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摘要：随着绿色人工智能 (AI) 技术成为一种有前途的技术，市场和社会对绿色人工智能 (AI) 技术的需求日益增长。绿色人工智能技术用于创造可持续的解决方案并减少人工智能对环境的影响。本文重点介绍绿色人工智能的服务及其在社区层面面临的挑战。本文还重点介绍了不同时间段的机器学习算法的准确度水平。本文概述了选择适合天气、位置和复杂性的输入参数的过程，以检查 ML 算法。为了校正算法性能参数，考虑了 RMSE（均方根误差）、MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）和 MPE（平均百分比误差）等指标。考虑到本篇评论的性能和结果，LSTM（长短期记忆）在大多数情况下表现良好。本文得出结论，高度先进的技术大大提高了预测准确性。最后，为进一步的研究、需求和挑战添加了一些指导方针。然而，仍然需要更多的解决方案来应对挑战，主要是在电力存储领域。
绿色能源机器学习和人工智能服务回顾
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