verkliga modeller för datahantering. Dessutom kan de ge värdefull information om relationen mellan datahantering och försvårande omständigheter; något som är viktigt att förstå för att bedöma marknadsmöjligheter. Målet med denna rapport är att presentera marknadsmöjligheter för tredjepartsaktörer i två europeiska länder som har olika modeller för datahantering. Utifrån särskilda kriterier väljs Nederländerna och England. Med hjälp av existerande teori kring referensmodellerna definieras de reella modellerna i länderna. Därefter utreder rapporten hur lämpliga de reella modellerna är i relation till identifierade barriärer. Därmed fungerar de två länderna även som fallstudier för utvärdering av applicerbarheten hos referensmodellerna. I Nederländerna identifieras den verkliga modellen för datahantering som en variant av modell 1 av referensmodellerna, och en utveckling mot modell 2 kan observeras. Den avgörande barriären är integritetsrelaterad, men kundengagemang blir ett alltmer centralt fokus. I relation till dessa problem kan det konstateras att specifika regleringar har större positiv genomslagskraft än själva modellen. Den holländska marknaden befinner sig i ett tidigt utvecklingsstadie men det har visat sig att kunder är positivt inställda till innovativa tjänster. Effektiv datahantering främjas av en central åtkomstpunkt, men detta inkluderar endast data med en uppdateringsfrekvens om 15 minuter. Data med uppdateringsfrekvens om 10 sekunder är tillgänglig via en fysisk port på själva elmätaren. I England identifieras den verkliga modellen för datahantering som delar av både referensmodell 2 och 3, och den största barriären är brist på kundengagemang. Tidigare utbredda integritetsproblem har delvis utformat modellen, men trots detta återfinns positiva funktioner sett till rådande utmaning då modellen främjar högre innovationsnivåer för tjänster. Regleringar har dock tidigare begränsat utbudet av sådana tjänster till endast s.k In Home Displays. Under 2015 förändrades denna reglering vilket medför lovande marknadsmöjligheter för tredjepartsaktörer. Datatillgång sker antingen via en central åtkomstpunkt, med en uppdateringsfrekvensen om 30 minuter, eller via s.k Consumer Access Devices där uppdateringsfrekvensen är 10 sekunder. Ett gap mellan de teoretiska modellerna och den verkliga implementeringen kan observeras eftersom teoretiskt beskrivna fördelar inte alltid förekommer i praktiken. En annan viktig upptäckt är att visualiseringar av datamodeller inte alltid beskriver eller inkluderar samtliga dataflöden. Därmed bör tredjepartsaktörer inte enbart förlita sig på sådana kartläggningar; andra metoder kan vara nödvändiga för att bedöma tillgången till nödvändig data. Till sist kan det konstateras att integritetsproblem kan motverkas med metoder som ökar uppmärksamheten hos kunder. Ett viktigt samband mellan detta och mottagligheten för innovation hos kunderna kan påvisas.
Masilela, Mbonisi. « Supporting Data-Intensive Wireless Sensor Applications using Smart Data Fragmentation and Buffer Management ». VCU Scholars Compass, 2007. http://scholarscompass.vcu.edu/etd/779.
Texte intégralSinaeepourfard, Amir. « Hierarchical distributed fog-to-cloud data management in smart cities ». Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2017. http://hdl.handle.net/10803/461740.
