Ana Carolina Riekstin, Rachid Hedjamt, Thomas Dandres et Mohamed Cheriet
Communication écrite (2017)
Un lien externe est disponible pour ce documentDépartement: | Département de génie chimique |
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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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