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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 645 - 647 (3page)
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Forecasting energy demand of industrial and residential buildings can be an integral part of every power plant and energy grid. Energy usage information collected by smart building management systems can be useful for training a deep neural network for energy consumption forecasting. However, manually crafting an architecture for a neural network model requires a lot of effort from experts. Moreover, fine-grained energy consumption data such as day-to-day or hourly usage is locally stored on client buildings. Due to communication restraints and privacy concerns, centralizing clients’ data for model training can be challenging. To address the ... 전체 초록 보기
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