Texte intégralAl món es generen diàriament una gran quantitat de dades, amb diferents formats, nivells de qualitat, etc. Aquestes noves dades, juntament amb les dades històriques arxivades, constitueixen la llavor per al descobriment de coneixement i la generació de valor en diversos camps de la ciència i grans entorns de dades (big data). Descobrir el valor de les dades és un procés complex de càlcul on les dades són el recurs clau, no només durant el seu processament, sinó també durant tot el seu cicle de vida. Tanmateix, encara hi ha una gran preocupació per com organitzar i gestionar aquestes dades en tots els camps per a un ús i explotació eficients durant tots els cicles de vida de les dades. Encara que recentment s'han definit diversos models específics de Data LifeCycle (DLC) per a escenaris particulars, argumentem que no hi ha un marc global i complet de DLC que s'utilitzi àmpliament en diferents camps. En particular, les ciutats intel·ligents són les solucions tecnològiques actuals per fer front als reptes i la complexitat de la creixent densitat urbana. Tradicionalment, la gestió de recursos de Smart City es basa en solucions basades en núvol (cloud computing) on es recopilen dades de sensors per proporcionar un conjunt de dades obert i centralitzat. Les avantatges dels entorns basats en núvol són la seva ubiqüitat, així com una capacitat (gairebé) il·limitada de recursos. Tanmateix, l'accés a dades del núvol implica un gran trànsit de xarxa i, en general, les latències elevades no són apropiades per a solucions crítiques o en temps real, així com també per a riscos de seguretat més elevats. Alternativament, el processament de boira (fog computing) sorgeix com una tecnologia prometedora per absorbir aquests inconvenients. Proposa l'ús de dispositius a la vora per proporcionar recuirsos informàtics més propers i, per tant, reduir el trànsit de la xarxa, reduint les latències dràsticament mentre es millora la seguretat. Hem definit un nou marc per a la gestió de dades en el context d'una ciutat intel·ligent a través d'una arquitectura de gestió de recursos des de la boira fins al núvol (Fog-to-Cloud computing, o F2C). Aquest model té els avantatges combinats de les tecnologies de boira i de núvol, ja que permet reduir les latències per a aplicacions crítiques mentre es poden utilitzar les grans capacitats informàtiques de la tecnologia en núvol. En aquesta tesi, proposem algunes idees noves en el disseny d'una arquitectura F2C de gestió de dades per a ciutats intel·ligents. En primer lloc, dibuixem i descrivim un model de Data LifeCycle global agnòstic que aborda amb èxit tots els reptes inclosos en els 6V i no adaptats a un entorn específic, però fàcil d'adaptar-se als requisits de qualsevol camp en concret. A continuació, presentem el model de Data LifeCycle complet per a una ciutat intel·ligent, una arquitectura de gestió de dades generada a partir d'un model agnòstic d'escenari global, adaptat a l'escenari particular de ciutat intel·ligent. Definim la gestió de cada fase de la vida de les dades i expliquem la seva implementació en una ciutat intel·ligent amb gestió de recursos F2C. I, a continuació, il·lustrem la nova arquitectura per a la gestió de dades en el context d'una Smart City a través d'una arquitectura de gestió de recursos F2C. Mostrem que aquest model té els avantatges d'ambdues, la tecnologia de boira i de núvol, ja que permet reduir les latències per a aplicacions crítiques mentre es pot utilitzar la gran capacitat de processament de la tecnologia en núvol. Com a primer experiment per a l'arquitectura de gestió de dades F2C, s'analitza una ciutat intel·ligent real, corresponent a la ciutat de Barcelona, amb especial èmfasi en les capes responsables de recollir les dades generades pels sensors desplegats. S'ha estimat la quantitat de dades de sensors diàries que es transmet a través de la xarxa i s'ha realitzat una projecció aproximada assumint un desplegament exhaustiu que cobreix tota la ciutat.
Finotto, Gianluca <1988>. « Smart Data : un nuovo asset intangibile a supporto del management ». Master's Degree Thesis, Università Ca' Foscari Venezia, 2016. http://hdl.handle.net/10579/8802.
Texte intégralStivanello, Alice <1993>. « Strategic Management over Data Privacy and Cyber Security Risk in Smart City and Smart Home ». Master's Degree Thesis, Università Ca' Foscari Venezia, 2018. http://hdl.handle.net/10579/12673.
