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eneos，废物箱和NTT数据C
产品〜从2024年4月开始，Eneos Corporation（“ Eneos”），Wastox，Inc。（“ WASTOBBOX”）和NTT DATA JAPAY CORPORATION（“ NTT DATA”）将合作实现产品（“ CFP”）的碳足迹的可视化，Eneos将开始为某些物质产品提供CFP，包括一些物质产品（包括PetroChem材料和高级材料）。CFP是从原材料到处置和回收的产品的温室气体（GHG）排放，转化为CO2。在本新闻稿中，它是指从原材料到制造业的采购中的排放。
比较基于洛拉的废物箱监测系统中知识提取模型的机器学习方法
知识提取模型（KEM）是一个系统，可通过基于IoT的智能废物箱清空调度分类来提取知识。分类是一个困难的问题，需要有效的分类方法。这项研究以KEM系统的形式做出了贡献，以使用机器学习方法的最佳性能排空废物箱的时间表。该研究旨在比较决策树，幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居，支持向量机和多层感知器的形式的机器学习方法的性能，这将在KEM系统中使用。使用具有十个观测值的交叉验证方法对准确性，召回，精度，F-量和ROC曲线进行了。 实验结果表明，决策树最适合准确性，召回，精度和ROC曲线。 相比之下，K-NN方法获得了最高的F量度性能。 可以实现以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。。实验结果表明，决策树最适合准确性，召回，精度和ROC曲线。相比之下，K-NN方法获得了最高的F量度性能。可以实现以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。