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Statistical-based method to determine the best hour of the day regarding GHG emissions for a smart home appliance

Ana Carolina Riekstin, Rachid Hedjamt, Thomas Dandres et Mohamed Cheriet

Communication écrite (2017)

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Département: Département de génie chimique
Centre de recherche: CIRAIG - Centre international de référence sur le cycle de vie des produits, procédés et services
URL de PolyPublie: https://publications.polymtl.ca/40482/
Nom de la conférence: IEEE SmartWorld, Ubiquitous Intelligence & Computing, Advanced & Trusted Computed, Scalable Computing & Communications, Cloud & Big Data Computing, Internet of People and Smart City Innovation (SmartWorld/SCALCOM/UIC/ATC/CBDCom/IOP/SCI 2018)
Lieu de la conférence: San Francisco, CA
Date(s) de la conférence: 2017-08-04 - 2017-08-08
Maison d'édition: IEEE
DOI: 10.1109/uic-atc.2017.8397428
URL officielle: https://doi.org/10.1109/uic-atc.2017.8397428
Date du dépôt: 18 avr. 2023 15:04
Dernière modification: 25 sept. 2024 16:26
Citer en APA 7: Riekstin, A. C., Hedjamt, R., Dandres, T., & Cheriet, M. (août 2017). Statistical-based method to determine the best hour of the day regarding GHG emissions for a smart home appliance [Communication écrite]. IEEE SmartWorld, Ubiquitous Intelligence & Computing, Advanced & Trusted Computed, Scalable Computing & Communications, Cloud & Big Data Computing, Internet of People and Smart City Innovation (SmartWorld/SCALCOM/UIC/ATC/CBDCom/IOP/SCI 2018), San Francisco, CA (8 pages). https://doi.org/10.1109/uic-atc.2017.8397428

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