Texte intégralLivres sur le sujet "Smart data management"
George, James A. Smart data : Enterprise performance optimization strategy. Hoboken, N.J : John Wiley & Sons, 2010.
Trouver le texte intégralGeorge, James A. Smart data : Enterprise performance optimization strategy. Hoboken, N.J : John Wiley & Sons, 2010.
Trouver le texte intégral1952-, Rodger James A., dir. Smart data : Enterprise performance optimization strategy. Hoboken, N.J : John Wiley & Sons, 2010.
Trouver le texte intégralGeorge, James A. Smart data : Enterprise performance optimization strategy. Hoboken, N.J : John Wiley & Sons, 2010.
Trouver le texte intégralGeorge, James A. Smart data : Enterprise performance optimization strategy. Hoboken, N.J : John Wiley & Sons, 2010.
Trouver le texte intégralNetwork management with smart systems. New York : McGraw-Hill, 1994.
Trouver le texte intégralChristine, Hertzog, dir. Data privacy for the smart grid. Boca Raton : CRC Press, Taylor & Francis Group, 2015.
Trouver le texte intégralJiang, Tao, Liang Yu et Yang Cao. Energy Management of Internet Data Centers in Smart Grid. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-45676-7.
Texte intégralBig data analytics strategies for the smart grid. Boca Raton : CRC Press, 2015.
Trouver le texte intégralUr Rehman, Masood, et Ahmed Zoha, dir. Body Area Networks. Smart IoT and Big Data for Intelligent Health Management. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-95593-9.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Smart data management"
Benning, Justus, et Lucas Wenger. « Smart-Data-Management ». Dans Digitalisierungs- und Informationsmanagement, 175–211. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-63758-6_9.
Texte intégralBudka, Kenneth C., Jayant G. Deshpande et Marina Thottan. « Smart Grid Data Management ». Dans Communication Networks for Smart Grids, 265–84. London : Springer London, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-6302-2_10.
Texte intégralChen, Du, et Xindong Ni. « Smart Farming Management ». Dans Sensing, Data Managing, and Control Technologies for Agricultural Systems, 185–202. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-03834-1_8.
Texte intégralDearle, Alan, Graham Kirby, Ron Morrison, Andrew McCarthy, Kevin Mullen, Yanyan Yang, Richard Connor, Paula Welen et Andy Wilson. « Architectural Support for Global Smart Spaces ». Dans Mobile Data Management, 153–64. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-36389-0_11.
Texte intégralStrang, Thomas. « Towards Autonomous Services for Smart Mobile Devices ». Dans Mobile Data Management, 279–93. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-36389-0_19.
Texte intégralGupta, Rekha, Neha Budhiraja, Shreya Mago et Shivani Mathur. « An IoT-Based Smart Parking Framework for Smart Cities ». Dans Data Management, Analytics and Innovation, 19–32. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5616-6_2.
Texte intégralRamamritham, Krithi, Gopinath Karmakar et Prashant Shenoy. « Smart Energy Management : A Computational Approach ». Dans Big Data Analytics, 3–14. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-72413-3_1.
Texte intégralBaier, Melanie. « Data Science im HR-Management ». Dans Smart Human Resource Management, 115–32. Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-30267-2_8.
Texte intégralThasnimol, C. M., et R. Rajathy. « Synchrophasor data management : A high-performance computing perspective ». Dans Smart Computing, 354–67. London : CRC Press, 2021. http://dx.doi.org/10.1201/9781003167488-41.
Texte intégralAbdeljebbar, Najat, Laila Moussaid et Hicham Medromi. « Smart Water Management : Pillars and Technologies ». Dans Studies in Big Data, 7–14. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-12048-1_2.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Smart data management"
« Smart Learning Management System Framework ». Dans International Conference on Data Technologies and Applications. SciTePress - Science and and Technology Publications, 2012. http://dx.doi.org/10.5220/0004083102290234.
Texte intégralBurdeniuk, Adam, Kiet To et Cheng Chew Lim. « A data management layer for parallel matrix computation ». Dans Smart Materials, Nano- and Micro-Smart Systems, sous la direction de Said F. Al-Sarawi. SPIE, 2006. http://dx.doi.org/10.1117/12.695626.
Texte intégralKettouch, Mohamed, Cristina Luca, Ouissem Khorief, Rui Wu et Sergiu Dascalu. « Semantic data management in Smart Cities ». Dans 2017 International Conference on Optimization of Electrical and Electronic Equipment (OPTIM) & 2017 Intl Aegean Conference on Electrical Machines and Power Electronics (ACEMP). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/optim.2017.7975123.
Texte intégralEL Hachimi, Chouaib, Salwa Belaqziz, Saïd Khabba et Abdelghani Chehbouni. « Towards Smart Big Weather Data Management ». Dans IOCAG 2022. Basel Switzerland : MDPI, 2022. http://dx.doi.org/10.3390/iocag2022-12240.
Texte intégralFuhrmann, Patrick, Marica Antonacci, Giacinto DONVITO, Oliver Keeble et Paul MILLAR. « Smart Policy Driven Data Management and Data Federations ». Dans International Symposium on Grids and Clouds 2018 in conjunction with Frontiers in Computational Drug Discovery. Trieste, Italy : Sissa Medialab, 2018. http://dx.doi.org/10.22323/1.327.0001.
Texte intégralFriedl, Sabrina, Sebastian Schmoll, Felix Borutta et Matthias Schubert. « SMART-Env ». Dans 2020 21st IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/mdm48529.2020.00050.
Texte intégral« Big Data Management and Analytics for Supporting Smart Healthcare Applications ». Dans 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020839.
Texte intégralPrithivirajan, Maruthi, et Kyong Jin Shim. « An IoT-Driven Smart Cafe Solution for Human Traffic Management ». Dans 2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/bigdata47090.2019.9005489.
Texte intégralBharat, Vinod, Shingare Shubham, Dafade Jagdish, Patil Amol et Khatke Renuka. « Smart water management system in cities ». Dans 2017 International Conference on Big Data Analytics and Computational Intelligence (ICBDAC). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icbdaci.2017.8070846.
Texte intégralEl Khaouat, Atimad, et Laila Benhlima. « Big data based management for smart grids ». Dans 2016 International Renewable and Sustainable Energy Conference (IRSEC). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/irsec.2016.7983902.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Smart data management"
Page, Janie, Chuck McParland, Mary Ann Piette et Stephen Czarnecki. Design of an Open Smart Energy Gateway for Smart Meter Data Management. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), mars 2015. http://dx.doi.org/10.2172/1248928.
Texte intégralBalyk, Nadiia, Svitlana Leshchuk et Dariia Yatsenyak. Developing a Mini Smart House model. [б. в.], février 2020. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/3741.
Texte intégralSemerikov, Serhiy, Illia Teplytskyi, Yuliia Yechkalo, Oksana Markova, Vladimir Soloviev et Arnold Kiv. Computer Simulation of Neural Networks Using Spreadsheets : Dr. Anderson, Welcome Back. [б. в.], juin 2019. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/3178.
Texte intégralLeavy, Michelle B., Costas Boussios, Robert L. Phillips, Jr., Diana Clarke, Barry Sarvet, Aziz Boxwala et Richard Gliklich. Outcome Measure Harmonization and Data Infrastructure for Patient-Centered Outcomes Research in Depression : Final Report. Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ), juin 2022. http://dx.doi.org/10.23970/ahrqepcwhitepaperdepressionfinal.
Texte intégralThoma, David. Landscape phenology, vegetation condition, and relations with climate at Capitol Reef National Park, 2000–2019. Sous la direction de Alice Wondrak Biel. National Park Service, mars 2023. http://dx.doi.org/10.36967/2297289.
Texte intégral